| 研究課題/領域番号 |
18K02876
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分09070:教育工学関連
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| 研究機関 | 近畿大学 |
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研究代表者 |
田中 一基 近畿大学, 工学部, 教授 (60351657)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2019年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2018年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
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| キーワード | スポーツ映像 / 映像観察支援 / 視点変更 / 視野拡大 / 敵対的生成ネットワーク / モーションキャプチャ / 観察支援 / 画像処理 / 関節認識 / ホモグラフィ変換 / カメラキャリブレーション / 協働学習 / 三次元認識 / 空手道競技 / 簡易モーションキャプチャ / タブレット端末 / ３次元位置推定 / ３次元CG / 体育協働学習 |
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| 研究成果の概要 |
体育実技の映像による学習を支援するため，映像観察を容易にする２つの手法を開発した．1つ目は，骨格推定のディープニューラルネットワークと競技コートのホモグラフィ変換により，映像の視点を変更する手法である．これにより，任意の視点で撮影した映像を鳥瞰視点で観察可能になった．2つ目は，敵対的生成ネットワークにより，競技者にクローズアップした映像の視点や視野を拡大し，競技場全体の映像に変換する手法である．これにより，競技者のポジショニングやフォーメーションの観察が容易になることを確認した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
敵対的生成ネットワークを用いてスポーツ映像の視点や視野を変更する手法は，様々な視点や視野で撮影した競技場の画像と鳥瞰視点の画像の組み合わせを学習させた画像変換AIの実現であり，他に類を見ない成果である．また，本研究で蓄積した骨格推定技術は，体育のオンライン授業における実技評価に展開可能であることが確認でき，コロナ禍の経験を踏まえると社会的な意義が大きい．
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