論文 - 藤井　慶輔

A strategic framework for optimal decisions in football 1-vs-1 shot-taking situations: an integrated approach of machine learning, theory-based modeling, and game theory 査読有り

Calvin Yeung, Keisuke Fujii

Complex & Intelligent Systems     2024年10月

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1007/s40747-024-01466-4

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3D Pose-Based Temporal Action Segmentation for Figure Skating: A Fine-Grained and Jump Procedure-Aware Annotation Approach. 査読有り

Ryota Tanaka, Tomohiro Suzuki, Keisuke Fujii

Proceedings of the 7th ACM International Workshop on Multimedia Content Analysis in Sports(MMSports@MM)     頁： 17 - 26   2024年10月

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：ACM  

DOI： 10.1145/3689061.3689077

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/mmsports/mmsports2024.html#TanakaS024

Multi-agent statistically discriminative sub-trajectory mining and an application to NBA basketball 査読有り

Rory Paul Bunker, Vo Nguyen Le Duy, Yasuo Tabei, Ichiro Takeuchi, Keisuke Fujii

Journal of Quantitative Analysis in Sports     2024年9月

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1515/jqas-2023-0039

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その他リンク： https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/jqas-2023-0039/pdf

Mathematical models for off-ball scoring prediction in basketball 査読有り

Rikako Kono, Keisuke Fujii

11th Workshop on Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics 2024 (MLSA'24) co-located with the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery (ECML-PKDD'24)     2024年9月

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

arXiv

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その他リンク： http://arxiv.org/pdf/2406.08749v2

Force-Based Modeling of Heterogeneous Roles in the Coordinated Behavior of a Triad 査読有り

Jun Ichikawa, Keisuke Fujii

New Generation Computing   42 巻 ( 5 ) 頁： 983 - 995   2024年8月

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担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1007/s00354-024-00277-y

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その他リンク： https://link.springer.com/article/10.1007/s00354-024-00277-y/fulltext.html

Open-Vocabulary Predictive World Models from Sensor Observations. 査読有り 国際誌

Robin Karlsson, Ruslan Asfandiyarov, Alexander Carballo, Keisuke Fujii, Kento Ohtani, Kazuya Takeda

Sensors   24 巻 ( 14 ) 頁： 4735 - 4735   2024年7月

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.3390/s24144735

PubMed

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Unveiling Multi-Agent Strategies: A Data-Driven Approach for Extracting and Evaluating Team Tactics from Football Event and Freeze-Frame Data 査読有り

Calvin Yeung, Rory Bunker, Keisuke Fujii

Journal of Robotics and Mechatronics   36 巻 ( 3 ) 頁： 603 - 617   2024年6月

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：富士技術出版株式会社  

DOI： 10.20965/jrm.2024.p0603

CiNii Research

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Force-Based Modeling of a Resilient Helping Role in Coordinated Behavior of a Triad. 査読有り

Jun Ichikawa, Keisuke Fujii

26th International Conference on Human-Computer Interaction (HCI International 2024)   56 巻   頁： 148 - 155   2024年6月

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担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1007/978-3-031-61932-8_18

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/hci/hci2024-56.html#IchikawaF24

AutoSoccerPose: Automated 3D posture Analysis of Soccer Shot Movements. 査読有り

Calvin Yeung, Kenjiro Ide, Keisuke Fujii

IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition     頁： 3214 - 3224   2024年6月

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担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

DOI： 10.1109/CVPRW63382.2024.00327

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/cvpr/cvprw2024.html#YeungI022

TeamTrack: A Dataset for Multi-Sport Multi-Object Tracking in Full-pitch Videos. 査読有り

Atom Sco, Ikuma Uchida, Ning Ding, Rikuhei Umemoto, Rory P. Bunker, Ren Kobayashi, Takeshi Koyama, Masaki Onishi, Yoshinari Kameda, Keisuke Fujii

IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition     頁： 3357 - 3366   2024年6月

