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| 文献登録番号 | 3 |
|---|---|
| 種目 | フィギュアスケート |
| 研究領域 | ビデオ動作分析,自動判定,原著論文 |
| 文献タイトル | 和文：機械学習を用いたフィギュアスケートジャンプの回転不足判定予測モデルの検討 英文：Action quality assessment of figure skating jumps using Machine Learning |
| キーワード | 和文：画像認識,自動判定,サポートベクターマシン,ロジスティック回帰 英文：3DCN |
| 著者名 | 和文：廣澤聖士 英文：HIROSAWA, SEIJI |
| 著者所属先 | 和文：慶應義塾大学大学院理工学研究科 英文： |
| 発表年月日 | 2020年3月31日 |
| 掲載誌 | 和文：氷上スポーツ研究 英文：ICE SPORTS RESEARCH |
| 掲載箇所（巻・号） | 第1巻・第1号 |
| 要約 | フィギュアスケート競技において、詳細な技術要素の判定は、競技連盟から資格認定を受けた 3 名の技術役員が行っている。現行ルールではジャンプの回転不足での着氷などが厳密に評価され、直接的に得点に影響するようになったが、選手は試合に出ることでしか競技に即した技術評価を受けることができない環境にいる。練習時から判定を受けることができる環境を整備できれば、自身の技術が試合でどう評価されるかを把握でき、より実践的な練習を行うことができるだろう。本研究では、フィギュアスケートのジャンプの回転不足判定（回転不足なし・軽度回転不足・ 重度回転不足）について、放映映像から実際の試合における技術役員の判断結果を予測するモデルを構築した。結果、3DCNN（C3D）による特徴抽出のあと、分類器に SVM、ロジスティック回帰を用いたものが最も精度が高く、その正解率は 60.8％であった。 |
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| グループ | 日本氷上スポーツ学会 |
| 投稿者 | 8 |