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アイテム
DualCNNオートエンコーダによる体操競技の技認識
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/210800
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2108006d10dc3b-3547-4ac0-877c-c3cb04b0399e
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-DICOMO2020087.pdf (1.5 MB)
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Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||||||||
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| 公開日 | 2020-06-17 | |||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||
| タイトル | DualCNNオートエンコーダによる体操競技の技認識 | |||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||
| 主題 | AI | |||||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||||
| 富士通研究所 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 富士通研究所 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 富士通研究所 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 富士通研究所 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 富士通 | ||||||||||||||||
| 著者名 |
阪田, 雅人
× 阪田, 雅人
× 本田, 崇
× 矢吹, 彰彦
× 桝井, 昇一
× 佐々木, 和雄
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| 論文抄録 | ||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||
| 内容記述 | 富士通は国際体操連盟と共同で，体操選手の演技における三次元骨格座標や実施された技を認識する機能を備えた体操採点支援システムの開発を行っている．後者の技認識においては，従来はルールベースにより判定ロジックや閾値を人手で定義する方式を採用していたが，平均台演技では認識正答率が 60% 台に留まるという課題があった．また，平均台などの種目によっては技と技の間の「つなぎ動作」から技と技の組み合わせ加点を決定する必要がある．我々は Dual CNN オートエンコーダを用いて，採点に関わる技の判定と，技と技の組み合わせの成否判定を並行して実施する手法を開発し，技認識 96.4%，組み合わせ加点認識 95.2% の正答率を達成した． | |||||||||||||||
| 書誌情報 |
マルチメディア，分散協調とモバイルシンポジウム2106論文集 巻 2020, p. 593-597, 発行日 2020-06-17 |
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| 出版者 | ||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||||
