Faculty Profiles - FUJII Keisuke

Presentations -

Division display >> ／ All the affair displays 1 - 93 of about 93

実世界の集団運動の情報学：スポーツを例に Invited

藤井慶輔

8大学同時共同開催情報学 for all by all 2025.3.16

集団スポーツの動きをAIにより評価する Invited

藤井慶輔

静岡情報産業協会 SIIA会員交流セミナースポーツの価値と可能性を高めるＤＸ 2024.8.21

集団スポーツの戦術的な動きを画像処理と機械学習により評価する Invited

藤井慶輔

スポーツ情報学シンポジウム 2024.6.21

Evaluation of Team Defense Positioning by Computing Counterfactuals using StatsBomb 360 data,

Rikuhei Umemoto, Keisuke Fujii

StatsBomb Conference 2023.10

Defensive team analysis in the 2022 World Cup based on the event prediction

Rikuhei Umemoto, Kazushi Tsutsui, Keisuke Fujii

MathSport International 2023.7

Visual analysis of control area in badminton doubles using drone video dataset

Ding Ning, Kazuya Takeda, Yingjiu Bei, Keisuke Fujii

MathSport International 2023.7

Prediction of shot type and hit location based on pose information using badminton match videos

Tatsuya Yoshikawa, Ding Ning, Kazuya Takeda, Keisuke Fujii

MathSport International 2023.7

Learning Interaction Rules from Multi-Animal Trajectories Invited International conference

Keisuke Fujii

2nd International Workshop on Behavior analysis and Recognition for knowledge Discovery (BiRD 2023) in conjunction with the IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom 2023) 2023.3.13

集団スポーツの戦術的な動きを機械学習の予測に基づき評価する Invited

藤井慶輔

Meet up Chubu×A-idea（社会課題・地域活性化） 2023.3.9 愛知県、中部経済産業局、中部経済連合会

最新のスポーツアナリティクス研究論文はどこで読めるか？ Invited

藤井慶輔

Sports Analytics Research Platform (SARP)キックオフイベント 2023.1.26 一般社団法人日本スポーツアナリスト協会

サッカーにおけるイベント予測に基づく一般化されたチームの守備評価

梅基陸平, 中原啓, 筒井和詩, 藤井慶輔

第12回日本統計学会スポーツ統計分科会スポーツデータ解析コンペティション 2023.1

Learning Interaction Rules from Small Amount of Multi-Agent Trajectories Invited International conference

Keisuke Fujii

The 4th TMI International Seminar (Nagoya University & Université Libre de Bruxelles Joint Event) 2022.12.1

複雑な運動系列データを扱うための情報処理技術 Invited

藤井慶輔

第22回名古屋大学-NTT技術交流会 2022.11.10

スポーツ戦術をAIのデータ解析で評価する Invited

藤井慶輔

あいちサイエンスフェスティバル2022 2022.11.8

Learning multi-agent rules from real-world trajectory data Invited International conference

Keisuke Fujii

3rd Joint ERCIM - JST Workshop 2022.10.20

集団運動における機械学習を用いたデータ科学 Invited

藤井慶輔

第121回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI) 2022.9.28

集団スポーツの動きに関するデータ分析の導入と概要/手法と今後の展望 Invited

藤井慶輔

大阪体育大学スポーツ科学研究科スポーツ科学セミナー 2022.9.26

集団スポーツに関する機械学習を用いたデータ解析手法 Invited

藤井慶輔

第77回　日本体力医学学会シンポジウム「データから行動パフォーマンスを読み解くとは？：フィールドとアカデミックを繋ぐ行動アナリティクスの世界」 2022.9.23

生体集団運動における軌道予測モデルを用いた評価 Invited

藤井慶輔

第21回認知的コミュニケーションワークショップ 2022.9.12

機械学習を用いた集団動態におけるデータ解析 Invited

藤井慶輔

2022年度数理生物学会年会企画シンポジウム「集団動態の数理モデルと情報解析」 2022.9.5 数理生物学会

スポーツ戦術をAIのデータ解析で評価する－AIで可能になる新しいスポーツ分析の世界－ Invited

藤井慶輔

名古屋大学情報学部・情報学研究科オンライン公開セミナー「「楽しい！」をめぐる情報学」 2022.9.3 名古屋大学情報学部・情報学研究科

Evaluating a third base coach's decision making via game theory and machine learning

