体育LMSのための電子ルーブリックと画像認識に基づく実技動作の自動評価技術

基于电子量规和图像识别的体育LMS实用动作自动评价技术

基本信息

批准号：
21K12166
负责人：
田中一基
金额：
$ 1.83万
依托单位：
Kindai University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

研究目的は動作の自動評価技術に基づく体育LMSの実用性を明らかにすることであり，2022年度の目標は，前年度から取り組んだ「多人数の学習者の同時動作認識技術」を実用化することである．当初の計画は，小・中学校の体育現場で動作データを収集し，既存の動作認識用DNN（Deep Neural Network）を体育動作の認識用に再訓練することであった．しかし新型コロナウィルスのためデータ収集の機会が無く，代替手段として，研究代表者が所属する大学の運動部員（空手道部と硬式野球部）の協力で収集した動作データによるDNNモデルの開発を行い，その結果，体育LMSのための自動評価に応用可能であることを確認した．また，この取り組みの中で，学習者のIDを表すQRコードを識別するための新規的な画像補正技術を開発した．つまり，多人数の学習者を同時撮影した映像から学習者ごとの動作評価を行うためには各々の氏名を識別する必要があるので，体操服に装着したQRコードを画像認識する手法を用いており，QRコードが変形しても認識するための画像補正技術である．開発した画像補正技術は，Stacked Hourglass と呼ばれるDNNモデルを応用しており，変形QRコード画像をフラットな形状の画像に変換することができる．変形QRコードの補正についての研究は数多くなされているが，本研究で開発したDNNの補正能力は，2022年までの他の研究の中でトップクラスである．この成果は，IOP Publishingの論文誌に採録された．また，2021年度の研究成果である「画像認識のためのカメラキャリブレーション技術」をARに応用した結果の論文が，電子情報通信学会の英文論文誌等で採録されている．

该研究的目的是阐明基于自动动作评估技术的体育学习管理系统的实用性，2022年的目标是将我们开发的“面向大量学习者的同步动作识别技术”投入实际应用。从去年开始就一直在努力。最初的计划是收集中小学体育教学点的动作数据，重新训练现有的动作识别DNN（深度神经网络）来识别体育动作。然而，由于新型冠状病毒，没有机会收集数据，因此作为替代方案，我们利用与校长合作的大学体育俱乐部成员（空手道俱乐部和棒球俱乐部）合作收集的运动数据开发了 DNN 模型。结果，我们确认它可以应用于体育LMS的自动评估。此外，作为这项工作的一部分，我们开发了一种新的图像校正技术来识别代表学习者 ID 的 QR 码。换句话说，为了从大量学习者同时拍摄的视频中评估每个学习者的动作，需要识别每个学习者的姓名。这是一种即使二维码被识别也能被识别的图像校正技术。变形了。所开发的图像校正技术采用了称为Stacked Hourglass的DNN模型，可以将变形的QR码图像转换为平面图像。关于修改后的 QR 码的校正已经进行了很多研究，但本研究开发的 DNN 的校正能力在 2022 年之前在其他研究中是一流的。该成果已被IOP Publishing杂志接受发表。此外，一篇关于2021年研究成果《用于图像识别的相机标定技术》在AR中的应用的论文已被电子信息与通信工程师学会英文期刊接收。

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Detection and rectification method for bent QR code recognition using convolutional neural networks

基于卷积神经网络的弯曲二维码识别检测与矫正方法

DOI：
10.1088/2631-8695/acb67e
发表时间：
2023
期刊：
Engineering Research Express
影响因子：
1.7
作者：
Genki Sakata;Naoshi Kaneko;Dai Hasegawa and Shinichi Shirakawa;古家一樹，市村真希，高田秀志;内藤大輝，市村真希，高田秀志;Tanaka Kazumoto
通讯作者：
Tanaka Kazumoto

Single-Image Camera Calibration for Furniture Layout Using Natural-Marker-Based Augmented Reality

使用基于自然标记的增强现实进行家具布局的单图像相机校准

DOI：
10.1587/transinf.2021edl8086
发表时间：
2022
期刊：
IEICE Transactions on Information and Systems
影响因子：
0.7
作者：
TANAKA Kazumoto;ZHANG Yunchuan
通讯作者：
ZHANG Yunchuan

Karate Video Reconstruction to Observe Player Motion and Flow of Competition

空手道视频重建，观察选手动作和比赛流程

DOI：
10.18517/ijaseit.12.4.14660
发表时间：
2022
期刊：
International Journal on Advanced Science, Engineering and Information Technology
影响因子：
0
作者：
TANAKA Kazumoto;ZHANG Yunchuan;高田秀志，小林冠太，市村真希;Tanaka Kazumoto
通讯作者：
Tanaka Kazumoto