论文：TenniVis- Visualization for Tennis Match Analysis
作者：Tom Polk, Member, IEEE, Jing Yang, Yueqi Hu, and Ye Zhao
发表会议：infovis 2014
在现有的对网球比赛的可视化工作中，做的比较多的是对网球轨迹数据和球员跑动轨迹数据。但是这些数据的收集成本都非常高，要求比较高精度的摄影设备和很多其他的人力物力。另外一些可视化工作则是纯粹展示比赛双方的技术统计，用户并不能从这些可视化结果中看到比赛的发展趋势。而本文提出的 TenniVis 可视化系统只需要用到一些比较容易收集到的数据，用两种简明易懂的视图展示比赛全过程，显著地提高用户观看比赛的效率。系统还提供从盘、局、分这几个级别上的过滤操作，让用户快速筛选出自己感兴趣的比赛片段并从这些时间点切入观看比赛视频。
1. 数据收集
TenniVis 系统所需的数据包括每一球的开始时间结束时间、结果、得分类型、发球信息等。得分结果分为制胜球(winner)、发球直接得分(ace)、非受迫性失误(unforced errors)、受迫性失误(forced errors)等，每一球会由记录人员根据比赛实况分类。另外还需要录制全场比赛的实况视频，用普通的拍摄设备（如智能手机）拍摄即可。
2. 可视化
本文提出两种可视化视图，分别为饼盘图（Pie Meter View）和鱼格图（Fish Grid View），分别呈现每一局的比赛情况。两种视图中有一些意义一致的编码，比如绿色表示比赛局势偏向选手 1，红色则相反；实心表示是好球（制胜球、Ace 球等），空心表示是坏球(非受迫性失误、双发失误)；选手 1 的信息都列在视图的上半部分，选手 2 的信息都在下半部分。
1. 饼盘图(Pie Meter View)
在饼盘图中，每一块代表的是一局比赛，详细的信息编码请看图3.视图的主体部分隐喻了常见的量程表盘，从指针的偏向中能看出这局比赛的走势，指针越往上偏则表明选手1在这局中赢得越轻松，指针越往下偏则表明选手2在这局中赢得越轻松。一局比赛的表盘图的生成过程请看图4，最后只保留指针划过的扇形区域。
饼盘图帮助用户更好地去了解正常比赛的走势。以图2的费德勒对冈萨雷斯的比赛为例，很明显地可以发现在第二盘比赛的所有饼盘图都只有一种颜色，除了第七局都没有出现破发，说明在这一盘里面两位选手的的发球局都比较稳定并且优势比较大。但是费德勒很好地抓住机会在第七局实现破发，所以最后成功以6比4的局分赢下了第二盘的比赛，第七局可以说是这盘比赛最关键的一局。相比之下，第一盘的比赛就显得比较焦灼，很多的饼盘图既有红色也有绿色，指针偏转的幅度也不大。另外从视图中可以看到两位选手在比赛最后的表现截然不同。在第三盘的最后几局中，红色的空心球数量明显多于绿色的空心球，可以看出费德勒可能出现了体力下降或者因为比分领先而出现注意力不集中的情况，出现了多次非受迫行失误，送了不少分数给对手，相反冈萨雷斯的非受迫性失误控制的非常好，最后四局只出现过四次；绿色的实心球数量明显多于红色实心球，说明费德勒随着比赛的进行技术状态也越来越好，不断地打出制胜球，技术状态上的巨大优势弥补他在比赛末端出现的过多非受迫性失误。
2. 鱼网图(Fish Grid View)
鱼网图（见图5）也是用来展示一局比赛的情况，不同于饼盘图更着重于展示每局比赛的走势，鱼网图把每局中的每一球的详细信息都可视化出来。布局的主题是一个4*4的矩阵，为了跟饼盘图的布局保持一致（选手1的信息在视图上半部分，选手2的信息在视图下半部分），特地将矩阵旋转了45度，形成“鱼身”。每局打成40分以后的分数放在AD-IN和AD-OUT区域，形成“鱼尾”，“鱼尾”的长短也能反应这局比赛的激烈程度。鱼网图中每个glyph表示一分，里面编码的信息包括获胜方、获胜方式、耗时、发球信息等，详细的编码见图6所示。
3. 技术统计直方图
TenniVis 还提供比赛双方的技术统计直方图（图 7），让用户对比赛双方的表现有个整体上的认识。
3. 过滤操作
TenniVis 系统还提供过滤功能，允许用户用特定的条件去筛选出感兴趣的比赛片段。图 7 是系统的过滤面板。可以分别在“盘”、”局”或者”分”的级别上做过滤。过滤配置可以保存。值得注意的是“Game Outcome”和“Game Win Probability”两个地方,在半圆形中选择了一个扇形后，系统会把所有饼盘图中指针最后落在这个扇形区域的比赛局筛选出来。
4.未来工作
- 收集更多的比赛数据，比如球员用正手击球还是反手击球等。
- 处理网球轨迹数据和球员跑动轨迹数据。
- 运用到与网球比赛类似的乒乓球和羽毛球比赛的可视化中。
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