全身運動モーションに対する短時間挙動予測の高精度化に関する実験的検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS19018

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2019/03/11

タイトル(英語): An Experimental Study on Short Time Prediction of Whole Body Motion by Using Deep Learning and Its Performance Improvement

著者名: 志田 遼太郎(琉球大学),與儀 喜野(琉球大学),上原 和加貴(琉球大学),宮里 太也(琉球大学),長山 格(琉球大学)

著者名(英語): Ryotaro Shida(University of the Ryukyus),Yoshiya Yogi(University of the Ryukyus),Wakaki Uehara(University of the Ryukyus),Takaya Miyazato(University of the Ryukyus),Itaru Nagayama(University of the Ryukyus)

キーワード: 深層学習|挙動予測|位置推定|スポーツ解析|リハビリテーション|deep learning|motion prediction|position estimation|sports analysis|rehabilitation

要約(日本語): モーション予測は、スポーツ、防犯システム、CAI教育システムなど、多くの分野で応用することができる機能である。しかし、非接触状態で運動状態を十分な精度で予測できるシステムは未だ存在しない。本研究では運動中の人物の動き・モーションを撮影した動画像において、短時間挙動に対する高精度なモーション予測器をDNNを用いて作成することを試みる。

要約(英語): Motion prediction is fundamental function that can be applied in various fields of sports, security system and computer aided education system, etc.. However, there is no system developed for predicting the motion during short time with sufficient accuracy. In this study, we try to develop a motion prediction system that forecasts behaviors after a short time by using a deep learning neural network.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,670 Kバイト