研究課題
基盤研究(C)
体育実技の映像による学習を支援するため，映像観察を容易にする２つの手法を開発した．1つ目は，骨格推定のディープニューラルネットワークと競技コートのホモグラフィ変換により，映像の視点を変更する手法である．これにより，任意の視点で撮影した映像を鳥瞰視点で観察可能になった．2つ目は，敵対的生成ネットワークにより，競技者にクローズアップした映像の視点や視野を拡大し，競技場全体の映像に変換する手法である．これにより，競技者のポジショニングやフォーメーションの観察が容易になることを確認した．
画像処理
敵対的生成ネットワークを用いてスポーツ映像の視点や視野を変更する手法は，様々な視点や視野で撮影した競技場の画像と鳥瞰視点の画像の組み合わせを学習させた画像変換AIの実現であり，他に類を見ない成果である．また，本研究で蓄積した骨格推定技術は，体育のオンライン授業における実技評価に展開可能であることが確認でき，コロナ禍の経験を踏まえると社会的な意義が大きい．
