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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明らかにし、動作トレーニングに役立てることを目的とする。実際の熟練者と素人の動作データを解析し、得られた特徴量から動作のコツを機械学習法により識別することで、熟練者の動作の評価のための定量的な要素（特徴量）を明らかにする。また、その研究成果に基づいて、抽出された特徴量を分かりやすく可視化することで、動作のコツを効果的に伝達する手法や、訓練者の動作と熟練者の動作の違いを分かりやすく提示する手法、コツを新たな動作に移植する手法等を開発する。
これまでの研究により、動作データを解析することで得ることのできる基礎的な特徴量（複数部位の位置・向きや関節回転などの運動学的な特徴量）の計算手法や可視化手法を開発した。また、練習者の動作の問題点を的確に指摘するため、複数の手本動作における各特徴量の範囲を正規分布によりモデル化し、練習者動作の特徴量のうち手本動作モデルとの差異が大きいものを判定できるようにした。さらに、練習者動作の特徴量の相関を解析することで、同時に間違えやすい特徴量の組み合わせを発見して、練習者の動作の改善に役立てられるようにした。
本年度は、これまでの研究成果のまとめとして、これまでに開発したテニスのショット動作のフォーム練習システムのプロトタイプの評価実験を行い、その結果を国際論文誌に発表した。また、新たに、動作モデルの空間的な範囲を可視化する手法を開発し、熟練者の動作における各部位の位置や向きの軌道の範囲を可視化して、熟練者の動作と練習者の動作の空間的な差異を視覚的に把握できるようにした。
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