[4Yin-A] ポスター6

[4Yin-A-52] モーションデータを用いたバスケットボールのシュート動作における熟練度分類およびバイオメカニクス的妥当性に関する検討

〇古谷 伊織¹、苫米地 和也²、清野 竜生³、宮澤 留以⁴ (1. 横浜市立大学、2. 東京大学、3. 北海道大学大学院情報科学院、4. 株式会社 sci-bone)

キーワード：

バスケットボールモーション解析、バイオメカニクス、熟練度分類

本研究の目的は、バスケットボールのシュート動作において、機械学習に基づく分類と生体力学的知見との整合性を検証することである。
本研究では、マーカーレス姿勢推定フレームワークを用いてRGB動画から推定した関節関連特徴量を用い、サポートベクターマシン（SVM）による技能レベルの分類を行った。
実験結果では、全関節における平均分類精度は40%であった。
さらに特徴量寄与度の分析により、SVMモデルで重要度が高い関節は、過去の研究で生体力学的に重要と特定された関節と対応する傾向が明らかになった。
これらの知見は、機械学習に基づく技能レベル分類の特徴量寄与度分析が生体力学的知見と整合する解釈を提供し得ることを示唆している。