Le CEA-List est impliqué dans le projet ANR Team Sports dont l'objectif est d'apporter aux entraîneurs d'équipes de sport collectif des outils de mesure de cohésion basés sur l'analyse vidéo. Connaître la position des joueurs à chaque instant, et leur trajectoire de déplacement, sont des informations essentielles pour pouvoir étudier la dynamique de groupe.

Cependant, suivre un joueur dans une vidéo n'est pas chose aisée : déplacements rapides, occultation par d'autres joueurs, similitude des maillots au sein d'une même équipe, sortie du champ de la caméra… Autant d'aléas qui rendent la tâche complexe !
Dans le cadre d'un challenge international (Soccer Net), une université belge a mis les scientifiques au défi de réussir à suivre chaque footballeur individuellement dans des vidéos d'une trentaine de secondes.

Pour y parvenir, les chercheurs du List ont mis en œuvre des algorithmes d'analyse de vidéos par des réseaux de neurones. Un algorithme permet dans un premier temps de détecter les joueurs présents sur chaque image de la vidéo, et un algorithme de réidentification encode ensuite l'apparence de chacun pour le distinguer des autres sur l'image suivante. Les chercheurs se fondent sur des critères d'apparence et de logique de localisation pour suivre chaque joueur avec précision.

Au final, le système parvient à retrouver une même personne d'une image à l'autre dans 93% des cas. Ce résultat a permis à l'équipe du List de remporter la première place du challenge qui rassemblait 13 équipes internationales. Pour la suite, les chercheurs envisagent de faire du suivi de position en temps réel et en 3D sur le terrain, grâce à la fusion de plusieurs caméras. Au-delà du sport, les résultats de ces recherches trouvent des applications dans les technologies dédiées à la vidéoprotection, par exemple.