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  1. 全国大会
  2. 84回
  3. 人工知能と認知科学

フィールドスポーツにおける選手と審判以外の背景除去に関する研究

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/221041
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/221041
16d748f1-f8d8-4923-b326-ba3cb1dd71bd
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z84-2U-09.pdf IPSJ-Z84-2U-09.pdf (367.2 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 フィールドスポーツにおける選手と審判以外の背景除去に関する研究
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 福井, 真子

× 福井, 真子

福井, 真子

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姜, 文渊

× 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

× 中村, 健二

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田中, 成典

× 田中, 成典

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鳴尾, 丈司

× 鳴尾, 丈司

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肖, 智葳

× 肖, 智葳

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岡嵜, 雄也

× 岡嵜, 雄也

岡嵜, 雄也

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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,選手の競技力向上やチームの戦術分析のために,撮影した試合映像から取得した選手の位置情報や移動軌跡を可視化する研究が行われている.これらの研究では,一般的に背景差分法や深層学習による物体検出手法が用いられるが,前述の手法では日照環境の変動や背景に含まれる物体の影響を受け,正確な選手領域の検出ができない課題がある.そこで,本研究では,GANを利用した画像生成モデルの一種であるpix2pixを用いて,選手と審判以外の背景を除去するシステムを提案する.そして,実証実験では,サッカーの試合映像を対象とし,選手領域の検出精度を評価することで,提案手法の有用性を検証する.
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. 603-604, 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 14:19:24.363082
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