| 講演名 | 2017-10-13 深層学習と慣性センサを活用した個別ストローク動作開始タイミングの推定手法 大前 佑斗(東京高専), 小林 幹京(長岡技科大), 酒井 一樹(長岡技科大), 塩野谷 明(長岡技科大), 高橋 弘毅(長岡技科大), 宮地 力(東大), 櫻井 義久(スポーツセンシング), 中井 一文(鳥羽商船高専), 江崎 修央(鳥羽商船高専), 秋月 拓磨(豊橋技科大), |
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| 抄録(和) | 著者らは，単一の慣性センサを活用した競泳コーチング支援システムの構築を目指している．この要件の一つに，試技内で遂行する複数回のストローク動作について，それぞれの開始タイミングを個別に推定するという課題が存在する．そのため，センサデータの時間・周波数領域に対し，深層学習とピーク検出を活用することでストローク動作開始タイミングを推定する手法について報告する．モデルパラメータの学習に適用しなかった被験者のデータを用いて誤差評価を行った結果，提案手法の誤差は0.058±0.044 secであることが確認された．本手法を用いることで，高精度にストローク開始タイミングを検出することが可能となる．また，ストロークに限定せず，特定の身体動作の開始・終了タイミングの精密な推定への技術転移も期待される． |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | 機械学習 / 深層学習 / 競泳 / 慣性センサ / 身体動作判別 |
| キーワード(英) | Machine Learning / Deep Learning / Swimming / Inertial Measurement Unit / Human Activity Recognition |
| 資料番号 | PRMU2017-90 |
| 発行日 | 2017-10-05 (PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2017/10/12(から2日開催) |
| 開催地（和） | 熊本大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 深層学習 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 真一(NII) |
| 委員長氏名（英） | Shinichi Sato(NII) |
| 副委員長氏名（和） | 藤吉 弘亘(中部大) / 井尻 善久(オムロン) |
| 副委員長氏名（英） | Hironobu Fujiyoshi(Chubu Univ.) / Yoshihisa Ijiri(Omron) |
| 幹事氏名（和） | 大西 正輝(産総研) / 舩冨 卓哉(奈良先端大) |
| 幹事氏名（英） | Masaki Oonishi(AIST) / Takuya Funatomi(NAIST) |
| 幹事補佐氏名（和） | 石井 雅人(NEC) / 菅野 裕介(阪大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masato Ishii(NEC) / Yusuke Sugano(Osaka Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 深層学習と慣性センサを活用した個別ストローク動作開始タイミングの推定手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Deep Learning Based-Estimation Method for Starting Time of Each Stroke by Using IMU |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 競泳 / Swimming |
| キーワード(4)（和/英） | 慣性センサ / Inertial Measurement Unit |
| キーワード(5)（和/英） | 身体動作判別 / Human Activity Recognition |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 大前 佑斗 / Yuto Omae |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京工業高等専門学校(略称：東京高専) National Institute of Technology, Tokyo College(略称：NIT,Tokyo College) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 小林 幹京 / Masahiro Kobayashi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 長岡技術科学大学(略称：長岡技科大) Nagaoka University of Technology(略称：NUT) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 酒井 一樹 / Kazuki Sakai |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 長岡技術科学大学(略称：長岡技科大) Nagaoka University of Technology(略称：NUT) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 塩野谷 明 / Akira Shionoya |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 長岡技術科学大学(略称：長岡技科大) Nagaoka University of Technology(略称：NUT) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 高橋 弘毅 / Hirotaka Takahashi |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 長岡技術科学大学(略称：長岡技科大) Nagaoka University of Technology(略称：NUT) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 宮地 力 / Chikara Miyaji |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) University of Tokyo(略称：Univ. of Tokyo) |
| 第 7 著者 氏名（和/英） | 櫻井 義久 / Yoshihisa Sakurai |
| 第 7 著者 所属（和/英） | 株式会社スポーツセンシング(略称：スポーツセンシング) SPORTS SENSING Co., LTD(略称：Sports Sensing) |
| 第 8 著者 氏名（和/英） | 中井 一文 / Kazufumi Nakai |
| 第 8 著者 所属（和/英） | 鳥羽商船高等専門学校(略称：鳥羽商船高専) National Institute of Technology, Toba college(略称：NIT,Toba College) |
| 第 9 著者 氏名（和/英） | 江崎 修央 / Nobuo Ezaki |
| 第 9 著者 所属（和/英） | 鳥羽商船高等専門学校(略称：鳥羽商船高専) National Institute of Technology, Toba college(略称：NIT,Toba College) |
| 第 10 著者 氏名（和/英） | 秋月 拓磨 / Takuma Akiduki |
| 第 10 著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学(略称：豊橋技科大) Toyohashi University of Technology(略称：TUT) |
| 発表年月日 | 2017-10-13 |
| 資料番号 | PRMU2017-90 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | PRMU-238 |
| ページ範囲 | pp.155-160(PRMU), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-10-05 (PRMU) |