WEKO3
アイテム
タブレット端末ベースの簡単便利なモーションキャプチャによる体育の協働学習支援
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/22394
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/22394ceb68b8d-0346-493f-b15f-bcd702869913
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
18K02876seika.pdf (475.8 kB)
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| Item type | 研究報告書 / Research Paper(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2022-03-07 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | タブレット端末ベースの簡単便利なモーションキャプチャによる体育の協働学習支援 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | Collaborative learning support system for physical education based on simple and convenient motion capture on tablet devices | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 著者 |
田中, 一基
× 田中, 一基
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| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題 | スポーツ映像, 映像観察支援, 視点変更, 視野拡大, 敵対的生成ネットワーク | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18ws | |||||||||
| 資源タイプ | research report | |||||||||
| 著者(英) | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 値 | Tanaka, Kazumoto | |||||||||
| 著者 所属 | ||||||||||
| 値 | 近畿大学工学部; 教授 | |||||||||
| 著者所属(翻訳) | ||||||||||
| 値 | Kindai University | |||||||||
| 著者 役割 | ||||||||||
| 値 | 研究代表者 | |||||||||
| 版 | ||||||||||
| 出版タイプ | NA | |||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43 | |||||||||
| 出版者 名前 | ||||||||||
| 出版者 | 近畿大学 | |||||||||
| 書誌情報 |
科学研究費助成事業研究成果報告書 (2020) p. 1-7, 発行日 2021 |
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| リンクURL | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18K02876/ | |||||||||
| 抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||
| 内容記述 | 研究成果の概要（和文）：体育実技の映像による学習を支援するため，映像観察を容易にする２つの手法を開発した．1つ目は，骨格推定のディープニューラルネットワークと競技コートのホモグラフィ変換により，映像の視点を変更する手法である．これにより，任意の視点で撮影した映像を鳥瞰視点で観察可能になった．2つ目は，敵対的生成ネットワークにより，競技者にクローズアップした映像の視点や視野を拡大し，競技場全体の映像に変換する手法である．これにより，競技者のポジショニングやフォーメーションの観察が容易になることを確認した．研究成果の概要（英文）：In order to support the physical education using sport videos, we have developed two methods to facilitate video observation. The first is a method of changing the viewpoint of the sport video images by using a deep neural network for skeleton estimation and homography transformation of the competition court. This made it possible to observe the sport scenes taken from any viewpoint from a bird's-eye view. The second method is to use a generative adversarial network to expand the field of view of the video that is close-up to the player and convert it into a video of the entire court. It was confirmed that this facilitates the observation of the player's positioning and formation. | |||||||||
| 内容記述 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 研究種目：基盤研究(C); 研究期間：2018～2020; 課題番号：18K02876; 研究分野：画像処理; 科研費の分科・細目： | |||||||||
| 資源タイプ(WEKO2) | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | Research Paper | |||||||||
| フォーマット | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | application/pdf | |||||||||
