2023 Fiscal Year Research-status Report
Establishment of a foundation of the eXplainable AI for sports coaching focusing on repetitious motions
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23K10602
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| Research Institution | Chukyo University |
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Principal Investigator |
道満 恵介 中京大学, 工学部, 准教授 (90645748)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
目加田 慶人 中京大学, 工学部, 教授 (00282377)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | スポーツ映像解析 / コーチングAI |
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| Outline of Annual Research Achievements |
当初の研究計画のとおり，達成事項１「スポーツ競技の試技映像からの動作の差異検出手法」に向けた技術１：「複数の試技映像のマッチング」として，試技動画のについて取り組んだ．まずは，手足の反復動作が主となる陸上競技短距離走の試技動画を対象に，ある試技者の姿勢（走行フォーム）を別の試技者の姿勢に変換する技術を検討した．研究代表者らの所属機関における陸上競技部の部員数名に協力を依頼し，陸上競技短距離走の試技動画を100m走におけるいくつかの地点で撮影した．そこで得られた試技動画セットを用いて既存の姿勢変換モデルを転移学習し，姿勢変換された試技動画を生成した．なお，生成された動画では背景領域がフレーム間で不連続となるため，片方の試技動画における背景画像に生成された動画の走者領域を合成する処理を導入した．この手法により生成された姿勢変換動画を陸上競技部の短距離走コーチに提示してコメントをもらうことで，手法の有効性および有用性を定性的に評価した．
その結果，既存の姿勢変換モデルを転移学習しただけのモデルであるため手先等に不自然なテクスチャが認められるものの，走行フォームのチェックや走り全体の流れについてのイメージを掴むという用途では十分な精度で生成できていることが判った．また，指導現場でもこの技術を導入して良いというポジティブなコメントも受けた．これらの研究成果を関連分野の国内シンポジウムにて発表した．
ここで検討した手法は，上述の技術１「複数の試技映像のマッチング」における要素技術であり，研究計画に沿って研究を進める上で重要なものとなる．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
「研究実施計画」において初年度に実施予定であった達成項目１について取り組めているため．
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| Strategy for Future Research Activity |
基本的に「研究実施計画」に記載したとおりの目的および計画で研究を推進していく．
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| Causes of Carryover |
使用計画を立てた時点での研究環境と，当該年度の実際の状況との相違が主な理由である．また，実験結果が出るタイミングによって参加可能な学会が限定的となり，開催地や日程に差異が生じることで旅費が変動することも理由の一つである．
当該年度に生じた次年度使用額については，実施する実験の規模を拡大するための人件費や追加機器の導入等に適宜充てることで有効活用していく．
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