Development of AI Board Extracting Table Tennis Strategy from Broadcast Video Using Virtual Data Generation Type Fuzzy Bagging

使用虚拟数据生成型模糊套袋从广播视频中提取乒乓球策略的人工智能板的开发

基本信息

批准号：
20K11981
负责人：
林勲
金额：
$ 2.91万
依托单位：
Kansai University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究は，ファジィクラスタリング手法によるアンサンブル学習法を用いて，放送映像から選手の攻撃戦略を獲得する卓球戦略アプリを開発する．本システムの実現には，放送映像からラリー画像を切り出し，選手とボール位置を推定し，オクリュージョンを解決し，サーブ回転を推定して，戦術戦略を獲得する必要がある．なお，サーブ回転や戦術戦略獲得において，観測データの不均衡を是正するため，バーチャルデータを発生するアンサンブル学習(pdi-Bagging/pdi-Boosting)を定式化する必要がある．2022年度では次の研究実績を得た．1) 識別率の向上と観測データの不均衡を是正するpdi-Baggingに関する論文を国際学会で発表し国内学会誌で掲載された．また，pdi-Boostingの定式化を議論した論文を国内学会で発表した．2) 2016年オリンピックの放送映像を用いて，2021年度は選手位置とボール位置の推定システムを開発した．2022年度はオクリュージョン解決によるボール軌跡の推定システムを開発した．1) では，2-fold cross validationのパターン分類データに対して，5種類のバーチャルデータ発生法，バーチャルデータの発生個数，3種類のファジィメンバシップ関数，及び，バーチャルデータのクラス変更のための7種類の評価指標重みを変化させた場合の識別率について議論し国内学会誌に投稿し掲載された．また，pdi-Boostingの定式化を提案し国内学会で発表した．2) では，オクリュージョン領域以外のボールのラリー軌道を推定し，直交回帰と内挿法または外挿法を用いてオクリュージョン領域内のラリー軌道を推定するアルゴリズムを提案した．また，2016年のリオ・デ・ジャネイロオリンピック大会の卓球女子シングルスの放送映像を用いて，ラリー軌道の誤差から本手法の精度を評価した．

在本研究中，我们开发了一个乒乓球策略应用程序，该应用程序使用模糊聚类的集成学习方法从广播视频中获取玩家的攻击策略。为了实现该系统，需要从广播视频中提取比赛图像，估计球员和球的位置，解决遮挡问题，估计发球旋转并获得战术策略。此外，为了纠正发球轮换和战术策略获取中观测数据的不平衡，需要制定生成虚拟数据的集成学习（PDI-Bagging/PDI-Boosting）。 2022年，我们获得了以下研究成果。 1）一篇关于PDI-Bagging的论文，提高了识别率，纠正了观测数据的不平衡，在国际会议上发表，并发表在国内学术期刊上。我们还在国内学术会议上发表了一篇讨论pdi-Boosting制定的论文。 2) 2021 年，我们开发了一个系统，利用 2016 年奥运会的转播片段来估计球员位置和球位置。 2022年，我们开发了使用遮挡分辨率的球轨迹估计系统。 1）在2倍交叉验证模式分类数据中，我们讨论了五种类型的虚拟数据生成方法、生成的虚拟数据的数量、三种类型的模糊隶属函数以及七种改变虚拟数据类别的方法。改变各类型评价指标权重并提交国内学术期刊发表时的识别率。我们还提出了pdi-Boosting的提法，并在国内学术会议上进行了展示。在2）中，我们提出了一种估计遮挡区域外球的集会轨迹的算法，并使用正交回归和插值或外推来估计遮挡区域内的集会轨迹。我们还使用 2016 年里约热内卢奥运会女子乒乓球单打比赛的转播片段，根据拉力轨迹的误差评估了我们方法的准确性。