@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00219799,
 author = {青柳, 光璃 and 横窪, 安奈 and ロペズ, ギヨーム},
 book = {マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2022論文集},
 month = {Jul},
 note = {スポーツにおいて動作の分析を理解することは，怪我のリスクを回避，トレーニングメニューの最適化，戦略的な意思決定のサポート，パフォーマンス評価などの重要な情報をコーチ，マネージャー，選手自身に提供できる．しかし，既存のシステムは，とても高価であり，プロ選手やエリートの一部しか利用できない．また，コーチやマネージャーを支援する機能が付いていないことが課題である．そこで本研究では，安価な小型の慣性計測装置を用いてコーチやマネージャーを支援するシステムの開発を目的とし，自然環境下においてのサッカー動作の識別を目標とする．我々はサッカー動作をリアルタイムで識別するために自動セグメンテーション手法の提案と機械学習を用いてサッカー動作の分類モデルの比較を行った．セグメンテーションによる結果は全ての動作が 90% 以上でセグメントが可能であることを示せた．また，分類モデルの比較では Support Vector Machine で 75% の精度を達成した．},
 pages = {1625--1629},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {FootbSense : 慣性計測装置を用いた自然環境下におけるサッカー動作の識別},
 volume = {2022},
 year = {2022}
}