| 研究課題/領域番号 |
16K01647
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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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| 研究分野 |
スポーツ科学
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| 研究機関 | 岩手大学 |
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研究代表者 |
明石 卓也 岩手大学, 理工学部, 准教授 (50403655)
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| 研究分担者 |
張 潮 福井大学, 学術研究院工学系部門, 助教 (70803419)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | スポーツ科学 / 3次元人物姿勢推定 / マルチモーダル学習 / 深層学習 |
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| 研究成果の概要 |
以前より積み重ねてきた非接触・非侵襲なセンシング等によって得られるビックデータを精査し，データの抽出方法，加工方法，寄与度等を自動決定するフレームワークの確立することにより，アスリートの育成のための，より高度な教育基盤の構築やチームワーク解析など先進的なスポーツ科学分野における，ビックデータの利用を目指している．新たな姿勢推定手法の確立、音声と画像といった異なるデータを用いたマルチモーダル深層学習フレームワークの確立、ニューロサイエンス分野における自発的な脳のリズムの存在の発見、運動障害を症状とする病気の診断ツールへ応用が可能となるタッピング周波数分析パラダイムの確立といった研究成果を得た．
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| 自由記述の分野 |
コンピュータビジョン
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
一般的にコンピュータビジョン分野や市販の計測装置では単一のデータを用いる．本研究では，音声と画像など異なる複数種類のデータから構成されるビッグデータを扱う．このような量，種類，スケール（サンプリング周波数等）の異なる多数のデータを扱う手法は少ない．また，複雑なデータ処理をパラメータ化し，最適化問題として扱う試みは，独創的で，我々の知る限り例がない．また，タッピングの周波数を分析するパラダイムを提案し，パーキンソン病などの運動に影響する病気の診断にも役立つことが研究成果によって示されている．これらの成果は，スポーツ科学のみならず，他分野における今後の行動分析・推定の足掛かりになると考えられる．
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