深層学習を用いたランニングの動作解析の精度向上に関する研究

Research Project

Project/Area Number	24K20610
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 59020:Sports sciences-related
Research Institution	Juntendo University
Principal Investigator	野呂啓晃順天堂大学, スポーツ健康科学部, 特任助教 (20912835)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000) Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Keywords	ランニング / 深層学習 / 精度向上 / 学習 / 教師データ
Outline of Research at the Start	ランニングの障害予防には適切なランニングフォームを確立することが重要であり、ランニング映像を自動分析してランナーにアドバイスするようなシステムの開発が望まれる。近年の深層学習技術の進展により、映像を活用した動作解析が容易になったものの、その精度には依然として課題が残る。その大きな原因は深層学習モデルの訓練に用いる教師データの量が必要数に達していないことであると考えられる。そこで、本研究の目的は、深層学習を応用した動作分析の精度が、教師データの量の改善によってどこまで向上するかを明らかにすることである。