FootbSense : 慣性計測装置を用いた自然環境下におけるサッカー動作の識別
抄録
スポーツにおいて動作の分析を理解することは,怪我のリスクを回避,トレーニングメニューの最適化,戦略的な意思決定のサポート,パフォーマンス評価などの重要な情報をコーチ,マネージャー,選手自身に提供できる.しかし,既存のシステムは,とても高価であり,プロ選手やエリートの一部しか利用できない.また,コーチやマネージャーを支援する機能が付いていないことが課題である.そこで本研究では,安価な小型の慣性計測装置を用いてコーチやマネージャーを支援するシステムの開発を目的とし,自然環境下においてのサッカー動作の識別を目標とする.我々はサッカー動作をリアルタイムで識別するために自動セグメンテーション手法の提案と機械学習を用いてサッカー動作の分類モデルの比較を行った.セグメンテーションによる結果は全ての動作が 90% 以上でセグメントが可能であることを示せた.また,分類モデルの比較では Support Vector Machine で 75% の精度を達成した.
収録刊行物
-
- マルチメディア,分散,協調とモバイルシンポジウム2022論文集
-
マルチメディア,分散,協調とモバイルシンポジウム2022論文集 2022 1625-1629, 2022-07-06
- Tweet
詳細情報 詳細情報について
-
- CRID
- 1050574721420868480
-
- Web Site
- http://id.nii.ac.jp/1001/00219690/
-
- 本文言語コード
- ja
-
- 資料種別
- conference paper
-
- データソース種別
-
- IRDB