近年, アマチュアサッカーにおいて選手のデータから試合でのパフォーマンスを容易に分析できるようなプラットフォームが求められている. 選手のデータを蓄積する際や、分析をする際に,プラットフォームに必要となるのが,選手のシュート動作を認識する機能である. しかし、選手がシュートをしている動画に対し姿勢推定を行うと,特にボールを蹴った直後の両手・両足のkey pointsが未検出・誤検出が発生してしまう課題がある. 本稿ではシュート動作中の選手の姿勢推定の精度改善に取り組んでいる.具体的には,被験者を募ってデータを収集した後,key pointsが未検出・誤検出された部分を補正して教師ラベルを作成し機械学習を行い,検出率の改善を行う.
