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本研究は、広く普及しつつあるコンシューマ用高速度カメラのスポーツへの活用に着目し、スポーツの計測・可視化を手軽に行えるシステムの実現を目指すものである。具体的には、『A. 深層学習により得られる姿勢データを活用したスポーツ動作解析』『B. 高速度カメラによる変化球のスピン解析』『C. 鏡を模倣したフォーム可視化ようスマートミラー』という3件のサブ課題に取り組んでいる。
課題Aについて、スポーツ反復練習を含む動画像から深層学習により練習者の姿勢情報を推定し、これを用いて興味関心のある部分のみを切り出せるシステムを開発した。また、３次元姿勢推定を行うことで、複数の異なる視点から撮影された動画からも関心のある部分を切り出せる手法を実現した。それぞれ、国内の研究会で研究発表し、その成果が認められ優秀研究発表賞の受賞に至っている。
課題Bについて、革新部分の研究・開発は終了している。昨年度は、他の研究者が研究利用可能にするため、論文として発表済みの手法をPythonで再実装し公開した。
課題Cについて、一昨年度、反復練習を鏡の前で行うと、あとから自身のフォームを詳細に確認可能なスマートミラーシステムを実現していた。昨年度は、実用性向上のため、タブレットPCと小型アクションカメラを利用することで、大掛かりな装置なしに多様な視点から自身の練習を高速度撮影できるシステムを実現し、国内会議にて発表した。また、VR技術を応用し、スポーツ動作を等身大で可視化できる手法を開発し、国際会議にて発表した。この研究についてはさらに詳細な実験を行い論文誌投稿を計画している。
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