時系列パターン解析によるパフォーマンス動作特性の識別と能力評価システムの構築

通过时间序列模式分析识别绩效行为特征并构建能力评价体系

基本信息

批准号：
22K11500
负责人：
小林秀紹
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Sapporo International University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2026-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究の目的はスポーツ競技における動作のキネマティクスデータに対して，機械学習であるDTW（動的時間伸縮法）を適用し，競技パフォーマンス動作特性の識別と類型化を行い，個人の特徴を抽出し個人内変動を計量化し，パフォーマンスの成就確率を提供する効果的なフィードバックシステムを構築することである．令和4年度の計画はカーリング選手を対象に慣性センサとマーカーレスモーションキャプチャシステムにより，デリバリー動作におけるキネマティクスデータを得て，条件間の変量間類似度および個人内変動を解析し，デリバリー動作の条件による識別および類型化と条件間の個人内変動を明らかにすることであった．そのうち，キネマティクスデータに対して多次元時系列パターン分析を適用し動作特性を識別する，個人の動作特性を視覚的に表現し，数量化する，得られたデータについてカーリング動作における非線形関係についてパターン生成の分析を行う，について予定どおり実施した．本研究の結果，速いストーンを投じるにはハックを力強く蹴る以上に蹴る際の動作速度が重要と考えられた．また，股関節を中心とする動作速度の素早さがストーン速度と関連しており，一連の動作の速やかな達成がストーン速度に影響すると推測された．動的時間伸縮法（DTW）によってキネマティクス変量によるフォームの個人特性を検討した結果，最もストーン速度が速かった2選手間の類似度よりも，最もストーン速度が遅かった選手と最もストーン速度が速かった選手間においてより類似度が高かった．従って，パフォーマンスの高さは必ずしも同様な動作を形成することには繋がらないと推測された．ストーン速度の上位群と下位群を分離するためにカーネル法によるサポートベクターマシン（SVM）を適用した結果，ハック踏力の立ち上がり速度（率）と股関節角速度によってストーン速度の上位と下位が適切に分類された．

这项研究的目的是将机器学习DTW（动态时间拉伸方法）应用于运动竞赛运动的运动学数据，识别和分类竞争性能的性能，提取个人特征，量化个人内部变化，并创建有效的反馈系统，以提供成功绩效的可能性。 2022年的计划是使用惯性传感器和无标记的运动捕获系统来获取传递操作中的运动学数据，分析条件之间的间隔相似性和人际变化，并阐明基于条件的识别和分类，以及条件之间的内部变化。其中，将多维时间序列模式分析应用于运动学数据，以识别操作特征，在视觉上表示和量化个体的工作特征，并根据卷发操作中的非线性关系获得的数据进行了模式生成分析。这项研究表明，为了抛出快速的石头，踢入黑客时的移动速度比用武力踢它更重要。此外，以臀部为中心的运动速度与石材速度有关，据推测，一系列运动的快速实现会影响石速度。在使用动态时间伸展（DTW）使用运动学变量检查形式的个体特征时，具有最慢的石头速度的两个玩家与石速度最快的球员之间的相似性高于最快石速度的两个玩家之间的相似性。因此，据推测，高性能不一定会导致形成相似的行为。由于使用内核方法应用支撑矢量机（SVM）将石速度的上部和下组分开，因此根据hacking力的速度（速度）和臀部角度速度对石速度的上部和下等级进行了适当的分类。

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）

男子カーリング選手のデリバリーにおけるストーン速度に関連する要因

男冰壶运动员投石速度的相关因素

DOI：
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
0
作者：
Erika Yamanaka;Takayo Inayama;Kanzo Okazaki;Tsubasa Nakada;Michio Kojima;Ichiro Kita and Kazunori Ohkawara;小林秀紹　荻原功暉
通讯作者：
小林秀紹　荻原功暉

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