著者

岩田 あきほ 川島 寛乃 河野 慎 中澤 仁

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第35回 (2021)

巻号頁・発行日

pp.4I4GS7e01, 2021 (Released:2021-06-14)

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本研究ではフィギュアスケートの動画からステップシークエンスのエレメントの自動判別に取り組む.フィギュアスケートにおいて,全ての演技の採点は一つ一つのエレメントの判定と出来栄えの評価によって構成されており,審判の目視によってすべて行われている.しかし,エレメントの判定と評価を同時に行うことは審判にとって負担となっている.そこでエレメントの判別を自動で行うことで審判の負担が軽減し,審判は出来栄えの判定に注力できる.本研究ではエレメントの判別を動画の分類問題として定式化し取り組む.そのためにデータセットを作成する必要があるが,フィギュアスケートの特性上,望ましくない性質をもってしまう.そこで、この性質を扱う手法を適用した畳み込みニューラルネットワークを用い,エレメント認識を行う.実験では,フィギュアスケートデータセットにおける手法の有効性を検証し,その結果を報告する.

著者

岩田 あきほ 川島 寛乃 大越 匡 中澤 仁

雑誌

研究報告ユビキタスコンピューティングシステム(UBI) (ISSN:21888698)

巻号頁・発行日

vol.2020-UBI-67, no.27, pp.1-8, 2020-09-22

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フィギュアスケートでは,全ての演技の採点は一つ一つの技の出来栄えの判定結果を複雑に組み合わせて行う.そのため採点に審判の主観が含まれる可能性が問題視されている.そこで本研究では,採点の適正化を支援する取り組みのはじめの段階として深層学習モデルを使って技(エレメント)の認識を行う.本論文ではフィギュアスケートの演技構成要素の一つであるステップシークエンスに着目し,動画からエレメントの判別を行うモデル SkateNet を提案する.また,独自に収集したフィギュアスケートの動画よりスケートデータセットを作成する.実験ではフレームごとにエレメントの認識を行い精度で評価する.その結果,背景などの余分な情報が含まれていると元動画からエレメントを推定し識別することは難しいことから,そのようなノイズをできるだけ除去することが重要であることがわかった.また,より詳細な下半身の関節座標の使用により精度が向上するであろうことが示された.