研究者詳細 - 藤井　慶輔

論文 - 藤井　慶輔

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A sense of distance and movement characteristics of golfers tested without visual feedback of outcomes: Is a putt that feels subjectively good also physically good? 査読有り

4 巻 ( 987493 ) 2022年10月

Automatic Fault Detection in Race Walking From a Smartphone Camera via Fine-Tuning Pose Estimation 査読有り

2022年10月

集団運動における機械学習を用いたデータ科学査読有り

藤井慶輔

人工知能学会研究会資料人工知能基本問題研究会 121 巻 ( 0 ) 頁： 18 - 18 2022年9月

Optimization of aircraft flight paths considering the conflicting parameters of economy and safety 査読有り

Tetsuya Nagashima, Ming Ding, Keisuke Fujii, Kazuya Takeda

33rd Congress of the International Council of the Aeronautical Sciences 2022年9月

Evaluation of creating scoring opportunities for teammates in soccer via trajectory prediction 査読有り

Masakiyo Teranishi, Kazushi Tsutsui, Kazuya Takeda, Keisuke Fujii

2022年9月

Emergence of Collaborative Hunting via Multi-Agent Deep Reinforcement Learning, International Workshop on Human Behavior Understanding 査読有り

International Workshop on Human Behavior Understanding (HBU'22) in conjunction with 26th International Conference on Pattern Recognition (ICPR'22) 2022年8月

SoccerTrack: A Dataset and Tracking Algorithm for Soccer with Fish-eye and Drone Videos. 査読有り

Atom Scott, Ikuma Uchida, Masaki Onishi, Yoshinari Kameda, Kazuhiro Fukui, Keisuke Fujii 0001

CVPR Workshops 頁： 3568 - 3578 2022年6月

Deep Reinforcement Learning in a Racket Sport for Player Evaluation With Technical and Tactical Contexts. 査読有り

Ning Ding, Kazuya Takeda, Keisuke Fujii

IEEE Access 10 巻頁： 54764 - 54772 2022年5月

Discriminant Dynamic Mode Decomposition for Labeled Spatiotemporal Data Collections. 査読有り

Naoya Takeishi, Keisuke Fujii, Koh Takeuchi, Yoshinobu Kawahara

SIAM J. Appl. Dyn. Syst. 21 巻 ( 2 ) 頁： 1030 - 1058 2022年5月

How does AI play football? An analysis of RL and real-world football strategies 査読有り

Atom Scott, Keisuke Fujii, Masaki Onishi

International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART 2022) 1 巻頁： 42 - 52 2022年2月

Evaluation of soccer team defense based on prediction models of ball recovery and being attacked: A pilot study 査読有り

Kosuke Toda, Masakiyo Teranishi, Keisuke Kushiro & Keisuke Fujii

PLoS One 17 巻 ( 1 ) 頁： e0263051 2022年1月

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

DING Ning, TAKEDA Kazuya, FUJII Keisuke

Proceedings of the Annual Conference of JSAI JSAI2022 巻 ( 0 ) 頁： 1S1IS304 - 1S1IS304 2022年

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：The Japanese Society for Artificial Intelligence

Evaluating the performance of players in dynamic competition plays a vital role in effective sports coaching. However, the evaluation of players in racket sports has been still difficult in a quantitative manner, because it is derived from the integration of complex tactical and technical (i.e., whole-body movement) performances. In this paper, we propose a new evaluation method for racket sports based on deep reinforcement learning, which can analyze the player's motion in more detail than the results (i.e., scores). Our method uses historical data including players' tactical and technical performance information to learn the next score probability as Q function, which is used to value players’ actions. We verified our approach by comparing various models and present the effectiveness of our method through use cases that analyze the performance of the top badminton players in world-class events.

