| 講演名 | 2024-03-03 RGB動画とセンサデータからのスポーツにおける審判員の採点のばらつきの項目反応理論と深層学習に基づく原因の分析の検討 岡田 雄士(早大), 瀬尾 燦振(早大/ホンダ技研), 小方 博之(早大/成蹊大), 大谷 淳(早大), |
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| 抄録(和) | 本研究では，スポーツにおける審判による採点ばらつきの原因を検証することを目的としている．採点がばらつく原因の2つの仮説「仮説１：審判によって評価の際に重視する点の違いによりばらつきが生じる」「仮説2：審判の特性（一貫性や厳しさ）によってばらつきが生じる」を立て，それを検証する．具体的には，複数の評価者による走動作の良し悪しの採点を検討対象とする．得られた採点データを用いて，項目反応理論により各評価者の特性パラメータ（一貫性や厳しさ等）を推定する．並行して，深層学習による各評価者の採点予測モデルを作成し，そのモデルの入力寄与度を抽出することで，各評価者の重視する評価基準を抽出する．上記の特性パラメータや評価基準のばらつきと得点のばらつきの相関を分析することにより，2つの仮説が検証された． |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | スポーツ採点 / 項目反応理論(IRT) / 深層学習 / 加速度センサ |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | PRMU2023-55 |
| 発行日 | 2024-02-25 (PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / IBISML / IPSJ-CVIM |
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| 開催期間 | 2024/3/3(から2日開催) |
| 開催地（和） | 広島大学 東広島キャンパス |
| 開催地（英） | Hiroshima Univ. Higashi-Hiroshima campus |
| テーマ（和） | 雑多なデータセットの有効活用 (PRMU/IPSJ-CVIM)、機械学習の理論と応用の広がり (IBISML) |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 柏野 邦夫(NTT) / 杉山 将(東大) / 日浦 慎作(兵庫県立大) |
| 委員長氏名（英） | Kunio Kashio(NTT) / Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) / 日浦 慎作(兵庫県立大) |
| 副委員長氏名（和） | 舩冨 卓哉(奈良先端大) / 入江 豪(東京理科大) / 神嶌 敏弘(産総研) / 津田 宏治(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Takuya Funatomi(NAIST) / Go Irie(Tokyo Univ. of Science) / Toshihiro Kamishima(AIST) / Koji Tsuda(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 井上 中順(東工大) / 川西 康友(理研) / 岩田 具治(NTT) / 中村 篤祥(北大) / 出口 大輔(名大) / 高橋 康輔(ウミトロン) / 田中 賢一郎(立命館大) / 波部 斉(近畿大) / 槇原 靖(阪大) / 浦西 友樹(阪大) |
| 幹事氏名（英） | Nakamasa Inoue(Tokyo Inst. of Tech.) / Yasutomo Kawanishi(Riken) / Tomoharu Iwata(NTT) / Atsuyoshi Nakamura(Hokkaido Univ.) / 出口 大輔(名大) / 高橋 康輔(ウミトロン) / 田中 賢一郎(立命館大) / 波部 斉(近畿大) / 槇原 靖(阪大) / 浦西 友樹(阪大) |
| 幹事補佐氏名（和） | 下西 慶(京大) / 原 健翔(産総研) / 河原 吉伸(阪大) / 鈴木 大慈(東大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kei Shimonishi(Kyoto Univ.) / Kensho Hara(AIST) / Yoshinobu Kawahara(Osaka Univ.) / Taiji Suzuki(Univ.of Tokyo) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Technical Committee on Information-Based Induction Sciences and Machine Learning / Special Interest Group on Computer Vision and Image Media |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | RGB動画とセンサデータからのスポーツにおける審判員の採点のばらつきの項目反応理論と深層学習に基づく原因の分析の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Item Response Theory and Deep Learning-Based Analysis of the Causes of Variability in Referee Scoring in Sports from RGB Video and Sensor Data |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | スポーツ採点 |
| キーワード(2)（和/英） | 項目反応理論(IRT) |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 |
| キーワード(4)（和/英） | 加速度センサ |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 岡田 雄士 / Yushi Okada |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 早稲田大学(略称：早大) Waseda University(略称：WU) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 瀬尾 燦振 / Chanjin Seo |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 早稲田大学/ホンダ技研工業株式会社(略称：早大/ホンダ技研) Waseda University/HONDA MOTOR CO.,LTD.(略称：WU/HONDA MOTOR) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 小方 博之 / Hiroyuki Ogata |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 早稲田大学/成蹊大学(略称：早大/成蹊大) Waseda University/Seikei University(略称：WU/SU) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 大谷 淳 / Jun Ohya |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 早稲田大学(略称：早大) Waseda University(略称：WU) |
| 発表年月日 | 2024-03-03 |
| 資料番号 | PRMU2023-55 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | PRMU-409 |
| ページ範囲 | pp.25-30(PRMU), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-02-25 (PRMU) |