Open pose時系列解析7
- 1. OpenPose 時系列
- 4. 計測点 開始時 終了時 xr9 yr4 首 相対位置 1 毎 14点 位置 (x,y) 4 /秒 動作 14点 時系列 変換
- 5. 回帰 結果 回帰係数 回帰P値 高 確率順 結果 51人 投球動作 回帰 回帰係数 得点確率 算出
- 6. 回帰 有意 値 解釈 回帰係数 回帰P値 xa9d 開始 終了 差 xr9s 膝曲 幅 ya4d 開始 終了 差 ya4v 速度 xr4s 腕 位置 yr4s 腕 高 時間 > > > > >> xa4d 開始 終了 差 >
- 7. OpenPose 予測結果 ? Logit回帰 学習結果 使 熟練者 初心者 投球 動作 得点率 予測 結果 開始時 腕 高位置 開始時 腕 横位置 開始時 膝 横位置 開始 投球時 腕 高位置 差 開始 投球時 腕 横位置 差 開始 投球時 膝 横位置 差 腕 上 速度 得点 確率 熟練者 初心者 考察 得点確率 熟練者67% 初心者 7% 診断 初心者 構 位置 首 下 下 上 持 上 腕 投球 熟練者 膝 曲 投球時 腕位置 高 膝 屈伸 体 反 全身 使 投球 全身 使 安定性 保 球 力 伝達
- 8. 他 文献 比較(MotionCapture 実験) 学習支援環境 構築 ? 実験方法 – 主要 身体部位 腰 大腿 足 背中 肩 上腕 前腕 手 首 頭 18個 高性能 装着 計測 – 初心者7人 熟練者6人 各 10 回投擲 結果 比較 – 結果 初心者 熟練者 比 投球毎 変動 大 ? OpenPose 比較 – 画像 撮 収集 – 回帰係数 各部位 寄 与 明確 物理的 解釈 行 – 新 画像 学習結果 得点予測 診断