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担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

DOI： 10.1109/CVPRW63382.2024.00340

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/cvpr/cvprw2024.html#ScottUDUBKKOK022

Pseudo-label based unsupervised fine-tuning of a monocular 3D pose estimation model for sports motions. 査読有り

Tomohiro Suzuki, Ryota Tanaka, Kazuya Takeda, Keisuke Fujii

IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition     頁： 3315 - 3324   2024年6月

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担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

DOI： 10.1109/CVPRW63382.2024.00336

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/cvpr/cvprw2024.html#SuzukiTT022

Collaborative hunting in artificial agents with deep reinforcement learning 査読有り

Kazushi Tsutsui, Ryoya Tanaka, Kazuya Takeda, Keisuke Fujii

eLife     2024年5月

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担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1101/2022.10.10.511517

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Estimation of control area in badminton doubles with pose information from top and back view drone videos 査読有り

Ning Ding, Kazuya Takeda, Wenhui Jin, Yingjiu Bei, Keisuke Fujii

Multimedia Tools and Applications   83 巻 ( 8 ) 頁： 24777 - 24793   2024年5月

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1007/s11042-023-16362-1

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その他リンク： https://link.springer.com/article/10.1007/s11042-023-16362-1/fulltext.html

DRUformer: Enhancing Driving Scene Important Object Detection With Driving Scene Relationship Understanding. 査読有り

Yingjie Niu, Ming Ding, Keisuke Fujii, Kento Ohtani, Alexander Carballo, Kazuya Takeda

IEEE Access   12 巻   頁： 67589 - 67599   2024年5月

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1109/ACCESS.2024.3400589

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Automatic detection of faults in race walking from a smartphone camera: a comparison of an Olympic medalist and university athletes 査読有り

Tomohiro Suzuki, Kazuya Takeda, Keisuke Fujii

International Journal of Computer Science in Sport     2024年3月

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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Automatic Detection of Faults in Simulated Race Walking from a Fixed Smartphone Camera. 査読有り

Tomohiro Suzuki, Kazuya Takeda, Keisuke Fujii

International Journal of Computer Science in Sport   23 巻 ( 1 ) 頁： 22 - 36   2024年3月

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.2478/ijcss-2024-0002

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頑健かつ解釈可能性の高いナビゲーションのための深層強化学習と追跡行動モデルの階層的統合

筒井 和詩, 武田 一哉, 藤井 慶輔

人工知能学会全国大会論文集   JSAI2024 巻 ( 0 ) 頁： 3I5OS27b04 - 3I5OS27b04   2024年

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担当区分：最終著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

<p>理論モデルを機械学習モデルに統合することは、効率的で頑健なモデルを構築するための大きな可能性を秘めている。本研究では、生物学分野でしばしば用いられる追跡行動モデルと深層強化学習を階層的に統合したハイブリッドアーキテクチャを提案する。この統合により、エージェントのモード切り替えとルールベースの行動選択をシームレスに行うことが可能となり、捕食者と被食者の相互作用的な環境において、捕食者エージェントが効率的なナビゲーションを実現できることが明らかになった。本アーキテクチャは既存のハイブリッドモデルやグレーボックスモデルとの統合も可能であるため、これらと組み合わせることによってさらに効率的なナビゲーションの実現が期待できる。</p>

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2024.0_3i5os27b04

CiNii Research

アルティメットにおけるドローン映像を用いた支配領域に基づくスペース評価

岩下 舜典, スコット アトム, 梅基 陸平, 丁 寧, 藤井 慶輔

人工知能学会全国大会論文集   JSAI2024 巻 ( 0 ) 頁： 3Xin221 - 3Xin221   2024年

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記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

