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

• 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
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K12166/
• 关键词: 動作認識; カメラキャリブレーション; 体育; LMS; 画像補正; QRコード; AR; DNN; エッジ画像; 体育LMS; 実技評価; 電子ルーブリック; 画像認識; ディープ・ラーニング

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．

The purpose of the study is to conduct an automated training program, a technical training program, a sports LMS training program, a training program for the year 2022, and for the previous year, a collection of "multiple learners working at the same time to learn knowledge and technology" in the previous year. The existing action DNN (Deep Neural Network) sports action games re-launch sports action games. The new type of sports action games will not be available. Instead of using the means to do so, the research representatives will cooperate with the staff of the sports department of the karate department (karate ministry) to coordinate their efforts to start the game. The results show that the DNN team will start a business. In sports LMS, the automatic equipment is used to make sure that it is possible to make sure that it is not available. The students use the ID table to show the pictures of the new rules in the QR table. A large number of students at the same time set up the images of the students, the pictures, the portraits, the portraits. In Stacked Hourglass, the shape of the QR picture is the same as that of the DNN, the shape of the picture is the shape of the picture, the shape of the picture, the shape of the image, the shape of the image, the shape of the In the year of 2021, the research results of the year 2021 were reviewed, and the results of the AR were used. The Society of computer and Information Communications was interested in English articles, magazines, and other articles.

项目成果

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
• 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