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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-01-24 14:00 疲労推定に向けた動画情報に基づく機械学習による人物動作解析 ○富樫雅仁・黒田 理・葛城玲弥・遠藤良峻・明石卓也（岡山大）  KBSE2025-47 |
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| 抄録 | （和） | 疲労はランニング動作の乱れや運動効率の低下を招き，パフォーマンスの低下や外傷リスクの増大につながる重要な要因である．従来の疲労評価は慣性計測ユニット（inertial measurement unit：IMU）の装着を前提としており，計測環境が実際の走行状況とかけ離れやすい上，被験者に身体的負担を与えるという問題がある．疲労に伴う動作変化を捉えるには走行中の加速度の動的特徴を取得する必要があるが，これらを非接触で計測する手法は十分に確立されていない．本研究では，動画から抽出した骨格情報を基盤とし，機械学習によりIMU加速度信号を推定する非装着型動作センシング手法を提案する．これにより，走行環境を損なうことなく精度の高い動作情報を取得し，疲労推定へ応用可能な人物動作解析基盤の構築を目指す． |
| （英） | Fatigue is an important factor that induces disturbances in running motion and a decline in movement efficiency, leading to decreased performance and an increased risk of injury. Conventional fatigue assessment methods generally rely on the use of inertial measurement units (IMUs) attached to the body. However, such approaches tend to deviate from real running conditions and impose physical burdens on the subjects. To capture motion changes associated with fatigue, it is necessary to acquire the dynamic characteristics of acceleration during running, yet non-contact measurement methods capable of obtaining such information have not been sufficiently established. In this study, we propose a non-wearable motion sensing approach that estimates IMU acceleration signals from skeletal information extracted from video data using machine learning techniques. The proposed method aims to obtain accurate motion information without interfering with the running environment and to establish a human motion analysis framework applicable to fatigue estimation. | |
| キーワード | （和） | 骨格推定 / IMUデータ推定 / 動作解析 / 疲労推定 / 機械学習 / / / |
| （英） | Skeleton estimation / IMU data estimation / motion analysis / fatigue estimation / machine learning / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 330, KBSE2025-47, pp. 55-59, 2026年1月. | |
| 資料番号 | KBSE2025-47 | |
| 発行日 | 2026-01-16 (KBSE) | |
| ISSN | 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) | |
| PDFダウンロード | KBSE2025-47 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | KBSE |
| 開催期間 | 2026-01-23 - 2026-01-24 |
| 開催地（和） | 岡山コンベンションセンター |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | KBSE |
| 会議コード | 2026-01-KBSE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 疲労推定に向けた動画情報に基づく機械学習による人物動作解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Human Motion Analysis Based on Video Information Using Machine Learning toward Fatigue Estimation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 骨格推定 / Skeleton estimation |
| キーワード(2)（和/英） | IMUデータ推定 / IMU data estimation |
| キーワード(3)（和/英） | 動作解析 / motion analysis |
| キーワード(4)（和/英） | 疲労推定 / fatigue estimation |
| キーワード(5)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 富樫 雅仁 / Masahito Togashi / トガシ マサヒト |
| 第1著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 黒田 理 / Osamu Kuroda / クロダ オサム |
| 第2著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 葛城 玲弥 / Reiya Katsuragi / カツラギ レイヤ |
| 第3著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 遠藤 良峻 / Yoshitaka Endo / エンドウ ヨシタカ |
| 第4著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 明石 卓也 / Takuya Akashi / アカシ タクヤ |
| 第5著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-01-24 14:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | KBSE |
| 資料番号 | KBSE2025-47 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.330 |
| ページ範囲 | pp.55-59 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2026-01-16 (KBSE) |
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