Título: Detección en tiempo real de offside en partidos de fútbol
Director: Daniel Acevedo
Jurados: María Elena Buemi y Pablo Turjansky

RESUMEN
La detección de offside es uno de los problemas de decisión más recurrentes y controversiales en el fútbol.Un jugador está en offside cuando su cabeza, tronco o pierna (pie incluido) se encuentran, total o parcialmente, en la mitad del terreno de juego adversario (excluyendo la línea central) y más cerca de la línea de meta contraria que el balón y el penúltimo adversario.
De acuerdo a una investigación realizada por la Professional Game Match Officials (PGMO) en el año 2017, sobre datos de la Premier League (primera división del fútbol inglés), los árbitros asistentes toman en promedio 45 decisiones por partido exclusivamente sobre acciones de offside. El ojo humano ha demostrado no ser un medio preciso para juzgar dichas situaciones, e históricamente se ha convivido con fallos arbitrales, que en muchos casos cambian drásticamente el resultado de los partidos. Es por ello que en los últimos años se ha comenzado a incorporar tecnología para asistir a los árbitros y evitar fallos incorrectos. Sin embargo, como se puede ver en las transmisiones de la actualidad, el uso del VAR (Video Assistant Referee) resulta lento y requiere en gran medida intervención manual, afectando la dinámica del juego. Resulta interesante poder hallar métodos automatizados que permitan resolver la detección de offside de manera más rápida y precisa.
En este trabajo se presenta un algoritmo semiautomático que utiliza técnicas de visión en computadora y procesamiento de imágenes para trazar la línea de offside y determinar si hay uno o más jugadores en posición fuera de juego. Se atacan los siguientes subproblemas: detección de campo de juego, detección, seguimiento y clasificación de jugadores, detección de equipo defensor, además del armado de un dataset para el testeo de cada etapa y análisis de performance en tiempo real. Se utilizan diversas técnicas como la transformada de Hough, la detección de bordes de Canny, operaciones morfológicas, algoritmos de agrupamiento, segmentación mediante grafo de componentes conexas, y sustracción de fondo, entre otras. Los resultados de los experimentos realizados permiten comprender la complejidad de problema y todas las variables a considerar para su correcto análisis, como ası́ también la efectividad de las soluciones propuestas.