@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00202590,
 author = {増田, 毅 and 永見, 智行 and 井尻, 敬},
 issue = {34},
 month = {Jan},
 note = {スポーツの練習において，自身の動きを客観的に知るために練習風景を撮影し視聴することが広く行われている．しかし，スポーツの反復練習を撮影した動画はプレイ以外のインターバルも多く含むため，その視聴作業は冗長なものになる．そこで我々は，スポーツ反復練習動画の効率的な視聴・解析を目的とし，深層学習による姿勢追跡法を活用することで冗長な動画から反復練習部分のみを抽出し提示できるシステムを提案する．また，特定姿勢が表れるタイミングを考慮し複数の反復部分を重ね合わせるツールや，重要なランドマークの軌跡を提示するツールも提供する．提案システムの精度確認のため，野球・サッカー・バドミントンといった 3 種の異なるスポーツ練習動画に対し反復動作検出を行った．結果，それぞれの動画において閾値を調整すれば正しい検出を行えることを確認した．また，提案システムの有用性を示すため，提案手法により得られる複数動作の比較例やランドマーク軌跡の解析例を紹介する．},
 title = {姿勢追跡技術を活用したスポーツ反復練習動画の視聴システム},
 year = {2020}
}