[3Xin2] ポスターセッション1

[3Xin2-43] モーションおよび視線データを用いたSpatial Temporal Attention GCNによる熟練度分類に関する検討

〇清野 竜生¹、斉藤 直輝²、小川 貴弘³、浅水 仁⁴、長谷山 美紀³ (1.北海道大学大学院情報科学院、2.北海道大学 総合IR本部、3.北海道大学大学院情報科学研究院、4.釧路工業高等専門学校)

キーワード：熟練度分類、生体情報、グラフ畳み込みネットワーク

本文では，モーションおよび視線データを用いた熟練度の分類手法を提案する．熟練度分類は，熟練者の技術を非熟練者に継承するために重要な手法であり，その高精度化が期待されている．提案手法では、モーションおよび視線データを用いて，それぞれのデータの時系列情報を考慮したSpatial Temporal Attention Graph Convolutional Networkにより，各データの時系列情報を考慮しながら熟練度分類を行う．提案手法は，異なる種類のデータを異なる種類のデータを同時に利用することで，単一のデータを利用する手法と比較して，熟練度分類の高精度化が期待できる．本文では，サッカーのプレー中に収集されたモーションおよび視線データを用いた熟練度の分類を行う実験により，熟練度分類において，異なる種類のデータを同時に用いることの有効性を検証した．