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J-GLOBAL ID：201902261059314320   整理番号：19A1118095

Rally級数からの隠れMarkovモデルを用いたテニス戦術のためのパターン認識【JST・京大機械翻訳】

Pattern Recognition for Tennis Tactics using Hidden Markov Model from Rally Series

著者 (3件)： Miyahara Natsuki (Graduate School of Library, University of Tsukuba, Japan) ,  Tezuka Taro (Faculty of Library, Information and Media Science, University of Tsukuba, Japan) ,  Nakauchi Yasushi (Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： SII  ページ： 751-755  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,モーションキャプチャシステムからのボール軌道データを用いたテニス戦術に対するパターン認識を提案した。本研究の目的は,ボールバウンスの位置を用いてテニスゲームにおけるラリーの特徴抽出を実行するために機械学習を適応させることである。隠れMarkovモデルを用いて時系列データの統計モデリングとしてこのタスクをモデル化した。また,実験を行い,混合成分と重心の分散を検証し,2つのタイプのテニス・コット領域分割に対応した。さらに,初期状態確率と状態遷移確率に従って,rの特徴抽出を実行した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *隠れMarkovモデル ,  *パターン認識 ,  特徴抽出 ,  遷移確率 ,  セグメンテーション ,  モデリング ,  重心 ,  機械学習 ,  ゲーム ,  *テニス ,  時系列データ ,  *スポーツ
準シソーラス用語： 初期状態 ,  モーションキャプチャシステム ,  *戦術 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 級数 ,  隠れMarkovモデル ,  テニス ,  戦術 ,  パターン認識