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J-GLOBAL ID：202202255993176892   整理番号：22A1036436

背景差分法に基づくバスケットボール軌道の特徴抽出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Feature Extraction Algorithm of Basketball Trajectory Based on the Background Difference Method

著者 (2件)： Xu Feng (Xi’an Physical Education University, Xi’an, Shaanxi 710068, China) ,  Li Guohua (Xi’an Physical Education University, Xi’an, Shaanxi 710068, China)
資料名： Mathematical Problems in Engineering (Web)  (Mathematical Problems in Engineering (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7803A  ISSN： 1024-123X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人々はコンピュータビジョン技術の一部として移動物体検出技術に興味が増しており,近年,重要性が増している。移動目標検出技術は,軍事防衛,セキュリティモニタリング,医学検査,知的輸送,および現在の多くの他の産業で広く採用されている。移動ターゲット検出システムは,ターゲットを同定,位置決め,解析するための迅速で正確なビデオ画像セグメンテーションに依存する。バスケットボール選手の射撃運動の軌跡と特徴の抽出は,バスケットボール選手のショットの精度を高めるために重要である。本研究では,バスケットボール選手の射撃運動を追跡するための領域成長アルゴリズムベースアプローチを提案した。ショット運動の軌跡をビデオセンサ画像追跡法を用いて捉えた。軌道画像のコーナーポイントとエッジ輪郭をエッジ輪郭特徴抽出法を用いて抽出して,発火運動軌道画像からの特徴抽出を局所的線形成長アプローチによって併合して,コーナーポイントを次にマークした。特徴抽出はバスケットボール選手のシューティング精度と軌道制御能力を改善する。シミュレーション結果は,この方式を使用するバスケットボール選手のシューティング軌道の予測精度が100%に達することができて,それは運動軌道抽出の精度を改善し,バスケットボール選手のシューティング運動制御を強化することを示した。Copyright 2022 Feng Xu and Guohua Li. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  セグメンテーション ,  追跡 ,  *特徴抽出 ,  *画像処理 ,  画像 ,  検出法 ,  録画装置 ,  医学的検査 ,  コンピュータビジョン ,  *軌道 ,  軌道制御
準シソーラス用語： 画像セグメンテーション ,  *背景差分法 ,  予測精度 ,  領域成長法 ,  画像追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

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

引用文献 (29件)：

• F. Allard, S. Graham, M. E. Paarsalu, "Perception in sport: Basketball," Journal of Sport Psychology, vol. 2, no. 1, pp. 14-21, 1980.
• K. E. French, J. R. Thomas, "The relation off knowledge development to children’s basketball performance," Journal of Sport Psychology, vol. 9, no. 1, pp. 15-32, 1987.
• J. Kubatko, D. Oliver, K. Pelton, D. T. Rosenbaum, "A starting point for analyzing basketball statistics," Journal of Quantitative Analysis in Sports, vol. 3, no. 3, 2007.
• K. Ma, "Research on basketball teaching network course resource recommendation method based on deep learning algorithm," Mobile Information Systems, vol. 2021, pp. 1-17, 2021.
• J. M. Yentes, M. J. Kurz, N. Stergiou, "Lower extremity injury in female basketball players is related to a large difference in peak eversion torque between barefoot and shod conditions," Journal of Sport and Health Science, vol. 3, no. 3, pp. 227-232, 2014.

タイトルに関連する用語 (5件)： 背景差分法 ,  バスケットボール ,  軌道 ,  特徴抽出 ,  アルゴリズム