Establishment of a Pose-Correction Advice System to Improve the Accuracy and Cooperativity of Sports Motion

2019 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 18K17823
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 59020:Sports sciences-related
• Research Institution: University of Fukui
• Principal Investigator: ZHANG CHAO 福井大学, 学術研究院工学系部門, 助教 (70803419)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2020-03-31
• Keywords: 人物姿勢推定 / コンピュータビジョン / 最適化 / 進化的計算

Outline of Final Research Achievements

Although inertial sensor-based motion capture has been put to practical use so far, it cannot be said to be completely free of burden because of the high possibility of interfering with the natural movement of the athlete. In the first year, we proposed several basic algorithms for the optimization of pose parameters, and in the second year, we applied the basic algorithms for data processing to 2D and 3D data, and studied specific topics such as pose similarity evaluation, three-dimensional matching of poses, skeletal region segmentation by graphical models, and algorithm refinement.

Free Research Field

コンピュータビジョン

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究では，計測が容易で，安価なカメラのみで動作するセンシングシステムが実現可能になっている．申請者の研究成果であるセンシング手法を利用することによって，姿勢矯正アドバイスの自動化を目指すことが可能となり，高度なスポーツ選手の育成プログラムの充実化が図れると考えられる．また，コンピュータビジョン分野の観点からみても，安価なカメラのみで取得したデータを利用するため，オンラインでフィードバックが得られるシステムを構築する意義は大きいものと考えている．さらに，本研究の成果は，健康科学分野における姿勢治療にも適用できると考えられる．