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  1. 研究報告
  2. エンタテインメントコンピューティング(EC)
  3. 2022
  4. 2022-EC-65

相撲映像からの骨格推定に基づく決まり手分類

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220292
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220292
7ab39588-6cb3-415b-af02-a8fb1170ae3a
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-EC22065028.pdf IPSJ-EC22065028.pdf (1.7 MB)
Copyright (c) 2022 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
EC:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-09-29
タイトル
タイトル 相撲映像からの骨格推定に基づく決まり手分類
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 機械学習
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
筑波大学大学院理工情報生命学術院システム情報工学研究群知能機能システム学位プログラム
著者所属
筑波大学計算科学研究センター
著者所属
筑波大学計算科学研究センター
著者名 宇津呂, 雄生

× 宇津呂, 雄生

宇津呂, 雄生

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宍戸, 英彦

× 宍戸, 英彦

宍戸, 英彦

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亀田, 能成

× 亀田, 能成

亀田, 能成

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究では,大相撲の試合映像を用いて,大相撲における出現頻度上位 4 種類の決まり手において LSTM を使って分類する手法を提案する.相撲の決まり手が 2 人の力士の動きの相互作用によって決定されることから,2 人の力士の骨格情報を一つにまとめた特徴ベクトルを作成する.決まり手の決定には力士が土俵上のどこにいるかという情報が必要である.そのため,力士の骨格位置座標からなる特徴ベクトルを,セマンティックセグメンテーションで得られた土俵の情報を使って正規化する.この正規化されたデータを用いて決まり手を時系列データとして表現し,LSTM での学習を行う.本手法は 4 種類の決まり手の分類において 0.69 の F1 スコアを達成した.最も精度の良い決まり手では 0.86 の F1 スコアを達成した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12049625
書誌情報 研究報告エンタテインメントコンピューティング(EC)

巻 2022-EC-65, 号 28, p. 1-6, 発行日 2022-09-29
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8914
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 14:36:53.693254
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