隠れマルコフモデルを用いたテニスにおけるラリー系列からのパターン発見  [in Japanese] Pattern Recognition for Tennis Tactics using Hidden Markov Model from Rally Series  [in Japanese]

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Abstract

<p>本研究では,テニスのモーションキャプチャシステムから取得されるボール位置データのパターン分析を行うことで,テニスの戦術企画に貢献するシステムを構築する.テニスの試合におけるラリー中のボールのバウンド位置データに機械学習を適用することで,ラリーの特徴抽出を行うことを本研究の目的としている.提案手法として,ボールのバウンドの時系列データに隠れマルコフモデル(HMM)を適用し,ラリーの統計モデリングを行った.実験では,HMMによって表現される混合要素と重心の分散を,4種類のテニスコートのエリア分割に対応させて検証を行った.さらに,初期状態確率と遷移状態確率からボールの遷移の傾向を読み取り,ラリーの特徴抽出を行った.</p>

<p>In this paper, we propose pattern recognition for tennis tactics using ball trajectory data from motion capture system. The purpose of the study is to adapt machine learning in order to implement feature extraction of rallies in tennis game using positions of ball bounce. We modeled this task as time-series data statistical modeling based on the Hidden Markov Model. We also conducted experiments and we verified the dispersion of the mixture component and the centroid, corresponding to four types of tennis court area division. Moreover, we implemented feature extraction of rally according to the initial state probability and the state transition probability.</p>

Journal

  • Proceedings of the Annual Conference of JSAI

    Proceedings of the Annual Conference of JSAI JSAI2018(0), 2H201-2H201, 2018

    The Japanese Society for Artificial Intelligence

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