| 研究課題/領域番号 |
15K12639
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
スポーツ科学
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
山際 伸一 筑波大学, システム情報系, 准教授 (10574725)
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| 研究分担者 |
河原 吉伸 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (00514796)
和田 耕一 筑波大学, システム情報系, 教授 (30175145)
山本 裕二 名古屋大学, 総合保健体育科学センター, 教授 (30191456)
門田 浩二 大阪大学, 医学系研究科, 助教 (50557220)
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| 連携研究者 |
平田 智秋 十文字学園女子大学, 人間生活学部, 准教授 (80438895)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2015年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 動きビッグデータ / スキルグルーピング / 人工知能 / 知的情報処理 / スポーツ科学 / 知識マイニング |
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| 研究成果の概要 |
小型センサでとらえた人の動きのデータをヘルスケアなどへの応用する取り組みが盛んである。従来のバイオメカニクスや運動学習分野では、見た目やパフォーマンスに関連する動きの特徴点から導出した平均モデルからパラメタを選定し、個人の動きを定義する。しかし、パラメタを選定せず、個人の動きのモデルを自動的に導出できれば、健康管理やスキル特定への応用精度が格段に向上する。そこで本研究は映像やセンサデータ等の動きのビッグデータへ知的情報処理を施し、個のスキルのモデル化を試みる。
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