| 研究実績の概要 |
2020年度はウエイトリフティングの国内外における主要大会での挙上動作の記録は行わず，これまでに蓄積したデータの分析および分析方法の開発に取り組んだ．本研究活動で蓄積したスナッチおよびクリーン＆ジャークの試技数はおよそ7,500試技あるため，これらの分析を手動で行うには膨大な時間を要する．そのため，それらの分析を自動化するために，Kanade-Lucas-Tomasi (KLT)アルゴリズムによるバーベルの位置座標の自動デジタイズおよび，畳み込みニューラルネットワークによって構築したAI(artificial intelligence)を用い，動画内のリフターの姿勢を識別し，分析範囲を自動で同定する手法を開発した．また，スナッチの成功試技と失敗試技を比較した．国内トップクラスの女子および世界トップクラスの男子選手を対象として，身体運動およびバーベルの軌跡について分析し，スナッチの成功要因について示唆した．
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