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J-GLOBAL ID：202002273528161243   整理番号：20A1192483

深層学習を用いたアメリカンフットボールにおけるパスプレーのマッチアップ分析に関する研究

Research for Matchup Analysis of Pass Play in American Football with Deep Learning

著者 (6件)： 山本雄平 (大阪工業大学情報科学部) ,  田中成典 (関西大学総合情報学部) ,  中村健二 (大阪経済大学情報社会学部) ,  田中ちひろ (関西大学大学院総合情報学研究科) ,  JIANG Wenyuan (関西大学先端科学技術推進機構) ,  林勲 (関西大学総合情報学部)
資料名： 知能と情報  (日本知能情報ファジィ学会誌)
巻： 32  号： 1  ページ： 590-603(J-STAGE)  発行年： 2020年02月15日 
JST資料番号： L0501A  ISSN： 1347-7986  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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,東京オリンピックに向けて,スポーツに関わる政策が積極的に推し進められている.その施策の一つである「スポーツ×ICT」では,スポーツ分野における計測機器の開発やデータ計測と可視化,そして新たなサービスの提案など,ICTの効果的な利活用方法が検討されている.筆者らは,これまでアメリカンフットボールに着目し,高性能なGNSSセンサと加速度センサを内蔵した計測端末を用いて,複数選手を可視化するシステムを開発してきた.このシステムを用いることで,指導者のみならず選手に対しても個々のプレーの振り返りの機会において有益な情報を提供できることを確認した.しかし,状況に応じたプレーの選択や,その成功率の提示といった戦術の分析までには至っていなかった.そこで,本研究では,パスプレーに関するオフェンスとディフェンスのマッチアップ分析に深層学習を適用し,プレーの成功または失敗の推定の可能性を検討する.(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  スポーツ ,  動作分析 ,  国家政策 ,  計測器 ,  可視化 ,  情報技術 ,  通信技術 ,  衛星航法 ,  GPS ,  GNSS ,  アメリカンフットボール ,  オリンピック ,  *深層学習
準シソーラス用語： ICT ,  スポーツ政策 ,  運動解析 ,  計測機器

著者キーワード (10件)： スポーツ情報学 ,  アメリカンフットボール ,  パスプレー ,  マッチアップ分析 ,  深層学習 ,  sports informatics ,  american football ,  pass play ,  matchup analysis ,  deep learning

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

引用文献 (22件)：

• [1] 文部科学省, スポーツ庁ホームページ: http://www.mext.go.jp/sports/ [accessed Dec. 14, 2018]
• [2] 文部科学省, スポーツ基本法: http://www.mext.go.jp/a_menu/sports/kihonhou/ [accessed Dec. 14, 2018]
• [3] 文部科学省, スポーツ振興法: http://www.mext.go.jp/a_menu/sports/plan/06031014.htm [accessed Dec. 14, 2018]
• [4] M. Hayashi, T. Yamamoto, Y. Aoki, K. Ohshima, and M. Tanabiki: “Head and Upper Body Pose Estimation in Team Sport Videos,” 2nd IAPR Asian Conf. on Pattern Recognition, pp. 754-759, 2013.
• [5] S. Chen, A. Fern, and S. Todorovic: “Person Count Localization in Videos from Noisy Foreground and Detections,” Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1364-1372, 2015.

タイトルに関連する用語 (5件)： 深層学習 ,  アメリカンフットボール ,  パス ,  分析 ,  研究