01 - Doutorado - Educação Física

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Navegando 01 - Doutorado - Educação Física por Autor "Andrade, André Gustavo Pereira de"

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    Dimensão fractal multiescala aplicada à análise tática no futebol : uma proposta de avaliação e descrição de formas de organização coletiva de atletas em campo
    Bueno, Murilo José de Oliveira; Moura, Felipe Arruda [Orientador]; Pinto, Allan da Silva; Santiago, Paulo Roberto Pereira; Aquino, Rodrigo Leal de Queiros Thomaz; Andrade, André Gustavo Pereira de
    Resumo: O objetivo desta tese foi desenvolver uma ferramenta por abordagem de Dimensão Fractal multiescala (DFM) para identificar e analisar as formas de organização de equipes de futebol durante partidas oficiais. Para tanto, dois estudos foram empregados: o primeiro abordou a análise da eficácia de diferentes descritores de forma (área/perímetro, área fractal, circularidade, máximo fractal, retangularidade, curva fractal multiescala – CFM), e a concatenação de todos os descritores de formas (exceto CFM), denominado Alldescriptors (AllD), e assim, avaliados e aplicados para polígonos correspondentes a formas, representadas pelo envoltório convexo obtido pelas coordenadas 2D dos jogadores. Para a avaliação dos descritores, um sistema de recuperação de imagens baseado em conteúdo (SRIBC) foi desenvolvido e medidas de eficácia foram utilizadas para avaliar os descritores de formas (P@n and R@n). A CFM foi o mais eficaz descritor de formas em relação aos outros avaliados. Ao elucidar qual o melhor descritor de formas para a análise da organização de equipes (CFM), foi realizado o segundo estudo com demonstração de possíveis aplicações para descrição e análise de formas de organização de equipes de futebol. O descritor de formas Dimensão Fractal Multiescala (DFM) foi calculado e foi realizada a discriminação das formas de organização das equipes entre os períodos e por meio da frequência relativa de formas para cada cluster quando realizaram finalizações ou desarmes. Um Índice de Variabilidade (IV) de formas foi calculado pelo método Sample Entropy (SampEn) para as sequências ofensivas (SO) em situações de defesa e ataque, bem como a interação entre as formas pela Distância Euclidiana entre as Curvas Fractais Multiescala (DECFM). O Máximo valor de Distância Euclidiana (MvDE) entre as equipes também foi extraído. Com esta tese, foi possível elucidar que a DFM foi o melhor descritor de formas para descrever a organização de equipes de futebol, e assim, foi possível identificar as formas de organização em partidas oficiais de futebol. Ao aplicar o descritor DFM, pôde-se concluir que o sucesso ou o fracasso em sequências ofensivas em situação de defesa e ataque não advém da variabilidade de formas, porém, uma maior variabilidade de formas relacionadas à interação entre as equipes para as SO que terminaram em desarmes pode indicar uma possibilidade de sucesso durante as SO e uma imprevisibilidade na mudança de forma em sucesso na finalização.
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    Região dominante de jogadores de futebol determinada por um modelo probabilístico baseado em variáveis cinemáticas instantâneas
    (2022-09-21) Caetano, Fabio Giuliano; Moura, Felipe Arruda; Andrade, André Gustavo Pereira de; Praça, Gibson Moreira; Dal Pupo, Juliano; Misuta, Milton Shoiti
    Os jogadores de futebol se movem constantemente durante a partida para ocupar diferentes regiões do campo com o intuito de gerar oportunidades para sua equipe e prevenir ações ofensivas dos seus adversários. As regiões dominantes são definidas como regiões do campo onde os jogadores conseguem atingir antes dos demais e normalmente são definidas sem considerar as características cinemáticas do deslocamento dos jogadores, ou negligenciam a possibilidade de haver espaços livres no campo. Sendo assim, o objetivo desse estudo foi apresentar uma nova abordagem de representação da região dominante de jogadores de futebol baseada em modelos de movimento criados a partir das posições, deslocamentos, velocidades e acelerações instantâneas dos jogadores. A amostra foi constituída por 109 jogadores brasileiros profissionais de futebol analisados durante partidas oficiais, sendo computados aproximadamente 15 milhões de dados de posição registrados através de um sistema de rastreamento automático. Velocidades e acelerações vetoriais instantâneas dos jogadores foram utilizadas para gerar os modelos de movimento. Posteriormente foi computado um modelo de probabilidade através da função de histograma com normalização por função de densidade de probabilidade e por fim, determinadas as regiões dominantes dos jogadores. A determinação das regiões dominantes pelo modelo proposto foi avaliada em janelas de tempo futuro de um, dois e três segundos. As áreas das regiões dominantes determinadas pelo modelo proposto, os espaços livres e regiões de Voronoi foram calculadas, bem como os valores de área das regiões dominantes e regiões de Voronoi foram comparados. O modelo proposto foi aplicado para determinar a área do jogo, as regiões dominantes das equipes absolutas e relativas à área de jogo durante as partidas considerando o campo todo, as metades e os terços do campo, assim como foi analisada a relação da região dominante relativa das equipes com ações técnicas realizadas. Os valores médios de predições corretas na determinação das regiões dominantes dos jogadores foram 96,56%, 88,64% e 72,31% para as janelas de tempo de um, dois e três segundos, respectivamente. As áreas de região dominante dos jogadores foram inferiores as computadas pelo Voronoi com valores medianos de 73 e 171 m², respectivamente. O valor mediano de área dos espaços livres no campo foi 5.551 m², enquanto para área de jogo foi 1.588 m² e da região dominante das equipes considerando campo todo de 794 m². Os valores de área da região dominante das equipes foram superiores na metade defensiva do campo em comparação a ofensiva, enquanto na comparação entre os terços do campo, o terço médio apresentou maiores valores, seguido pelo terço defensivo e ofensivo. A área de região dominante relativa das equipes apresentou maiores valores para as equipes mandantes em todas as situações (exceto terço médio do campo), assim como apresentaram relação com melhores indicadores nas ações técnicas. A abordagem proposta mostrou-se mais realista, representando a natureza dinâmica da modalidade, e pode ser uma ferramenta útil para avaliar os comportamentos táticos relacionados à exploração espaço-temporal dos jogadores e equipes durante as partidas de futebol