| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2020-09-22 |
| タイトル |
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タイトル |
フットサル動画分析のためのデータ収集システム |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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慶應義塾大学環境情報学部 |
| 著者所属 |
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慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科 |
| 著者所属 |
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慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科 |
| 著者所属 |
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慶應義塾大学環境情報学部 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Faculty of Environment and Information Studies, Keio University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Media and Governance, Keio University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Media and Governance, Keio University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Faculty of Environment and Information Studies, Keio University |
| 著者名 |
大村, 昇平
谷村, 朋樹
大越, 匡
中澤, 仁
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
データを収集する機器の進化に伴い，スポーツの世界でも多様な分析を行うことが可能になっている．しかし，分析に必要なデバイスは高価であるため，データ収集・分析の恩恵を受けることができるのは一部の人に限られている．この問題を解決するために，多くの人に普及しているスマートフォンで撮影された動画から，データを収集・分析できるシステムを提案する．提案するシステムでは，物体検出の手法を用いて選手とボールを検出し，その検出結果のコート上での位置を使用することでフットサルの試合を分析する．本研究では，システムの個別の技術精度と分析の精度という 2 軸で評価した．システム個別の評価項目は，選手とボールの検出精度，選手の分類の精度，分析の精度の評価項目は支配率の精度とし，実験を行った．選手とボールの検出精度は選手が mAPスコア0.81，ボールは mAP スコア 0.437 となり，選手分類の精度は高い精度を出すことができたが，1 クラス 30 ％と低い精度になった．また，支配率に関しては，目視で判断した場合と大きな差はなかった．精度が低くなったものに関して考察した結果，小さな物体を検出するために更なる研究が求められるとわかった． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA12628327 |
| 書誌情報 |
研究報告コンシューマ・デバイス＆システム（CDS）
巻 2020-CDS-28,
号 29,
p. 1-6,
発行日 2020-09-22
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8604 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-CDS20028029.pdf (1.6 MB)
