人工知能学会全国大会論文集
第35回 (2021)
セッションID: 4I4-GS-7e-02
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二段階骨格推定を用いたテニスにおけるサーブの落下地点予測
*開 航平鈴木 雅大松尾 豊
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抄録

本研究では,テニスにおけるサーブの落下地点を選手の骨格情報から予測することを目的とする.テニスは他のラケット競技である卓球やバトミントンに比べ,サーブの球速が速くコートの範囲も広いため,サーブを返す難易度が高くなる.そのため,サーブのコースを予測してリターンすることは,ポイント獲得率や勝敗に大きく関わってくると考えられる. 先行研究としては,卓球におけるサーブの落下地点を予測する手法がある.しかし,テニスの動画に移る選手は卓球に比べて小さいため,この手法をテニスに適用すると,骨格検出の性能が落ちてしまい,落下地点予測に失敗するという問題が生じる.本研究では,骨格検出を,選手領域の認識と認識した領域内での骨格の検出という2段階に分けることで,検出性能を改善させることを提案する. 提案手法の性能を評価実験を用いて定量的に評価し,提案手法の有効性を示す.

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© 2021 一般社団法人 人工知能学会
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