<p>アルティメットは各7人からなる2チームがディスクをパスで運び、エンドゾーン内でディスクをキャッチすることで入る得点を競う。ディスクを保持しているプレイヤーは移動できないという他のスポーツにはない性質を持っているため、パスをもらうスペースを作ることがより重要である。サッカーやバスケは十分なデータがあり、スペースに関する研究も多いが、アルティメットはでどちらも不足している。そこで本研究では、実践的で多くのチームが練習に採用している3対3に注目し、オフェンスにおけるスペースを評価することを目的とする。本研究で使用するデータはドローンカメラを用いた撮影で取得し、画角補正や座標変換を行うことで位置データを得た。使用するモデルは、ピッチ上の点にあるボールをコントロールできる確率を示すサッカーのpitch controlをもとにしたものである。このモデルを、ディスクを保持したまま移動できないなどのアルティメットのルールに適応させた。このpitch controlの値にエリアや距離を考慮した重みを掛け合わせることでスペース評価値を算出し、パスの直前のスペース評価値と得点の関連を分析する。</p>

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2024.0_3xin221

CiNii Research

サッカーにおけるフルピッチ映像からのイベント検出に基づいた前線の守備評価

井出 憲次朗, 内田 郁真, 梅基 陸平, 藤井 慶輔

人工知能学会全国大会論文集   JSAI2024 巻 ( 0 ) 頁： 3Xin247 - 3Xin247   2024年

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記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

<p>サッカーのデータ分析の多くは、選手とボールのトラッキングデータやイベントデータが必要であり、現状資金力のあるプロリーグが企業を介して人手で多くのデータを集めている状況である。先行研究では、機械学習モデルを用いてプロの放送映像から特定のイベント検出を行っていたが、アマチュアの映像は様々な撮影条件の存在から適用することが難しい。本研究はアマチュアのフルピッチ映像から特定のイベント検出を行い、その検出結果に基づいた前線の守備評価の妥当性の検討を目的とする。本研究では2種類の手法で映像からイベント検出を行った。1つ目は、映像のフレームを入力とし、予測ラベルを出力とする深層学習ベースのe2e-spotを用いる手法である。2つ目は、ボールのトラッキングデータから速度を算出し、速度の変化からパスの開始と終わりを検出するルールベースの手法である。プロの映像から学習してアマチュアのフルピッチ映像でファインチューニングを行ったe2e-spotでは、ルールベースの手法より正確にイベント検出を行えた。今後は、推定されたイベントを用いて、どれだけ正確にその後のサッカーの前線の守備評価を行えるかを検証する。</p>

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2024.0_3xin247

CiNii Research

シミュレーションデータを用いたサッカー基盤モデルの構築に向けて

染谷 大河, スコット アトム, 藤井 慶輔, 秋山 英久, 中島 智晴, 谷中 瞳

人工知能学会全国大会論文集   JSAI2024 巻 ( 0 ) 頁： 3I5OS27b02 - 3I5OS27b02   2024年

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記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

<p>「もしシュートではなくパスを選択していたらどうなっていただろうか？」 サッカーにおける反実仮想シミュレーションは、このような仮想的な状況を生成する手法であるが、選手間の複雑な相互作用が多く実現が難しい。一方で、実際には起きなかった試合状況を考慮しつつ、選手やチームの意思決定を定量的に評価することは、各クラブにとって重要な意味をもつ。近年、自然言語処理などの多くの分野では、大規模基盤モデルの有用性が報告されており、あらゆる下流タスクに応用されている。サッカードメインにおいても、このような基盤モデルが構築できれば、容易に反実仮想シミュレーションが可能になると考えられるが、大量の実データの確保が難しく、未だ実現に至っていない。そこで本研究では、大規模に取得可能なRobocup2Dの選手軌道シミュレーションデータを用いて、サッカー基盤モデルの構築を試みる。また、基盤モデルから派生した埋め込み表現の下流タスクにおける有効性も検証する。これにより、従来手法より長い文脈を考慮したプレーの定量評価が可能になるだけでなく、埋め込み表現を用いた類似プレーシーンの検索や分類など、多くの応用が期待される。</p>

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2024.0_3i5os27b02

CiNii Research