| 研究課題/領域番号 |
19K11529
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| 研究機関 | 東京理科大学 |
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研究代表者 |
市村 志朗 東京理科大学, 教養教育研究院野田キャンパス教養部, 教授 (30408702)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | ゲーム分析 / 球技スポーツ / 画像分類 / 機械学習 / データモデル |
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| 研究実績の概要 |
本研究で試合や練習時に得ることのできる位置や加速度行った大量の量的データから「どのように」、「どのような」といった質的行動を、人に依存しない計算機による手法を用いて評価するためのデータモデルを作成することを目的としている。球技のゲーム分析において、人が認知・判断していた部分を計算機委によって判断させることで分析作業者による結果のばらつきをなくし、大量のデータから均一な質的行動評価を可能とするために、良質なデータモデルが必要である。
本年度は、ハンドボールの2019年大学全国大会で取得した映像812シーンと2019年で女子世界選手権にて取得した映像300シーンの合計1112シーンでの6人の攻撃選手行動を2次元DLT法を用いて、2次元座標グラフ化した。そして、そのグラフを画像として保存し、10の攻撃パターンに分類しアノテーションを行い、教師データとするためのデータセットを作成した。10の攻撃パターンのうち、最も出現回数の多かった3つの攻撃パターンを用いて、画像分類データモデルを作成し、これら3つの攻撃パターンの画像分類を行った。その結果、これら3つのパターンは90%以上の精度で分類することが可能となった。一方で、出現回数の少ない攻撃パターンについては、その精度は高くなく、精度向上のためにはより多くのデータが必要であると考えられる。今後は、より多くの攻撃パターンにて、画像分類の精度を向上させるためにデータ数を増やす必要がある。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
昨年度までに取得しているハンドボールの攻撃局面映像は、2次元DLT法を用いて2次元座標データ化した。しかし、これまで得られたデータ料では、まだ不足しているため更なる映像の撮影が必要であったが、大会時の関係者以外の立ち入りが禁止されたことから更なる映像撮影が不可となった。また、GPSやUWBを用いての攻撃時の攻撃選手の動きの2次元座標データの取得においても、試合をする人数での大学施設の利用が許可されず、データの取得ができなかった。しかし、これまで取得できているデータ（攻撃1112シーン）を用いて、3つの攻撃行動時のデータモデルの作成をTeachable Machineを用いて行い十分な精度でのモデル作成を行うことはできている。
今後はさらに多くの攻撃パターンを分類できるようにデータを増やす。しかし、今後もこれまでと同様な理由で十分な量の映像やデータ取得ができないことを考慮して、これからは、過去の世界選手権の映像等を用いて、攻撃時の選手の動きを手書きにて図にし、その図を用いて機械学習での画像分類データセットを作成することも加えて行う。
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| 今後の研究の推進方策 |
これまで結果では、得られたデータを基にして、画像を作成しその画像を用いた画像分類データモデルの作成により、3つの攻撃パターンでは、高精度で攻撃パターンを分類することが可能となった。今後は、さらに多くの攻撃パターンを分類できるようにデータ量を増やすことを行いたいと考えている、今後も、攻撃時の攻撃選手の動きの2次元座標データを映像およびGPSやUWBを用いて取得することを行いたい。しかし、昨年度同様に固定したカメラでの映像取得および模擬試合によるGPSやUWBを用いたデータ取得がコロナ禍の状況次第では映像やデータ取得が十分にできないことを考慮して、これまでのデータ取得の方法に追加して、過去の世界選手権の映像等を用いて、攻撃時の選手の動きを手書きにて図にし、その図を用いてアノテーションを行い、機械学習での画像分類データセットを作成することも行うこととする。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナ禍により、試合撮影での経費およびハンドボールの試合を行うための体育館利用が制限されたことによりUWBを用いた実験を行いことが出来なかったことが予定された経費を使用できなかったことの原因である。2022年度は、データセット作成に必要なアノテーション作業を大量に行う予定であり、そこでのアルバイト雇用経費として使用する予定である。
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