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これまでに，慣性センサ式モーションキャプチャが実用化されているが，スポーツ選手の自然な動きを妨げる可能性が高く，負担がまったく無いとは言えない．本研究では，人工知能のアルゴリズムを適用することでセンサに依存しない非接触かつ非侵襲な計測システムの構築を目的とした．１年目では，主に姿勢パラメータの最適化に欠かせない基礎的なアルゴリズムを複数提案した．２年目では，１年目で得られた成果であるデータ処理の基盤アルゴリズムを２次元および３次元のデータに適用し，姿勢の類似度評価，姿勢の三次元マッチング，グラフィカルモデルによる骨格領域分割，アルゴリズムの洗練化といった具体的な項目に対して研究を進めた．
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