隠れマルコフモデルを用いたテニスにおけるラリー系列からのパターン発見

抄録

本研究では，テニスのモーションキャプチャシステムから取得されるボール位置データのパターン分析を行うことで，テニスの戦術企画に貢献するシステムを構築する．テニスの試合におけるラリー中のボールのバウンド位置データに機械学習を適用することで，ラリーの特徴抽出を行うことを本研究の目的としている．提案手法として，ボールのバウンドの時系列データに隠れマルコフモデル（HMM)を適用し，ラリーの統計モデリングを行った．実験では，HMMによって表現される混合要素と重心の分散を，4種類のテニスコートのエリア分割に対応させて検証を行った．さらに，初期状態確率と遷移状態確率からボールの遷移の傾向を読み取り，ラリーの特徴抽出を行った．