[3Pin1] インタラクティブ(1)

[3Pin1-39] OpenPoseによるバスケットボール投入予測

OpenPoseによるバスケットボール・フリースローの命中予測

〇中井 眞人¹、角田 善彦¹、孫 財東¹、村越 英樹¹、林 久志¹、網代 剛¹ (1. 産業技術大学院大学)

キーワード：OpenPose、ロジステック回帰、時系列予測

昨年夏にCVPR2017 で発表されたOpenPoseは，簡単なWeb カメラを使ってリアルタイムで多人数の同時姿勢認識ができる．OpenPose の応用研究としてバスケットボールの投入予測と脳梗塞初期診断判定(FAST)システムを構築した．その結果、投入予測モデルでは先行研究と比較してかなり優位であることが分った．従来は全体の姿勢データを時系列で取得するにはモーションキャプチャーの様なセンサーが必要で、サンプリングが極めて少なく回帰分析等の統計モデルを使った分析ができなかった．OpenPoseでは容易に多くの姿勢データが取得でき統計モデルを使った分析が可能になった．さらにOpenPoseを使った投入予測モデルでは有意な精度が得られたので、OpenPose の認識するリアルタイムの姿勢データは統計モデルに耐え得る精度を持つことも判明した．もう一つのFASTシステムの成果については今後報告する予定である．