| 研究課題/領域番号 |
18K11444
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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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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 東京電機大学 |
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研究代表者 |
鈴木 聡 東京電機大学, 未来科学部, 教授 (20328537)
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| 研究分担者 |
雨宮 由紀枝 日本女子体育大学, 体育学部, 教授 (40366802)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 行動識別 / 粗大運動 / 深層学習 / 運動発育 / 特別支援教育 |
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| 研究成果の概要 |
子どもの身体運動機能アセスメントのための行動識別（Activity Recognition: AR）に関して、粗大運動AR・アセスメントAR・運動発育AIの確立に段階的に取り組み，それら機能のロバスト化〈識別機能の向上〉と運動発育アセスメントのAI化〈評価機能の実現〉を達成した．
具体的成果は，TGMD-3に準じた現地測定の実施とデータベースの整備，AI用データセットの作成支援アプリの完成，各種AR深層学習アルゴリズムの提案，そしてGrad-CAM・VAEを用いた識別理由・不具合動作の可視化用ネットワーク設計法の提示である．
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| 自由記述の分野 |
人間機械系
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
従来の行動識別(AR)では個別に扱われていた「身体動作の識別・評価・分析」をシームレスに行うAR理論とその実践法を示せたことが本成果の学術的意義である．特に身体動作不具合箇所の動画可視化法は，従来ARの課題であった，学習済識別器の"意味解釈の困難"の軽減に寄与した．
社会的意義は，属人的判断に傾倒しがちな子どもの身体発達評価において，掌AIサーバとタブレットアプリによる客観評価ツールの具現化により，利用関係者間の情報共有利便性が向上することと，AR学が運動発達アセスメント体制の礎になり得ることを示せた点である．
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