Hiroshi Nakahara, Kazuya Takeda and Keisuke Fujii

MathSport International 2022.7

Automatic screen-play classification in basketball via semi-supervised learning,

Ziyi Zhang, Kazuya Takeda and Keisuke Fujii

MathSport International 2022.7

Automatic screen-play classification in basketball via semi-supervised learning,

Ziyi Zhang, Kazuya Takeda, Keisuke Fujii

MathSport International 2022.7

野生コウモリの出巣時における移動パターン計測及びグレンジャー因果を用いた群行動メカニズムに関する基礎的検討

牛尾和嵯, 藤岡慧明, 藤井慶輔, 波部斉, 川嶋宏彰, 飛龍志津子

2022年度人工知能学会全国大会（第36回） 2022.6.16

軌道予測に基づいた味方の得点機会を創出するサッカー選手の評価

寺西真聖, 筒井和詩, 武田一哉, 藤井慶輔

2022年度人工知能学会全国大会（第36回） 2022.6.16

反実仮想シミュレーションを用いた野球におけるチーム打撃戦略の効果検証

中原啓, 筒井和詩, 武田一哉, 藤井慶輔

2022年度人工知能学会全国大会（第36回） 2022.6.16

マルチエージェント深層強化学習を用いた協調的狩りにみられる行動方略の多様性 Invited

筒井和詩, 武田一哉, 藤井慶輔

2022.6.16

スマートフォンカメラ動画を用いた競歩の反則判定

鈴木智大, 武田一哉, 藤井慶輔

第4回彗ひろば（バイオメカニクス研究会） 2022.6

Ding Ning, Kazuya Takeda and Keisuke Fujii

Player evaluation in a racket sport via deep reinforcement learning with technical and tactical contexts

The 36th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence (JSAI 2022) 2022.6

Team sports analytics using AI Invited International conference

Keisuke Fujii

Sport Event Taiwan Workshop 2022 Course 2022.5.4

機械学習を⽤いた3塁ベースコーチの判断評価

中原啓、武田一哉、藤井慶輔

日本野球科学研究会 2021.11.27

生物集団の軌跡から相互作用の規則を学習するための拡張行動モデル

藤井慶輔, 武石直也, 筒井和詩, 藤岡慧明, 西海望, 田中良弥, 福代三華, 井出薫, 河野裕美, 依田憲, 高橋晋, 飛龍志津子, 河原吉伸

第24回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2021) 2021.11.12

生体集団運動における学習ベースのモデルを用いた理解 Invited

藤井慶輔

第20回認知的コミュニケーションワークショップ 2021.9.28

Supervised sequential pattern mining for identifying important patterns of play in rugby International conference

Rory Bunker, Keisuke Fujii, Hiroyuki Hanada & Ichiro Takeuchi

MathSport International 2021.6.25

Evaluation of soccer team defense based on ball recovery and being attacked International conference

Kosuke Toda, Masakiyo Teranishi, Keisuke Kushiro & Keisuke Fujii

MathSport International 2021.6.24

バドミントンにおけるシャトル落下位置予測に寄与するスイング動作の抽出

吉川達也、藤井慶輔、武田一哉

第2回彗ひろば（バイオメカニクス研究会） 2021.6.19

予測に基づく集団行動系列の評価：サッカーのチーム守備への適用

戸田康介, 寺西真聖, 久代恵介, 藤井慶輔

2021年度人工知能学会全国大会（第35回） 2021.6.9

集団スポーツにおける機械学習を用いたデータ駆動科学 Invited

藤井慶輔

第18回認知的コミュニケーションワークショップ 2019.9.16

機械学習による集団スポーツの選手の動きの分類・予測手法を利活用する方法の提案

藤井慶輔, 方城素和, 元安陽一, 稲葉優希

日本体育学会第70回大会 2019.9.10

Dynamic mode decomposition and its applications (II) Invited International conference

