JPWO2022208859A5 - - Google Patents

Claims (8)

1. 骨格検出で得られる骨格情報を取得し、
   前記骨格情報に基づいて体操競技に含まれる技のうち一部の技に絞り込む第１の技認識を実行し、
   前記第１の技認識で絞り込まれた一部の技の認識に特化した特化型アルゴリズムに従って前記一部の技のうちいずれの技が演技されたかを認識する第２の技認識を実行する、
   処理をコンピュータが実行することを特徴とする技認識方法。
2. 前記第１の技認識は、前記体操競技に含まれる技に関する特徴量のうち算出精度が閾値以上である第１の特徴量に基づいて前記一部の技に絞り込む処理を含み、
   前記第２の技認識は、前記特化型アルゴリズムに従って前記第１の技認識で絞り込まれた一部の技を区別する第２の特徴量を算出し、該算出された第２の特徴量に基づいて前記一部の技のうちいずれの技が演技されたかを認識する処理を含む、
   ことを特徴とする請求項１に記載の技認識方法。
3. 前記第２の技認識は、前記骨格情報と、前記骨格検出時に用いられた肘の屈曲時のローテーション情報とに基づいて握り方を前記第２の特徴量として算出する処理を含む、
   ことを特徴とする請求項２に記載の技認識方法。
4. 前記第２の技認識は、前記第２の技認識が実行済みである技認識結果のうち直近の技認識結果として得られる技における特定の運動の有無および前記特定の運動後における握り替えの有無に基づいて握り方を前記第２の特徴量として算出する処理を含む、
   ことを特徴とする請求項２に記載の技認識方法。
5. 前記第２の技認識は、骨格情報を説明変数とし、前記第１の技認識で絞り込まれた一部の技を区別する第２の特徴量のラベルを目的変数とする機械学習が実行された機械学習モデルに前記骨格情報を入力することにより前記第２の特徴量を算出する処理を含む、
   ことを特徴とする請求項２に記載の技認識方法。
6. 前記第２の技認識は、骨格情報を説明変数とし、前記第１の技認識で絞り込まれた一部の技名のラベルを目的変数とする機械学習が実行された機械学習モデルに前記骨格情報を入力することにより、前記一部の技のうちいずれの技が演技されたかを認識する処理を含む、
   ことを特徴とする請求項１に記載の技認識方法。
7. 骨格検出で得られる骨格情報を取得し、
   前記骨格情報に基づいて体操競技に含まれる技のうち一部の技に絞り込む第１の技認識を実行し、
   前記第１の技認識で絞り込まれた一部の技の認識に特化した特化型アルゴリズムに従って前記一部の技のうちいずれの技が演技されたかを認識する第２の技認識を実行する、
   処理を実行する制御部を含む技認識装置。
8. 深度画像を取得するセンサ装置と、
   前記深度画像に対する骨格検出を実行する骨格検出部と、前記骨格検出で得られる骨格情報を取得する取得部と、前記骨格情報に基づいて体操競技に含まれる技のうち一部の技に絞り込む第１の技認識を実行する第１認識部と、前記第１の技認識で絞り込まれた一部の技の認識に特化した特化型アルゴリズムに従って前記一部の技のうちいずれの技が演技されたかを認識する第２の技認識を実行する第２認識部と、前記第２の技認識で得られた技を採点する採点部とを有する技認識装置と、
   を有することを特徴とする体操採点支援システム。