{"id":4589,"date":"2026-02-02T09:30:58","date_gmt":"2026-02-02T08:30:58","guid":{"rendered":"https:\/\/ssr.upm.es\/?p=4589"},"modified":"2026-02-02T10:53:03","modified_gmt":"2026-02-02T09:53:03","slug":"desarrollo-herramienta-automatica-de-segmentacion-visual-levemente-supervisada-para-el-analisis-del-juego","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ssr.upm.es\/en\/2026\/02\/02\/desarrollo-herramienta-automatica-de-segmentacion-visual-levemente-supervisada-para-el-analisis-del-juego\/","title":{"rendered":"Desarrollo de una herramienta autom\u00e1tica de segmentaci\u00f3n visual levemente supervisada para el an\u00e1lisis del juego"},"content":{"rendered":"
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Responsable: Jos\u00e9 Luis Blanco Murillo <\/strong>[jl.blanco@upm.es]<\/div>\n
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El an\u00e1lisis autom\u00e1tico del juego es una herramienta de gran valor en \u00e1mbitos como el deporte, la formaci\u00f3n y la investigaci\u00f3n del comportamiento colectivo. Permite obtener informaci\u00f3n detallada sobre estrategias, patrones de movimiento y toma de decisiones, lo que resulta esencial tanto para la mejora del rendimiento como para el dise\u00f1o de sistemas de entrenamiento inteligentes. Sin embargo, la creaci\u00f3n de sistemas de an\u00e1lisis autom\u00e1ticos robustos sigue siendo un reto debido a la variabilidad del entorno y a la escasez de datos anotados manualmente.
\nEn este contexto, las t\u00e9cnicas de segmentaci\u00f3n levemente supervisadas (WSS) ofrecen una alternativa prometedora, ya que permiten entrenar modelos con un n\u00famero reducido de etiquetas de referencia, lo que reduce significativamente el coste de anotaci\u00f3n. Aplicar estas t\u00e9cnicas al an\u00e1lisis de v\u00eddeo en entornos de juego presenta una oportunidad de innovaci\u00f3n tanto metodol\u00f3gica como pr\u00e1ctica.
\nEste trabajo busca desarrollar una herramienta pr\u00e1ctica y extensible que integre dichas metodolog\u00edas en un flujo de an\u00e1lisis adaptado a dominios espec\u00edficos de aplicaci\u00f3n, contribuyendo as\u00ed al avance del an\u00e1lisis automatizado con un bajo nivel de supervisi\u00f3n.<\/div>\n
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