身体の動作軌跡のクラスタ化に基づく特徴量を用いたバレーボールの動作検出

DOI Web Site 被引用文献1件 オープンアクセス

書誌事項

タイトル別名
  • Action Detection of Volleyball Using Features Based on Clustering of Body Trajectories
  • シンタイ ノ ドウサ キセキ ノ クラスタカ ニ モトズク トクチョウリョウ オ モチイタ バレーボール ノ ドウサ ケンシュツ

この論文をさがす

抄録

現在，バレーボール等のスポーツ競技においては，試合中の選手の動き情報をデータベース化し解析することにより，新たな戦術に役立てるといった取り組みが行われている．しかし，データ取得のための動作検出は人間が目視で行っているのが実情であり，カメラ映像からの自動取得が強く望まれている．本論文では，動作検出処理の鍵となる動き特徴量算出において，選手の身体動作軌跡から得られた特徴量を平均・分散で集約し BoF を作成する手法を提案する．腕や足などの身体の特徴点が描く軌跡は，部位ごとに似ていることに着目し，軌跡の形状・位置・密度に基づいたクラスタ化を行っている．そして，クラスタ化した特徴量を平均及び分散を用い集約している．本提案手法を組み込んだ動作検出システムを用い，ハイビジョンカメラで撮影したバレーボール試合映像からブロック，レシーブ，スパイク，トスの4つの基本動作検出を行った結果，ROC 曲線の AUC において，平均0.9539という高い検出性能を得た．これは従来手法(ランダムサンプリング) よりも0.0148高い．

収録刊行物

  • 画像電子学会誌

    画像電子学会誌 45 (3), 373-381, 2016

    一般社団法人 画像電子学会

被引用文献 (1)*注記

もっと見る

関連プロジェクト

もっと見る

キーワード

詳細情報 詳細情報について

問題の指摘

ページトップへ