@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00220292,
 author = {宇津呂, 雄生 and 宍戸, 英彦 and 亀田, 能成},
 issue = {28},
 month = {Sep},
 note = {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．},
 title = {相撲映像からの骨格推定に基づく決まり手分類},
 year = {2022}
}