講演情報
[2Yin-B-31]バイオインフォマティクス技術を応用したスポーツ動作の普遍的パフォーマンス表現学習
〇鈴木 智大1、日比 太智1、島村 徹平2、藤井 慶輔1,3、小堀 訓成1,4 (1. 名古屋大学、2. 東京科学大学、3. 理化学研究所、4. 株式会社メルカリ)
キーワード：
動作解析、表現学習、生物情報学、深層生成モデル
スポーツ動作の評価は、従来、競技や動作種別、個人の身体特徴に応じて定義された特徴量に依存することが多く、異なる動作間や個人間での熟達度の比較や、共通するパフォーマンス因子の抽出は困難であった。本研究では、バイオインフォマティクス分野におけるシングルセル解析手法scANVIを応用し、動作種別に依存しない普遍的な動作パフォーマンス表現の獲得を試みる。具体的には、3次元骨格座標から得られる時系列動作データを「細胞」、動作種別や被験者IDを「バッチ効果」、動作データのパフォーマンス評価を「細胞型」とみなしてモデルを学習させる。提案手法では、順序回帰を組み込んだ深層生成モデルにより、陸上競技動作の動作種別の情報を排除しつつ、パフォーマンスの順序性を保存した潜在表現を生成する。実験の結果、獲得された潜在空間では動作種別が混合される一方で、パフォーマンスレベルが明瞭に分離・整列することを確認した。これは、提案手法によって動作の種類に依存しない「動作の上手さ」という抽象的な特徴の抽出が可能であることを示唆している。