| 研究課題/領域番号 |
15H02704
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
マルチメディア・データベース
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
尾下 真樹 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (20363400)
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| 研究分担者 |
向井 智彦 首都大学東京, システムデザイン研究科, 准教授 (10432296)
栗山 繁 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (20264939)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
18,070千円 (直接経費: 13,900千円、間接経費: 4,170千円)
2019年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2018年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2017年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2016年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2015年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
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| キーワード | 動作解析・評価 / 機械学習 / 可視化 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、スポーツ選手・舞踏家・技能職者などの熟練者の動作の特徴を抽出して、練習者の動作トレーニングに役立てることを目的として、動作データからの運動学的な特徴量の計算、機械学習による重要な特徴量とその条件の抽出、特徴量の範囲や特徴量の関係を表す統計的なモデルの構築、熟練者の動作の空間的な範囲の可視化、練習者の動作の特徴量との差異の可視化、深層学習・最適化問題・動作補間の複数のアプローチによる熟練者の動作の生成・変形、などの手法の開発を行った。また、これらの研究成果にもとづいて、テニスのショット動作のトレーニングシステムのプロトタイプを開発し、評価実験により開発手法の有用性を確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果により、熟練者の動作データの特徴を抽出して可視化したり、練習者の動作との差異を可視化したりすることで、初心者が熟練者の動作を効率的に習得することができるシステムを実現できた。感覚的なものであり具体的に伝えることが難しいと言われていた熟練者の動作のコツを、情報工学的なアプローチで扱えることを明らかにできた。また、本研究の成果である、深層学習・最適化問題・動作補間の複数のアプローチによる熟練者の動作の生成・変形手法は、一般的なアニメーション制作にも応用が期待できる。
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