@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00225085,
 author = {天野, 巧巳 and 安藤, 佳祐 and 内種, 岳詞 and 岩田, 員典 and 伊藤, 暢浩},
 issue = {8},
 month = {Mar},
 note = {近年サッカーの試合分析では，試合状況と選手の行動から将来得点または失点する可能性を示す期待ポゼッション値 (EPV) が提案されている．本研究では，EPV を用いて RoboCupSoccer Simulation 2D の試合状況と選手の行動を分析し，その有効性を検討する．そのため試合のログファイルから特徴量を抽出し，ニューラルネットワークを用いて EPV の推定モデルを学習，獲得する．得られた推定モデルからパスなどの試合状況分析を通して有効性を確認した．, Recently, the Expected Possession Value, EPV, has been introduced to analyze situations in soccer games. It calculates the possibility of future getting/losing scores from a game situation and the players' actions. In this study, we evaluate situations in RoboCup Soccer 2D with EPV and discuss its effectiveness. To calculate the EPV, some feature value is extracted from logfiles that game situations are recorded, and an estimation model of EPV is learned by using the value of the features and CNN. As a result, we confirmed the effectivity by discussing the EPV of the ”pass” actions.},
 title = {期待ポゼッション値によるRSS2Dの試合状況分析},
 year = {2023}
}