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

点击翻译按钮获取中文摘要

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．