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世界頂尖男子桌球選手三段技術分析之研究－以馬龍選手為例

為了解決112桌球國手排名的問題，作者張保華 這樣論述：

本研究主要目的為分析世界頂尖桌球選手馬龍之三段技術，並將分析後結果提供馬龍選手，提供往後訓練上的參考依據及讓教練人員在訓練內容之安排上有所調整。本研究針對馬龍選手2020年世界盃個人賽事，男子單打四場比賽為分析場次。利用桌球比賽三段技術分析表為研究工具，在各項分析數據進行描述性統計得分率與使用率，透過三段技術分析進行馬龍選手的診斷與評估。結果顯示：馬龍選手四場球賽總體平均值為（一）發球搶攻段得分率為72%，指標值達優秀。發球搶攻段使用率為21%，指標值為不及格。（二）接發球搶攻段得分率為54%，指標值為優秀。接發球搶攻段使用率為27%，指標值為及格。（三）相持段得分率為45%，指標值為及格。

相持段使用率為52%，指標值為及格。分析結果得知，馬龍選手在三段技術中最弱的一環是相持段，只有及格指標，建議需先加強反手擰和拉球的質量與穩定性，以利於在相持段上有更多的得分機會。

結合卷積神經網路與雙向長短期記憶網路於桌球比賽影片鏡頭分類之研究

為了解決112桌球國手排名的問題，作者蘇楷婷 這樣論述：

　　在桌球比賽的影片當中，真正進行比賽的時間佔總影片的時間並不多，因此並非影片中的每個畫面都是觀眾想要關注的內容。通常桌球比賽的影片都有常規的鏡頭拍攝手法，攝影機拍攝的鏡頭角度與比例在顯示比賽情勢中起著非常重要的作用，通過運用不同的拍攝技巧跟隨球員或球的運動，呈現的鏡頭畫面會使觀眾更容易融入比賽節奏中，並更加了解比賽的情勢。因此，藉由桌球比賽影片之鏡頭畫面的特性，透過將鏡頭畫面進行分類，將能更容易在冗長的比賽影片中提取出感興趣的畫面內容，以便了解比賽情勢或進行分析等應用。　　深度學習於電腦視覺中的應用在近年來快速發展，人們越來越關注使用特徵學習和深層架構，減少了對領域知識的需求與工程所需的工

作量。在本研究中，我們提出一個結合3D卷積神經網路(Three-dimensional convolution neural network, 3D-CNN)與雙向長短期記憶網路(Bidirectional long short-term memory, Bi-LSTM)的深度學習網路，利用3D-CNN進行特徵提取，再藉由Bi-LSTM參考影片時序上的前後關係，來進行桌球比賽影片的鏡頭分類。　　我們將桌球比賽的鏡頭畫面分為五個類別，分別為遠景鏡頭(Long shot)、中景鏡頭(Medium shot)、特寫鏡頭(Close-up shot)、徽標鏡頭(Logo)及解說員鏡頭(Commenta

tor)。實驗結果顯示，所提方法在桌球比賽影片的鏡頭分類中表現良好，準確率為95.87%。