Keisuke Fujii

2019 Distinguished Lecture and International Interdisciplinary Workshop 2019.8.6

Dynamic mode decomposition and its applications (I) Invited International conference

Keisuke Fujii

2019 Distinguished Lecture and International Interdisciplinary Workshop 2019.8.5

Data-driven spectral analysis for social biomechanics

Keisuke Fujii, Naoya Takeishi, Yuki Inaba, Benio Kibushi, Motoki Kouzaki, Yoshinobu Kawahara

1st Kei-Hiroba (Biomechanics Research Society) 2019.6.15

観測量間の動的構造を抽出するベクトル値再生核ヒルベルト空間における動的モード分解 International conference

藤井慶輔、河原吉伸

第21回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2018）

集団スポーツを例としたヒト集団の競合や協働に関する研究 Invited International conference

藤井慶輔

運動制御学セミナー

集団スポーツの動きの情報処理とそのモデル化 Invited International conference

藤井慶輔

映像情報メディア学会冬季大会 2017

Human creative interaction of group sports: Information-based modeling Invited

Keisuke Fujii

The fourth international workshop on Skill Science

集団スポーツを例とした現象の主体と観測者から見た認知過程 Invited International conference

藤井慶輔

日本認知科学会第34回大会

Identification of multi-player cooperative play by machine learning using group sports position information data International conference

Keisuke Fujii

Identification of multi-player cooperative play by machine learning using group sports position information data

集団スポーツにおける自己と他者 Invited International conference

藤井慶輔

第11回内部観測研究会

An attack-and-defend competition as a redundant cognitive-motor system

Keisuke Fujii, Yuki Yoshihara, Yuji Yamamoto

Society for Neuroscience

身体・個・群れとしての集団スポーツ Invited International conference

藤井慶輔

群れシンポジウム（早稲田大学）

集団スポーツにおける部分と全体から見たインタラクションに関する問題 Invited International conference

藤井慶輔

第15回認知的コミュニケーションワークショップ

大規模トラッキング・センサデータを利活用する手法の展望 Invited International conference

藤井慶輔

第67回日本体育学会大会ランチョンセミナー

トラッキング・センサデータを用いたバスケットボールにおけるチームプレー・対人スキルに関する研究報告とその展望 Invited International conference

藤井慶輔

第2回日本バスケットボール学会サマーレクチャー

集団球技の巧みさとチームワークを通して身体的・社会的知能を理解する Invited International conference

藤井慶輔

第1回脳情報学セミナー（静岡大学）

集団スポーツの動きに関する仕組みと振舞い、あるいは部分と全体 Invited International conference

藤井慶輔

第24回NS研究会（立命館大学）

Globally competitive and locally coordinative dynamics and behavior in group sports Invited

Keisuke Fujii

International Symposium Integrated Understanding for Emergent Property of Cooperation and Competition Dynamics

Helping behavior toward a teammate: real-time group problem-solving at multiple spatial scales during a ballgame

Keisuke Fujii, Takeshi Koyama, Akira Rikukawa, Hiroshi Yamada, Yuji Yamamoto

The First International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics

実践的学習方法とその効果―スポーツ場面での全体－部分練習効果 Invited International conference

藤井慶輔

第79回日本心理学会チュートリアルワークショップ

Interpersonal competition dynamics in a ballgame: Modeling of a 1-on-1 game and two opposing cognitive systems International conference

Keisuke Fujii, Yuji Yamamoto

International Society of Posture and Gait Research

The role of the kinetic preparatory state in defending against a dribbler in a basketball 1-on-1 subphase

Keisuke Fujii, Shinsuke Yoshioka, Tadao Isaka, Motoki Kouzaki

The Asian-South Pacific Association of Sport Psychology (ASPASP)

