| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2019-05-23 |
| タイトル |
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タイトル |
テニス選手の姿勢情報を用いた打球方向推定 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Shot Direction Estimation using Posture Information of Tennis Players |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
卒論スポットライトセッション |
| 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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慶應義塾大学理工学研究科 |
| 著者所属 |
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大阪大学サイバーメディア先進高性能計算機システムアーキテクチャ共同研究部門 |
| 著者所属 |
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大阪大学サイバーメディア先進高性能計算機システムアーキテクチャ共同研究部門 |
| 著者所属 |
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慶應義塾大学理工学研究科 |
| 著者名 |
清水, 友博
吉川, 隆士
Lee, Chonho
斎藤, 英雄
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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 |
本論文では OpenPose を用いて得られる姿勢情報を用いて，実際のテニスの試合映像からテニス選手の打球の方向推定を行う手法を提案する．提案手法は，学習用データ作成部と，学習用データによる学習 ・認識部に分けられる．データ作成部では，YouTube から得られたプロテニスの試合の動画を用いて，手前側選手のみ映した矩形画像，選手のコート内の位置，打球方向を学習データとして生成する．学習データによる学習と認識部では，時系列データの機械学習手法の 1 つである LSTM を用いて，選手の姿勢情報と選手のコート内位置を入力データ，打球方向を正解データとして学習を行う．ここで，姿勢情報とは OpenPose によって得られた 18 点の関節位置を指す．このように学習されたネットワークに，学習データを入力することにより，打球方向の推定結果を得る．評価実験として，選手の矩形画像から特徴量の異なる 4 つのデータを作成し，提案手法の優位性を示した．その後，時間軸をずらしたデータセットを用い，最も打球方向推定精度が高くなるデータセットを確認した結果，66.8% の精度を得た |
| 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 |
AA11131797 |
| 書誌情報 |
研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）
巻 2019-CVIM-217,
号 28,
p. 1-7,
発行日 2019-05-23
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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 |
2188-8701 |
| 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-CVIM19217028.pdf (2.0 MB)
