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アメリカンフットボールのプレー映像を用いたパス成否の推定に関する研究
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229986
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229986a18f9075-b929-423c-ae60-3b749c53e014
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z85-7R-06.pdf (835.7 kB)
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||||||||||||||||||
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| 公開日 | 2023-02-16 | |||||||||||||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||||||||||||
| タイトル | アメリカンフットボールのプレー映像を用いたパス成否の推定に関する研究 | |||||||||||||||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||||||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||||||||||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||||||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 関西大 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 関西大 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 阪産大 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 小松大 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||||||||||||
| (元)関西大学 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 阪経大 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 関西大 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 関西大 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 関西大 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 関西大 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 関西大 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 著者名 |
杉浦, 悠斗
× 杉浦, 悠斗
× 山本, 雄平
× 姜, 文渊
× 坂本, 一磨
× 田中, ちひろ
× 中村, 健二
× 鳴尾, 丈司
× 田中, 成典
× 岩本, 達真
× 青木, 大誠
× 森, 泰斗
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| 論文抄録 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||||||||||||||
| 内容記述 | 近年，AIを活用した映像処理技術の高度化により，カレッジスポーツにおけるアメリカンフットボールの分析が多数研究されている．既存研究では，プレー開始2秒前の試合映像にCNNとRNNを適用し，パスの成否を予測する試みがなされている．しかし，映像からフォーメーションを正しい認識が困難な場合，選手の位置情報を加味できていないことからパス成否の予測精度が低下する課題がある．そこで，本研究では，既存研究の課題を解決するため，選手を高精度に検出可能なYOLOv4と，選手の位置情報を時系列的に考慮できるRNNを組み合わせたシステムを開発する．これにより，パスの成否の予測精度が向上するかを検証する． | |||||||||||||||||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||||||||||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||||||||||||||||||
| 書誌情報 |
第85回全国大会講演論文集 巻 2023, 号 1, p. 379-380, 発行日 2023-02-16 |
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| 出版者 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||||||||||||||||
