| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2021-02-22 |
| タイトル |
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タイトル |
スポーツクライミングにおけるホールドの難易度推定モデルの設計 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Design of a model for estimating the difficulty of holds in sport climbing |
| 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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北海道大学大学院情報科学院 |
| 著者所属 |
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北海道大学大学院情報科学院 |
| 著者所属 |
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北海道大学大学院情報科学院／北海道大学情報基盤センター |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information & Science, Hokkaido University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information & Science, Hokkaido University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information & Science, Hokkaido University / |
| 著者名 |
西野, 直登
桂, 大地
棟朝, 雅晴
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| 著者名(英) |
Naoto, Nishino
Daichi, Katsura
Masaharu, Munetomo
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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 |
本研究では，スポーツクライミングにおけるホールドの 3 次元オブジェクト情報を数値化し，PointNet と呼ばれる 3 次元形状データに対する深層ニューラルネットワークを用いてホールドの難易度推定を行う．用いるデータセットはクライミング経験者への調査実験と，実物のホールドを 3 次元スキャンしたデータにより作成され，モデルの学習とテストを行った．提案する一連のアーキテクチャより，3 次元オブジェクトの形状情報からホールドの難易度予測を実現する可能性が示唆された． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
In this study, we quantify the 3D object information of holds in sport climbing and estimate their difficulty using a deep neural network for 3D shape data called PointNet. The dataset used was generated by survey experiments with experienced climbers and 3D scans of real holds, which are used to train and test the model. The proposed architecture suggests the possibility of predicting the difficulty of holds from the shape information of 3D objects. |
| 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 |
AN10505667 |
| 書誌情報 |
研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）
巻 2021-MPS-132,
号 13,
p. 1-2,
発行日 2021-02-22
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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 |
2188-8833 |
| 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-MPS21132013.pdf (755.5 kB)
