Her er den sejeste måde at se fodbold-VM på
Du samles med dine bedste venner og veninder for at se verdensmesterskaberne i at få netmaskerne til at blafre ved berøring fra en bold.
De danske landsholdsspillere er i færd med en afgørende gruppekamp med masser af albuer og hårde tacklinger, men der er ingen kamp hos jer om de bedste pladser i sofaen foran fjernsynet.
I samles nemlig i stedet om spisebordet, som I bevæger jer rundt om for løbende at få det bedste perspektiv kampen igennem. Hver især har I eksempelvis frit udsyn til at beundre, at 3D-miniaturer af eksempelvis Christian Eriksen foretager snævre driblinger.
Der udvikles altid en ny bold til VM. Vind den nye udgave fra VM i Rusland ved at tilmelde dig vores nyhedsbrev. KLIK HER VM-bolden flyver kortere end forgængeren
VIND VM-BOLDEN
Læs også
Forsker beregner dansk guldchance: 1,13 pct
Fodbolden flyver på big data
Fodboldspillere slæber tonsvis af gummigranulat hjem fra kunstgræsbanerne
SDU vil være centrum for fodboldanalytikere
Dansk græs har sikret sig finalepladsen ved VM i fodbold
Sådan en fremvisning af allerede gennemførte fodboldkampe er teoretisk set muligt allerede under denne VM-slutrunde i Rusland. Det viser et studie foretaget af Konstantinos Rematas, forsker ved GRAIL-laboratoriet ved University of Washington, og en række kolleger.
Teoretisk fordi det kræver en hel del, hvis man ønsker at se Danmarks kampe på den 3D-renderede facon. Blandt andet:
At I alle render rundt med augmented reality-headsets på hovedet.
At I tilfældigvis har en hulens masse timer i overskud, så I kan programmere, rette visualiseringsfejl og gennem machine learning træne en computer til at forvandle monokulær video til en 3D-rekonstruktion, hvor spillerne bliver renderet interaktivt gennem en brille med 3D-funktion eller andet udstyr til augmented reality.
At I er villige til at give afkald på live-kampe. Sådanne 3D-miniature-kampe kan nemlig på nuværende tidspunkt først ses, efter de er spillet, da der skal renderes en hel masse data.
Konstantinos Rematas og hans kolleger har trænet en machine learning-algoritme i at konvertere 2D YouTube-klip til 3D-rekonstruktioner. Et arbejde som oprindeligt tog udgangspunkt i videospillet FIFA.
»Jeg var nødt til at spille FIFA 2017 i jeg aner nærmest ikke hvor længe, men i hvert fald flere dage, for at have nok data til at kunne træne det neurale netværk,« fortæller Konstantinos Rematas til New Scientist.
Kræver nogenlunde normal computer
Årsagen til brugen af FIFA 2017 er, at spillet udregner hver spillers 3D-position, hvilket de amerikanske forskere anvendte til at samle info om, hvordan spillernes præcise position bliver renderet i 2D-format på skærmen.
Efter at have trænet deres system i denne fremvisning, tog forskerholdet videomateriale fra kampe vist på YouTube fra hold som FC Barcelona og Real Madrid og renderede deres opgør i 3D. Med et augmented reality-headset som Microsofts Hololens bliver bæreren af headsettet så i stand til at se en 3D-version af kampene oprindeligt vist i 2D på YouTube.
Disse 3D-kampe kan altså eksempelvis afspilles på en plan flade foran bæreren af headsettet. Vedkommende vil opleve små hologram-agtige udgaver af Christiano Ronaldo, Messi og kompagni, der render rundt på bordet og udfører deres virke som professionelle fodboldspillere.
Læs også: Dansk firma hiver augmented reality ind på byggepladsen
Læg dertil at 3D-vidoerne faktisk hverken fordrer nogen særligt kraftig eller speciel computere, hvis man selv vil forsøge at fremstille hologrammer af sine favoritholds ageren på grønsværen.
»Alle videoer blev skabt på en enkelt bærbar med en i7-processor, 32 GB ram og et GTX 1080 grafikkort,« skriver Konstantinos Rematas i et papir om studiet.
Dybdeforhold volder kvaler
En af udfordringerne ved at rendere fodboldkampe er de mange forskellige situationer, der skal tages højde for. Konstantinos Rematas og hans kolleger koncentrerede sig derfor allerførst om at opnå så nøje estimater som muligt af de enkelte frames fra kameraerne i de oprindeligt optagede kampe lagt på YouTube.
Og eftersom fodboldbanerne har nogenlunde specifikke dimensioner og strukturer, kunne forskerne estimere kameraparametrene ved at sidestille de ægte videooptagelser med dem fra en syntetisk grønsvær-template.
Her var de målbare udgangspunkter linjerne på fodboldbanen såsom sidelinjerne og straffesparksfeltet. Disse udgangspunkter for banens kanter blev tildelt værdier ud fra variablen E. Kameraets parametre – w – såsom fokus og rotation blev udstukket ud fra, hvorvidt de parametre flugtede med de syntetiske streger på grønsværen fra de estimerede sidelinjer og linjer i straffesparksfeltet.
Dermed kunne forskerne konstruere et kort med distancer D, som for hver enkelt pixel i den oprindelige frame, bevarede den digitaliserede firkantede distance i forhold til det nærmeste punkt i E. For selve projekteringen T(p;w) som udregner placeringen af de synlige 3D-linjeværdier p i forhold til selve 3D-billedet, blev dette udtryk gennem beregningen:
Ronaldo forsvinder
Trods de overordnede gevinster ved brugen af machine learning, er 3D-visualeringen alligevel på nuværende tidspunkt spækket med masser af begrænsninger.
Eksempelvis er det vanskeligt at rendere fodbolden ordentligt, og hvis du bevæger dig rundt for at få et andet perspektiv på et flot mål eller sammenstød mellem spillere, kan du snildt risikere pludselig kun at se halvdelen af spillerne.
Eksempelvis forsvinder Ronaldos torso midt i en flot detalje, hvor han passerer en modstander. En fejl, som blandt andet hænger sammen med, at når spillerne er tæt på hinanden bliver algoritmens udregning for at sanse dybde forhold forvirret. Det sker også, hvis spillerne hopper. Sådanne grafiske glitches skal med den nuværende teknologi og algoritme udbedres digitalt.
Processor-giganten Intel er i øvrigt også optaget af at vise sportskampe i 3D. Selskabet opsatte allerede for et år siden 30 360-graders kameraer på hjemmebanen for FC Barcelonas hjemmebane.
Intel fokuserer i øjeblikket mest på at gengive højdepunkter fra kampene i 3D, og det er ifølge teknologianalytiker Brian Blau fra Gartner formentlig også den rette vej at gå.
Han tvivler på, at der er et marked, hvor folk gider sidde i hele 90 minutter med headsets på. Men på stadion eller efterfølgende vi vi nok gerne lige tage et headset på for at se en kontroversiel situation eller flot detalje udspille sig igen.
»Du kan jo se nogle af de yndlingsøjeblikke for år tilbage og så være der lige igen midt i begivenheden,« siger Brian Blau til New Scientist.
