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:
- 金额:$ 2.66万
- 依托单位:
- 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
- 来源:
- 关键词:
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.
The purpose of this study is to apply DTW (Dynamic Time Expansion Method) to the identification and classification of athletic performance, to extract individual characteristics, to quantify individual performance, and to provide accurate results. In the fourth year of the plan, the player will be selected according to the inertia of the game, and the game will be selected according to the action. The similarity between the conditions and the movement within the individual will be analyzed, and the condition of the game will be identified and the movement within the individual will be clarified. The analysis of multiple time series is applicable to the identification of action characteristics, and the performance of individual action characteristics is quantified. The analysis of multiple time series is applicable to the determination of action characteristics. The results of this study show that the speed of motion is important for the speed of motion. The speed of movement of the joint is related to the speed of movement of the joint. The time dilation method (DTW) is used to analyze the personal characteristics of the group. The results show that the speed of the group is the highest. The similarity between the players is the highest. The two sides of the fence are not in line with each other. The speed of the upper group and the lower group are separated. The method of production is used to classify the speed of the upper group and the lower group. The SVM is applied to the result. The speed of the upper group and the angular speed of the femoral joint are classified appropriately.
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
コーチング学におけるエビデンスに資する統計手法の在り方
统计方法应如何为教练研究提供证据?
- DOI:
- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Shimizu;Satoshi;Ubersetzung: Daniel Gerichhausen;小林秀紹
- 通讯作者:小林秀紹
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
小林 秀紹其他文献
小林 秀紹的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
{{ truncateString('小林 秀紹', 18)}}的其他基金
慢性疲労と抑うつの個人差を規定する遺伝子と神経・内分泌系パラメータの解析
分析决定慢性疲劳和抑郁个体差异的基因和神经内分泌系统参数
- 批准号:
17700540 - 财政年份:2005
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
青年期の慢性疲労を規定する要因
青少年慢性疲劳的决定因素
- 批准号:
15700453 - 财政年份:2003
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
相似海外基金
肝臓内酸素動態を含む透析低血圧発症予知モデルの構築:統計・機械学習分析による解析
构建预测透析低血压发作(包括肝内氧动态)的模型:使用统计和机器学习分析进行分析
- 批准号:
24K15796 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
臨床情報による高精度分娩進行予測モデルの開発: 機械学習の活用
利用临床信息开发高精度的分娩进展预测模型:利用机器学习
- 批准号:
24K13948 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
新興感染症のシステマティック・レビューを機械学習を用いて簡易に実施するための研究
利用机器学习轻松对新发传染病进行系统评价的研究
- 批准号:
24K13518 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
独立成分分析を活用した信頼性の高い機械学習手法の構築
使用独立成分分析构建可靠的机器学习方法
- 批准号:
24K15093 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
学習過程情報に基づき理由を説明可能な高速論理型機械学習器の開発の提案
开发可根据学习过程信息解释原因的高速逻辑机器学习装置的提案
- 批准号:
24K15095 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
多次元イベント時間データ解析の推測理論と方法・機械学習の開発
多维事件时间数据分析的推理理论和方法/机器学习的发展
- 批准号:
24K14853 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
速度ポテンシャルエネルギー整形法と機械学習を用いた宇宙機制御理論の開発
利用速度势能整形方法和机器学习发展航天器控制理论
- 批准号:
23K20946 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
ユビキタス機械学習社会におけるプライバシ保護基盤
无处不在的机器学习社会中的隐私保护基础设施
- 批准号:
23K21695 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
正則化機能強化による超ロバスト推定法の開拓と一般化:信号処理・機械学習への応用
通过加强正则化功能开发和推广超鲁棒估计方法:在信号处理和机器学习中的应用
- 批准号:
23K22762 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
攻撃に耐性を持つ機械学習モデルによる設計工程ハードウェアトロイ検知
使用抗攻击的机器学习模型在设计过程中检测硬件木马
- 批准号:
23K24816 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)














{{item.name}}会员




