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内容：人工知能応用による運動姿勢改善システムの制作と，データベース作成に取り組んだ．テーマとしては，生活改善のためのエクササイズにおいて，お手本通りの動きを自ら再現することが難しく，エクササイズの効果が上がらないという問題に取り組んだ．動きの再現をしやすくするために，今の自分のエクササイズのどこがお手本の動きと違うかをすぐに確認できるようにするために，お手本の動きと見本の動きのビデオを見比べることを簡単にできるようにする．このとき，「ボーン」と呼ばれる骨格の情報を重ね合わせる方法，お手本の動きの外観（衣服，人間）を，別の運動者のものに入れ替える方法の２つを実験し，効果を確認した．このとき，データベースとして，画像と動きのデータベースが得られた．システムがうまく動かない場合としては，お手本や運動者のビデオの撮影時に工夫が必要であることを実際に確認した．
意義と重要性：１．人工知能応用システムのシステム作りの経験が得られた．オープンソースの Pose2Pose と OpenPose を使うことでシステムを作ったが，他のソフトウエアとの連携が必要であり，容易ではなかった．準備は，Python や NVIDIA CUDA の設定を詳細に調べることから始まった．以上により，Windows パソコン等における AI システム作りの経験が広く得られた．得られた広く公開すべきと判断したものはWebページで公開している．２．運動姿勢改善における人工知能応用の効果を，実験的に明らかにした．効果があったことは，アンケート形式で確認した．人工知能の失敗の原因は，対象となる人の手や足の動きが体の他の部分に隠れる場合に，手や足の動きが人工知能によって推定できないことを実験で確認した．成果は研究集会で発表済み．
付記：舌画像の統計的分析，人工知能分析も試みたが成果が得られず断念した．
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