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Cuevas, CarlosAutor (correspondencia)

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8 de abril de 2026
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Artículo
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Viewpoint-invariant soccer pitch registration using geometric and learned features

Publicado en: JOURNAL OF VISUAL COMMUNICATION AND IMAGE REPRESENTATION. 117 104781- - 2026-04-01 117(), DOI: 10.1016/j.jvcir.2026.104781

Autores:

Cuevas, Carlos; Berjon, Daniel; Garcia, Narciso
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Afiliaciones

- Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Informat Proc & Telecommun Ctr IPTC, Grp Tratamiento Imagenes GTI, Madrid, Spain - Autor o Coautor

Resumen

Automatic registration of broadcast soccer images to a standardized field model enables advanced analytics, augmented reality overlays, and precise player tracking. We propose a fully automatic, viewpoint-independent homography estimation pipeline fusing three complementary geometric cues: white field markings (lines and elliptical arcs), grass-band delimitations, and a binary playing-field mask. Detected primitives are first richly labeled - classifying lines as longitudinal or transversal, characterizing grass-tone transitions, and encoding four-quadrant intersection patterns - to reduce correspondence ambiguity. We then generate and prune candidate subsets of primitives, establish plausible matches to model elements via intersection-pattern rules and projective cross-ratio invariants, and systematically evaluate homography hypotheses using bidirectional mask-projection accuracies and mean reprojection error. An experimental evaluation on the LaSoDa benchmark demonstrates that the proposed method achieves highly accurate registrations with ground-truth primitives and robust performance in the fully automatic end-to-end pipeline. Furthermore, comparative experiments with recent state-of-the-art approaches confirm improved precision and robustness across diverse broadcast scenarios.
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Palabras clave

Grass-band analysisHomography estimationLine and ellipse detectionProjective invariantsSoccer field registrationSports video analytics

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista JOURNAL OF VISUAL COMMUNICATION AND IMAGE REPRESENTATION debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2026, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Media Technology.

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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-26:

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 2.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 2 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/95241/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 9
  • Descargas: 7
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (CUEVAS RODRIGUEZ, CARLOS) .

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido CUEVAS RODRIGUEZ, CARLOS.

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Reconocimientos ligados al ítem

This work has been partially supported by project PID2023-148922OA-I00 (EEVOCATIONS) funded by MCIU/AEI/10.13039/501100011033 of the Spanish Government, and by project TEC-2024/COM-322 (IDEALCV-CM) funded by Comunidad de Madrid.
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