本稿では,画像特徴量に基づいてフォームの分類を行うためのフレームワークを提案する.我々は,画像処理や機械学習手法を用いた動作解析を行うことで,動作に対して専門的な知識がない訓練者や指導者の動作学習を支援することを目指している.動作学習に用いられる一般のビデオフィードバックシステムでは,提示された情報から具体的な練習方針を決定するためには,その動作に対しての専門的な知識を必要とする.そこで,我々は,動作の画像特徴量に基づきその動作の型(フォーム)を自動的にいくつかのクラスに分類し,クラスごとに適切な練習/指導方法を提示するシステムを提案する.その実現に向けた第一歩として,本稿では,画像特徴量に基づいてフォームの分類を行うためのフレームワークを提案する.さらに,4種類の画像特徴量を用いてフォーム分類実験を行い,有効な画像特徴量を実験的に確認した.
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