| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2019-11-14 15:10
TCNとストローク特性に基づいたバドミントン得失点要因解析のためのストローク判定
○木下陽介・高橋裕樹（電通大） |
| 抄録 |
（和） |
スポーツにおける試合映像の記録や公開が進んでいるが，試合内容の分析の自動化は不十分である．特にバドミントンは，ストロークの種類の多さや高速で不規則な試合展開から，他のスポーツと比べて試合の自動分析が難しい．本稿では，バドミントン試合映像に対して，得失点要因となるストロークの判定を行う．9種類のストロークを学習させたTCN，事前知識であるストローク特性，特定領域におけるシャトル検出を行うことで，サーブを打った選手の判定と最終ストロークの分類を行い，得失点要因となるストロークの判定を行う．評価を行った結果，サーブの判定精度は0.975，最終ストロークの分類精度は0.506，エース・エラーの分類精度は0.451となった． |
| （英） |
Although recording and publication of game videos in sports are progressing, analysis of game content is not fully automated. In particular, badminton is more difficult to automatically analyze matches than other sports due to variety of strokes and rapid and irregular game development. In this research, judge the stroke that causes the score in the badminton game videos. A player, who shot a service, and a final stroke are recognized by using TCN which learned nine kinds of strokes, prior knowledge of stroke characteristics and detected shuttle in a restricted region. As a result, service detection, final stroke classification and ace-error classification accuracy were 0.975, 0.506 and 0.451, respectively. |
| キーワード |
（和） |
バドミントン / Temporal Convolutional Network / ストローク特性 / Faster R-CNN / 動作認識 / / / |
| （英） |
Badminton / Temporal Convolutional Network / Stroke Characteristics / Faster R-CNN / Action Recognition / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 43, 2019年11月. |
| 資料番号 |
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| 発行日 |
2019-11-07 (ME) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
SIP ME |
| 開催期間 |
2019-11-14 - 2019-11-15 |
| 開催地（和） |
崇城大学 メインキャンパス |
| 開催地（英） |
Sojo University, Main Campus |
| テーマ（和） |
スポーツ情報処理／解析，一般 |
| テーマ（英） |
Sport Information Processing, Analysis, etc. |
| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
SIP |
| 会議コード |
2019-11-SIP-ME |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
TCNとストローク特性に基づいたバドミントン得失点要因解析のためのストローク判定 |
| サブタイトル（和） |
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| タイトル（英） |
Stroke Analysis for Badminton Game Based on TCN and Stroke Characteristics |
| サブタイトル（英） |
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| キーワード(1)（和/英） |
バドミントン / Badminton |
| キーワード(2)（和/英） |
Temporal Convolutional Network / Temporal Convolutional Network |
| キーワード(3)（和/英） |
ストローク特性 / Stroke Characteristics |
| キーワード(4)（和/英） |
Faster R-CNN / Faster R-CNN |
| キーワード(5)（和/英） |
動作認識 / Action Recognition |
| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
木下 陽介 / Yosuke Kinoshita / キノシタ ヨウスケ |
| 第1著者 所属（和/英） |
電気通信大学 (略称： 電通大)
The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
高橋 裕樹 / Hiroki Takahashi / タカハシ ヒロキ |
| 第2著者 所属（和/英） |
電気通信大学 (略称： 電通大)
The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第20著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2019-11-14 15:10:00 |
| 発表時間 |
25分 |
| 申込先研究会 |
SIP |
| 資料番号 |
ME2019-121 |
| 巻番号（vol） |
vol.43 |
| 号番号（no） |
no.39 |
| ページ範囲 |
pp.25-28 |
| ページ数 |
4 |
| 発行日 |
2019-11-07 (ME) |
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