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J-GLOBAL ID：202002266023548236   整理番号：20A0896343

深層学習を用いたスキーシミュレータ利用時における初心者と熟練者の運動特徴抽出手法

著者 (2件)： 渥美亮祐 (北陸先端科学技術大学院大) ,  金井秀明 (北陸先端科学技術大学院大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2020  号： GN-110  ページ： Vol.2020-GN-110,No.15,1-7 (WEB ONLY)  発行年： 2020年03月09日 
JST資料番号： U0451A  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： スキーは多くの人が経験したことのあるスポーツである.しかし,...

シソーラス用語： 機械学習 ,...
準シソーラス用語： *深層学習 ,...

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分類 (2件)： スポーツ医学  (GC11000Y) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (14件)：

• 多田憲孝;シミュレータを用いたスキー指導システムの開発,スポーツ産業学研究,Vol.21,No.1,pp.19-26,2011.
• 多田憲孝; 拡張現実感技術を用いたスキー指導システムの開発, スポーツ産業学研究, Vol.22, No.2, pp.263-270, 2012.
• 田中幹大, 根本啓次; VR を利用したスキートレーニングシステムの実現, テレビジョン学会技術報告, Vol.19, No.21, pp.13-18, 1995.
• Erwin Wu, Takayuki Nozawa, Florian Pertenede, Hideki Koike; How to VizSki: Visualizing Captured Skier Motion in a VR Ski Training Simulator, VRCAI ’19, No.5, pp.1-9, 2019.
• 浦脇 浩二, 増田 泰, 眞鍋 佳嗣, 千原 國宏; スポーツフォーム練習支援のための生体情報可視化, 第3回情報科学技術フォーラム, pp.471-472, 2004.

タイトルに関連する用語 (8件)： 深層学習 ,  スキー ,  シミュレータ ,  初心者 ,  熟練者 ,  運動 ,  特徴抽出 ,  手法