| 大会名称 |
| 2018年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2018G |
| 開催年 |
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2018
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| 発行日 |
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| セッション番号 |
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N-1
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| セッション名 |
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非線形問題
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| 講演日 |
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2018/3/20
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| 講演場所(会議室等) |
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５号館 2Ｆ 5203セミナー室
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| 講演番号 |
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N-1-10
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| タイトル |
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ニューラルネットワークを用いた卓球フォームの分類
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| 著者名 |
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○千田正史, 佐藤慶太, 髙橋晶子, 藤木なほみ, 早川吉弘,
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| キーワード |
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ニューラルネットワーク, 画像処理, 恒等写像学習
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| 抄録 |
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IoT(センサ)により多くの場面でデータ収集が可能になりつつあり，近年注目されているビックデータに対する機械学習の適応を考えると，これまでにない人間の行動を用いたサービスへの実現可能性が見えてくる．しかしシステム構築時にはセンサデータのみでサービスに必要な行動を選択することは困難であり，動画像といった行動特定が容易な手法が求められる．本研究では動画像による解析手法の確立を目指すため，まずはスポーツ競技を対象とし行動の限定を試みる．具体的には卓球のフォームを採用し，画像とセンサデータを併用した行動特定手法の開発を目指している．本発表では画像に階層型ニューラルネットワークを用いた手法について検討する．
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