著者

金子 和樹

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34回 (2020)

巻号頁・発行日

pp.3M5GS1205, 2020 (Released:2020-06-19)

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近年, アマチュアスポーツにおいても選手のデータから試合でのパフォーマンスを容易に分析できるようなプラットフォームが求められている. アマチュアサッカーにおいても, 所属する環境や指導者の力量によらず誰もが上達することを目指し, ITツールを用いてトレーニングの向上や選手の評価を行なうアプリが実用化されている. しかしこれらのアプリでは, 人間による手動での評価を前提としており, 選手の映像から自動的に評価をすることは現状では困難である. そこで本研究ではシュートシーンの姿勢に着目して、選手の映像から自動的にプレイを評価・分類することを目標にしている. 具体的には, シュートシーンの姿勢の座標をOpenPoseによって取得し, Barfieldらが提唱したシュートの質的要点を基に特徴量を生成した. その特徴量を用いて機械学習により 85%の正解率(accuracy)で分類することができた.