選手らしい動きと部分的な観測に基づく選手軌道予測モデル

藤井慶輔, 武石直也, 河原吉伸, 武田一哉

日本バスケットボール学会第 7 回学会大会 2020.12.19

部分観測過程におけるデータ駆動的エージェントモデリング Invited

藤井慶輔

日本認知科学会第37回大会 OS2 認知的インタラクションフレームワークの構築 2020.9.16

集団スポーツにおけるデータ駆動的モデルを用いた理解 Invited

藤井慶輔

第19回認知的コミュニケーションワークショップ 2020.11.3

Data-driven Analysis for Multi-agent Trajectories in Team Sports

Keisuke Fujii

17th AIP Open Seminar, Talks by Structured Learning Team in RIKEN Advanced Intelligence Project 2021.3.17

Automatic classification of offensive and defensive tactical plays in team sports

Keisuke Fujii

The 2020 Yokohama Sport Conference 2020.9.9

サッカーにおけるボール奪取・被有効攻撃予測に基づくチームの守備評価

戸田康介, 寺西真聖, 久代恵介, 藤井慶輔

第10回日本統計学会スポーツ統計分科会スポーツデータ解析コンペティション 2020.12.27

集団運動におけるデータ駆動科学（企画セッション：データ駆動科学と機械学習） Invited

藤井慶輔

第22回情報論的学習理論ワークショップ 2019.11.22

集団スポーツの戦術に関するデータ解析手法 Invited

藤井慶輔

第6回愛媛大学DS研究セミナー 2021.3.18

Extraction of swing motion contributing to prediction of shuttle drop position in badminton International conference

Tatsuya Yoshikawa, Kazushi Tsutsui, Kazuya Takeda and Keisuke Fujii

AI for Sports Analytics (AISA) Workshop IJCAI 2021 2021.8.17

Multi-agent deep-learning based comparative analysis in basketball

ZHANG Ziyi, BUNKER Rory, TAKEDA Kazuya, FUJII Keisuke

Proceedings of the Annual Conference of JSAI 2023 The Japanese Society for Artificial Intelligence

Language：English Presentation type：Oral presentation (general)

<p>Analysis of multi-agent trajectories is one of the fundamental issues for understanding real-world biological movements. For trajectory analysis, combining with labels (e.g. scored or not in ballgames) can obtain insights rather than only from trajectories. However, the previous deep-learning based method used only single agent trajectory in animals and cannot be directly applied to multi-agent ballgame trajectories. In this paper, we propose a comparative analysis method to analyze multi-agent trajectories in basketball. We adopt a neural network approach using multi-agent motion characteristics (e.g., distances between agents and objects) as the input and based on an attention mechanism to automatically detect segments in trajectories that are characteristic of one group. It enables us to understand the difference between groups by highlighting segmented trajectories and which variables correlate with the labels. We verified our approach by comparing various baselines and demonstrated the effectiveness of our method through use cases that analyze the attacking plays in the NBA league data.</p>

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2023.0_3u1is304

CiNii Research

Force-based modeling of heterogeneous roles in coordinated behavior of a triad

ICHIKAWA Jun, FUJII Keisuke

Proceedings of the Annual Conference of JSAI 2023 The Japanese Society for Artificial Intelligence

Language：English Presentation type：Oral presentation (general)

<p>Humans often interact with others to achieve a group goal. Many studies on cognitive science, neuroscience, and sports science have investigated the coordination mechanisms and suggested the importance of role-sharing and adjustment using others' motor information. However, the adjustment process in the nonverbal behavior of a triad is not fully understood due to complex and dynamic interactions. We previously introduced a coordinated drawing task and conducted the behavioral experiment. The triads operated reels to change thread tensions, shared three heterogeneous roles (pulling, relaxing, and adjusting), and moved a pen connected to the three threads to draw an equilateral triangle. The results indicated that the adjusting role was related to high task performance, who helped resiliently without disturbing the pen's smooth movement while avoiding great pen deviation. To supplement these findings, this study formulated the three roles using equations of motion. The multi-agent simulation results showed that the adjusting role might use the degree of pen deviation reflected by others' motor information, such as the operating procedures and forces, and change the tension to draw at least three sides. The contribution of this study is to enhance the fundamental understanding of resilient adjustment required in team sports and haul seines.</p>

