| 研究課題/領域番号 |
22K11619
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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59020:スポーツ科学関連
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| 研究機関 | 愛知工業大学 |
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研究代表者 |
澤野 弘明 愛知工業大学, 情報科学部, 准教授 (10609431)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 対戦型スポーツ / 分析支援 / 映像分析 / スポーツ分析 / 画像処理 / 行動原理分析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
対戦型スポーツにおいて対戦相手の分析は重要である．IoT センサや画像・音声技術が発展して，投げる・打つ・移動するといった単発的な動作特徴を分析する研究については実用段階といえる．一方で，対戦相手によって変化する時系列の対人行動や集団行動の原理については未だ解明されていない．申請課題では，対戦スポーツにおける対人行動及び集団行動を定量的に評価する手法の開発を目指す．まず時系列における動作特徴の関係性をまとめ，つぎに動作特徴と時系列空間の情報を紐付けて，マクロ視点・ミクロ視点で対人行動・集団行動の傾向を明らかにする．
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は，スポーツにおける時系列動作に着目して，対人行動及び集団行動の原理解明に貢献することである．申請課題ではセンサからの計測情報をデータ分析，画像・音声解析により軌道予測・動作分類して，動作を伴う行動予測を目指す．
令和4年度では，スポーツ競技映像における分析情報の収集・解析を実施した．まずこれまでに実施してきたネット型競技である卓球競技に関する映像の入手と分析を継続して進めた．また卓球競技の分析において動作をタグ付けする仕組みを構築しており，この仕組みを投打型・侵入型のスポーツに応用した．具体的にはハンドボール競技，バレーボール競技の情報収集・分析に着手した．
卓球競技ではラリーシーン抽出，スイング動作区間推定，ラリー回数推定，打球コース推定に関する手法を提案した．ハンドボール競技では動作分析のためのタグ付アプリの構築，映像分析技術によるプレイシーン抽出・コート境界推定手法を提案した．バレーボール競技では映像分析によるコート推定・アタッカー推定の手法を提案した．ここで分析アプリの分析項目については，日本代表のアナリストや元日本代表選手と協議して決定した．
最も進捗が進められている卓球競技分析において研究計画を前倒しして動作特徴の分類について検討している．当初は木構造表現による分析手法を検討していたが，動作分類が煩雑になるために，ベイズ確率を利用した分類手法について検討している．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
タグ付入力における分析については順調に進められており，時空間表現手法の開発に着手している．映像分析については，ネット型である卓球競技についてはおおよそ順調に進められているが，侵入型競技については環境認識が充分ではなく，やや遅れているといえる．
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| 今後の研究の推進方策 |
当初の計画では，動作を木構造で表現することを検討していたが，木構造で表現すると条件式が増えていくため，分析手法として煩雑になっていく懸念が生じた．そこでベイズ確率を利用した分析手法の検討を進めている．この分析手法を利用して，卓球競技については選手がどの打法を選択したかというところが分析できれば，最終ゴールの対人行動モデルの検証ができると考えられる．他の競技については映像分析における環境認識の精度を向上させることが当面の目標となる．
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