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J-GLOBAL ID：202002230874044350   整理番号：20A0410496

サッカーにおける深層学習を用いたフィールド全域画像からの選手識別に関する研究

著者 (5件)： 姜文渊 (関西大 先端科学技術推進機構) ,  山本雄平 (大阪工大 情報科学) ,  田中成典 (関西大 総合情報) ,  中村健二 (大阪経済大 情報社会) ,  田中ちひろ (関西大 大学院総合情報学研究科)
資料名： 関西大学先端科学技術シンポジウム講演集  (関西大学先端科学シンポジウム講演集)
巻： 24th  ページ： 80-83  発行年： 2020年01月23日 
JST資料番号： L3214A  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： 我が国では,2020年の東京オリンピックに向け,スポーツ選手の活躍や競技水準の向上に関する政策が施されている。このような背景の下,ICTのスポーツへの活用,特にGNSSなどの計測機器を用いて,スポーツ選手の位置や移動軌跡を可視化し,パフォーマンスを解析する研究が盛んに行われている。しかし,計測機器は,スポーツにより試合時に選手に装着できない場合がある。そのため,選手の位置や移動軌跡の取得は,画像処理が主な手法である。画像処理の手法では,フィールド上の選手を識別し,位置や移動軌跡を計算しているが,オクルージョン箇所における選手の識別精度が低下し,位置や移動軌跡を取得できない場合がある。この問題に対して,著者らは,ズーム倍率が異なる複数台のカメラで取得した映像を重畳し,オクルージョン箇所の選手の識別と位置特定の手法を提案している。しかし,この手法では,選手間の位置関係により,映像が正確に重畳できない場合がある。そこで,本研究では,単視点の映像に色彩補間処理をかけることで,1台のカメラのみでオクルージョン箇所に対応可能な選手の識別と位置特定の手法を提案する。これにより,複数の映像の重畳精度に依存せず,オクルージョン箇所の選手の識別精度を向上させる。(著者抄録)

シソーラス用語： *サッカー ,  機械学習 ,  現場 ,  *人間 ,  *物体認識 ,  動画像 ,  画像処理 ,  セグメンテーション ,  データ融合 ,  画像補正 ,  オクルージョン ,  ズームレンズ ,  重合せ ,  深層学習 ,  三次元画像処理 ,  運動選手 ,  *スポーツ
準シソーラス用語： 3D画像処理 ,  スポーツ選手 ,  フィールド

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (5件)：

• 文部科学省, スポーツ庁の創設とスポーツ政策の推進, <http://www.mext.go.jp/b_menu/hakusho/html/hpab201601/detail/1376605.htm>, (入手 2019.6.26).
• 片岡裕雄, 青木義満, サッカー映像解析のための遮蔽にロバストな複数選手追跡手法, 電気学会論文誌 C, 電気学会, 130(11), 2058-2064 (2010),
• 山本雄平, 田中成典, 姜文渊, 中村健二, 田中ちひろ, 清尾直輝, アメリカンフットボールの可視化システムの開発及び選手のプレー分析に関する研究, 情報処理学会論文誌, 情報処理学会, 59(5), 1334-1350 (2018).
• 姜文渊, 山本雄平, 田中成典, 中村健二, 田中ちひろ, 単視点多眼によるアメリカンフットボールプレイヤーの識別と位置特定に関する研究, 写真測量とリモートセンシング, 日本写真測量学会, 57(5), 198-216 (2018).
• Z. Cao, T. Simon, S. Wei, Y. Sheikh, Realtime Multi-Person 2D Human Pose Estimation using Part Affinity Fields, Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, IEEE, 1-9 (2017).

タイトルに関連する用語 (6件)： サッカー ,  深層学習 ,  フィールド ,  選手 ,  識別 ,  研究