Datenbasierte Ansätze zur Analyse von Fußballspielen aus der e-science Perspektive.

• Antragsteller: Professor Dr. Daniel Memmert
• Fachliche Zuordnung: Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung seit 2020
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 432920202

In der jüngeren Vergangenheit wurden große und komplexe Datenmengen in verschiedenen Anwendungsfeldern mit Sportbezug generiert. Diese Datenbestände erfordern effektive und effiziente Lösungen in den Bereichen Speicherung, Abruf und Analyse. Der Begriff komplexe Daten bezieht sich auf den Bereich von multimodalen und teils hochgradig unstrukturierten Daten und umfasst somit eine Vielzahl an Datentypen wie Text, Audio, Bilder, Videos, Graphen und Positionsdaten. Der vorliegende Forschungsantrag zielt auf Forschungsfragen ab, die im direkten Zusammenhang zur Spezifikation und Implementierung von Systemen zur Analyse von Zeitreihen von komplexen Datenreihen aus der e-science Perspektive stehen. Der Antrag basiert auf und profitiert von jüngsten Fortschritten in den Bereichen der Analyse von Sportereignissen und der Informatik. Insbesondere in den Bereichen Feature Extraction, Machine Learning und Data Fusion mit Bezug auf Daten aus der Sportwissenschaft und dem Fokus auf systematischer Analyse von Fußballspielen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Brasilien
• Partnerorganisation: Fundaçao de Amparo a Pesquisa do Estado de Sao Paulo - FAPESP
• Mitverantwortliche: Robert Rein, Ph.D.; Dr. Fabian Wunderlich
• Kooperationspartner: Professor Felipe Moura, Ph.D.; Professor Paulo Roberto Pereira Santiago, Ph.D.; Professor Ricardo da Silva Torres