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  1. 全国大会
  2. 84回
  3. 人工知能と認知科学

サッカーにおける選手識別に基づいた選手追跡に関する研究

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/221025
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/221025
80134a46-2664-4142-a427-0e42abcd0585
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z84-1U-01.pdf IPSJ-Z84-1U-01.pdf (352.2 kB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2022-02-17
タイトル
タイトル サッカーにおける選手識別に基づいた選手追跡に関する研究
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
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
関西大
著者所属
関西大
著者所属
関西大
著者所属
関西大
著者所属
小松大
著者所属
阪経大
著者所属
関西大
著者所属
関西大
著者所属
関西大
著者所属
関西大
著者名 森, 泰斗

× 森, 泰斗

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姜, 文渊

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山本, 雄平

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田中, ちひろ

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坂本, 一磨

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中村, 健二

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田中, 成典

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鳴尾, 丈司

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肖, 智葳

× 肖, 智葳

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松尾, 龍平

× 松尾, 龍平

松尾, 龍平

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 フィールドスポーツでは,移動軌跡を可視化し,戦術分析のための研究が行われている.その多くの研究では,画像処理ライブラリのOpenCVを用いて選手の位置や移動軌跡を取得する技術が実装されている.しかし,選手同士がオクルージョンする場合,選手の特徴の一部が消失するため,追跡対象を見失う課題がある.そこで,本研究では,サッカーを対象とし,オクルージョンによる選手IDの入れ替わりに対して,各選手ごとの特徴を学習した深層学習モデルにより,識別によるフレーム間での対応付けを行うことで解決する.これにより,オクルージョンに頑強な選手追跡手法を提案し,フィールドスポーツの実現場に適応可能な手法を目指す.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第84回全国大会講演論文集

巻 2022, 号 1, p. 571-572, 発行日 2022-02-17
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 14:19:46.377378
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