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2023.0_2u5is503

CiNii Research

集団スポーツの動きを機械学習で評価する Invited

藤井慶輔

神戸大学シンポジウム：運動・スポーツスキルの先端研究 2024.1.20

集団スポーツにおける機械学習を用いたデータ科学 Invited

藤井慶輔

人工知能学会知識ベースシステム研究会 2023.8.25

言語モデリングによる行動選択・状態推移確率の推定に基づく選手定量評価指標

染谷大河, 川口康平, 藤井慶輔

2023年度スポーツデータサイエンスコンペティションサッカー部門 2024.1

複数スポーツの多物体追跡データセットの構築と競技間における汎用性の検証

スコットアトム, 内田郁真, 丁寧, 梅基陸平, バンカーローリー, 小林蓮, 小山孟志, 大西正輝, 亀田能成, 藤井慶輔

2023年度人工知能学会全国大会（第37回） 2023.6

生体集団運動における科学的知識と機械学習の融合による理解 Invited

藤井慶輔

液体・ガラスへのデータ駆動アプローチ - グラフニューラルネットワークとその周辺 - 2023.11.29

生体集団運動における機械学習を用いたインタラクションの計測と理解 Invited

藤井慶輔

ヒューマンコミュニケーション基礎研究会（HCS 2024） 2024.3.3

深層強化学習に基づく連続状態空間におけるサッカーの複数選手の行動評価

中原啓, 筒井和詩, 武田一哉, 藤井慶輔

2023年度人工知能学会全国大会（第37回） 2023.6

深層学習による高速かつラベルフリーなサッカーシーン検索

内田郁真, スコットアトム, 大西正輝, 藤井慶輔, 亀田能成

2023年度人工知能学会全国大会（第37回） 2023.6

慣性センサとスマートフォンカメラを用いたフィギュアスケートにおけるエッジエラー判定

田中諒汰, 鈴木智大, 武田一哉, 藤井慶輔

第5回彗ひろば（バイオメカニクス研究会）, 学生部門 2023.6

上方および後方視点のドローンビデオからの姿勢情報を用いたバドミントンダブルスのコントロール領域の推定

丁寧, 武田一哉, Wenhui Jin, Yingjiu Bei, 藤井慶輔

第21回情報学ワークショップ（WiNF 2023） 2023.12

ゼブラフィッシュにおける群れ行動と小脳プルキンエ細胞の関係

大湯翼, 齋藤魁登, 宮成和浩, 佐藤大我, 藤井慶輔, 津田佐知子

第46回日本神経科学大会 2023.8

サッカー中継映像を用いた姿勢推定に基づく反則予測

方迦楽, Calvin Yeung, 藤井慶輔

第21回情報学ワークショップ（WiNF 2023） 2023.12

サッカーのイベント予測確率に基づく一般化された守備評価を用いた分析

梅基陸平, 筒井和詩, 藤井慶輔

2023年度人工知能学会全国大会（第37回） 2023.6

イベント時空間予測と数理モデルに基づくサッカーの包括的スペース評価指標

太田阿留, 藤井慶輔, 日置尋久

2023年度スポーツデータサイエンスコンペティションサッカー部門 2024.1

Wasserstein距離を用いたバスケットボール選手のシューティングスタイルのクラスタリングに基づくラインナップ分析

山田和宏, 藤井慶輔

SICE中部若手研究発表会2023 2023.11

Team sports analytics using machine learning Invited

Keisuke Fujii

AI symposium at 29th Congress of International Society of Biomechanics (ISB) 2023.8.1

Machine learning-based analysis with multi-agent trajectories

Keisuke Fujii

International Symposium of Hierarchical Bio-Navigation 2024 2024.3.11

Machine learning-based analysis using multi-agent trajectories

Keisuke Fujii

2023.9.11

Exploration of Learning;Process in Cooperative Hunting with Deep Reinforcement Learning

筒井和詩, 田中良弥, 武田一哉, 藤井慶輔

2023年度人工知能学会全国大会（第37回） 2023.6

模倣学習を用いた障害物環境下における2種類のエコーロケーションコウモリの経路予測

源田祥子, 手嶋優風, 小原大知, 青木耀大, 藤井慶輔, 飛龍志津子

計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2023 2023.11

　 PREV - NEXT 　

<FUJII Keisuke>

Presentations -