学部3年 尾崎君が研究内容を情報処理学会 第82回UBI研究会で発表しました。

研究概要：本研究では、Detectron2による骨格推定と深層学習モデルを組み合わせた、弓道の的中結果予測システムの開発に加えて、フォームの改善方法を提案することのできるフォームフィックスツールの開発を目指す。的中結果予測システムは、LSTMやResNet50を用いて、時系列全体に注目した予測を目指す。フォームの改善方法の提案は、結果に対する各関節情報の寄与度を元に決定する。寄与度は、動画の各関節の座標の動きを別動画の同じ関節の座標に変化させた際の、的中確率の変化を元に算出する。結果、ResNet50を使用したモデルでは、LSTMを使用するモデルと比べて分類精度とフォーム全体をみる能力の両方を向上させることができた。