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J-GLOBAL ID：201802265635520657   整理番号：18A1416165

集団スポーツの位置情報データを用いた機械学習による複数人協力プレーの識別

Identification of multi-player cooperative play by machine learning using group sports position information data

著者 (6件)： 藤井慶輔 (理研) ,  河原吉伸 (理研) ,  河原吉伸 (大阪大) ,  稲葉優希 (日本体育・学校健康セ 国立スポーツ科セ) ,  元安陽一 (長崎国際大) ,  山本裕二 (名古屋大)
資料名： 人工知能学会全国大会論文集(CD-ROM)  (人工知能学会全国大会(CD-ROM))
巻： 31st  ページ： ROMBUNNO.2O1-4  発行年： 2017年 
JST資料番号： X0580B  ISSN： 1347-9881  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年計測技術の発達により,集団スポーツのゲーム中における全選手とボールの位置情報を計測するトラッキングシステムが利用可能であるが,より高度で戦術的なプレーに関しては十分に活用されていない。本研究では集団スポーツに特徴的な複数人の協力プレーを,サポートベクターマシン及び時空間情報を融合した畳み込みニューラルネットワークによる深層学習を用いて識別し,適切な識別手法について議論する。(著者抄録)

シソーラス用語： スポーツ ,  集団 ,  *位置情報 ,  *機械学習 ,  計測システム ,  球 ,  *追跡 ,  *コンピュータビジョン ,  協力 ,  *サポートベクトルマシン ,  *ニューラルネットワーク ,  判別分析
準シソーラス用語： *トラッキング ,  ボール ,  *集団スポーツ ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  深層学習

分類 (5件)： 趣味娯楽用品  (ZB05000L) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： 集団 ,  スポーツ ,  位置情報 ,  機械学習 ,  複数人 ,  協力 ,  識別