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.