| 研究課題/領域番号 |
24K20610
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
小区分59020:スポーツ科学関連
|
|---|
| 研究機関 | 順天堂大学 |
|---|
研究代表者 |
野呂 啓晃 順天堂大学, スポーツ健康科学部, 特任助教 (20912835)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2026-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
|
| 配分額 *注記 |
2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
|
|---|
| キーワード | ランニング / 深層学習 / 精度向上 / 学習 / 教師データ |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
ランニングの障害予防には適切なランニングフォームを確立することが重要であり、ランニング映像を自動分析してランナーにアドバイスするようなシステムの開発が望まれる。近年の深層学習技術の進展により、映像を活用した動作解析が容易になったものの、その精度には依然として課題が残る。その大きな原因は深層学習モデルの訓練に用いる教師データの量が必要数に達していないことであると考えられる。そこで、本研究の目的は、深層学習を応用した動作分析の精度が、教師データの量の改善によってどこまで向上するかを明らかにすることである。
|
