講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-03-06 10:10
【オンライン】競泳の指導支援のための飛び込み局面の分類に関する検討 ○橋本総一郎・山本佳輝・道満恵介・目加田慶人(中京大) IMQ2019-55 IE2019-137 MVE2019-76 |
抄録 |
(和) |
競泳において,飛び込みのパフォーマンスはタイムに大きく影響する.競泳の飛び込みを指導する際,指導者が飛び込みの姿勢情報を詳細に認識できれば,より効率的に改善点を発見できるが,目視による観察だけでは飛び込みの細かな運動を認識しづらく,選手に対する的確な指導が困難である.この現状から,飛び込みの運動を数値化することで,円滑な指導を支援するシステムが求められている.本稿では,競泳の指導を支援するシステムの実現に向けて,機械学習を用いて飛び込みの試技映像の各フレームをBlock,Flight,Entryの3つの局面に分類する手法を検討する.本手法では,機械学習の前処理としてData Augmentationを適用し学習データを拡張することによって,分類精度の向上を図る.Data Augmentationの方法として回転と切り出しの2種類の画像変換を適用し,カメラの設置位置や設置角度を様々に変化させたデータを人工的に生成する.手法の有効性を評価するための実験では,2種類のData Augmentationについて,適用の有無および同時適用を組み合わせて4通りの手法で生成した分類器の精度を比較した.その結果,Data Augmentationの適用によって分類精度が向上したことを確認した. |
(英) |
The performance of diving in competitive swimming is a key factor to get a good time record.The problem on the diving form can be efficiently found if competitive swimmers and/or their coaches can recognize their diving form in detail.It is, however, difficult to recognize and understand the diving motion only by visual check, which causes the difficulty in coaching.Thus, this research aims to develop a system for efficient coaching support by quantitatively evaluate the diving motion in competitive swimming.This paper studies a machine learning-based method for diving phase classification toward realizing a coaching support system for competitive swimming.The method first takes a performance video of diving motion, and then classifies each video frame into three phases: Block, Flight, and Entry.Here, the method tries to improve the classification accuracy by increasing the training data using data augmentation as a pre-processing for machine learning.The method applies two kinds of image transformations original videos: rotation and cropping with scaling, in order to simulate the change of the camera settings.We evaluated the method through experiments, and confirmed that the data augmentation improved the classification accuracy. |
キーワード |
(和) |
競泳 / 飛び込み / Data Augmentation / 機械学習 / / / / |
(英) |
Competitive swimming / diving / data augmentation / machine learning / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 457, MVE2019-76, pp. 205-208, 2020年3月. |
資料番号 |
MVE2019-76 |
発行日 |
2020-02-27 (IMQ, IE, MVE) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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IMQ2019-55 IE2019-137 MVE2019-76 |
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