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本研究では、球技スポーツにおけて、試合や練習時に得ることの出来る選手の位置情報や移動量や移動軌跡から「どのように」、「どのような」といった質的行動を、可能な限り人の依存せずに計算機を用いて評価する手法のためのデータモデルを開発することを目的とした。ハンドボールの試合のセット攻撃シーンでの攻撃者たちの行動パターンがイラスト作成アプリケーションを用いて描写され、22の攻撃行動パターンに分類した画像データセット（2344枚）を作成した。本データセットを用いて、機械学習による画像分類を行った。
その結果、本研究での24種類の攻撃行動パターンの分類モデルにおいては、89.3%の精度を達成した。
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