骨関節姿勢推定に基づく運動上達支援に関する考察

カテゴリ：部門大会

論文No：PS9-5

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Consideration on Exercise Improvement Support Based on Bone and Joint Pose Estimation

著者名：出浦 慶斗（東京電機大学）,和田 成夫（東京電機大学）

著者名(英語)： Keito Deura (Tokyo Denki University),Shigeo Wada (Tokyo Denki University)

キーワード：人物姿勢推定,姿勢検出,人物検知,類似度,Human Pose Estimation,Pose Detection,Person Extraction,Similarity Measures

要約(日本語)：姿勢推定は， 画像内の人物の肘，肩などの関節位置を検出し，関節同士を直線で結ぶことで表される人間の姿勢を推定する技術である。本研究では，単眼カメラによる取得した運動時の動画像から推定された姿勢推定モデルを定量的に評価し，運動上達支援を行うシステムについて検討した。姿勢推定では，フレーム間の連続性を考慮した高精度2次元モデルおよび3次元モデルを構築し，推定精度の向上を実現した。実動画像を用いた実験では，動作が速く，上下前後の複雑な姿勢の動きを伴うバレーボールのスパイクシーンの解析を行った。ロールモデルと比較することで運動時の動作を評価した。3次元モデルは，2次元モデルに比べ上達支援の観点から広範囲の評価が可能になる。

本誌掲載ページ：1700-1702p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：239Kバイト