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2022.0_1s1is304

CiNii Research

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査読有り

牛尾和嵯, 藤岡慧明, 藤井慶輔, 波部斉, 川嶋宏彰, 飛龍志津子

人工知能学会全国大会論文集 JSAI2022 巻 ( 0 ) 頁： 3G4OS15b02 - 3G4OS15b02 2022年

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

コウモリは自身が発した超音波の反響を処理することで周囲環境を認識する反響定位を行う．また多くの種のコウモリが集団で生息し，ねぐらからいくつもの個体が連なって出巣する集団飛行も観察されるが，夜間での計測の難しさなどからコウモリの群行動メカニズムに関する研究はほとんど行われていない．そこで本研究は，高感度ビデオカメラを用いて出巣するユビナガコウモリの飛行軌跡を3次元的に計測し，出巣の行動パターンを調べた．またコウモリは，他個体との衝突を回避しながらも，効率的な集団での出巣を可能にしていると考えられる．そこで，グレンジャー因果関係を集団移動軌跡において計算可能な手法を適用することで（Fujii et al., NeurlPS’21），出巣時のコウモリの群行動を分析した．その結果，前方を飛行する個体は，他個体から「分離」または「接近」するように飛行していることが分かった．これはすなわち，音声を用いて環境把握するコウモリは，視覚的には捉えることのできない後方個体からの影響も受けていることを示唆しており，視覚動物を中心とする集団行動のモデル動物とは違う，コウモリ独自の群行動メカニズムの存在が考えられる．

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2022.0_3g4os15b02

CiNii Research

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査読有り

寺西真聖, 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 JSAI2022 巻 ( 0 ) 頁： 3G4OS15b05 - 3G4OS15b05 2022年

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

サッカーは22人の選手とボールが複雑に相互作用する競技である。サッカーの攻撃選手の定量的評価については、ボール保持状態に関する研究が多く、数は少ないがボール非保持状態に関する研究も行われている（例えば[1] Spearman et al. 2018)。しかし、ボールを保持せず、受け取らない攻撃選手の評価が難しく、典型的な（あるいは予測された）動きと比べて、どのように動いたことが得点機会の創出に寄与するかを明らかにすることが難しい。本研究では、軌道予測により生成された基準となる動きを実際の動きと比較して、オフボールの得点機会を創出する選手を評価する。提案手法では、まず正確に選手間の関係性をモデル化し長期軌道予測が可能な、グラフ変分再帰型ニューラルネットワークを用いて軌道予測を行う。次に、ボール非保持状態を評価する既存手法[1]の実データの値と軌道予測の値の差に基づき、基準となる予測された動きと比べて、どのように動いたことが得点機会の創出に寄与したかを評価する。検証では、Jリーグの全18チームとの得点との関連やある1試合の例を用いて、提案手法の評価が直観に合うことを示す。

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2022.0_3g4os15b05

CiNii Research

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査読有り

中原啓, 武田一哉, 藤井慶輔

人工知能学会全国大会論文集 JSAI2022 巻 ( 0 ) 頁： 3G4OS15b04 - 3G4OS15b04 2022年

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

近年、測定技術の向上に伴い、野球の応用的なデータ分析が広く行われるようになった。グラウンド上のあらゆるプレーが定量的に評価され、個人やチームの戦略に大きな影響を及ぼしている。個人の打撃貢献を表す指標としてwOBAという指標がよく知られているが、wOBAは走者状況や点差などの試合状況を考慮しない。しかしながら、実際の試合において試合状況を考慮して複数の打撃戦略を使い分けることは一般的であり、その効果は未知である。これは、打者の戦略を第三者が取得できず、効果の推定が困難であるためだと考えられる。そこで本研究では、反実仮想シミュレーションによる効果推定方法を新たに提案する。これを実現するため、打撃戦略の変更にあたって妥当な打撃能力変換を行う深層学習モデルを提案する。本手法によって、実際の試合データでは難しかった、様々な戦略の効果推定が可能となる。検証の結果、打撃戦略のスイッチングコストを無視できる場合、戦略の使い分けが得点を増加させることが明らかになった。また、スイッチングコストを考慮する場合、得点が増加するための条件は限定的であることが明らかになった。

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2022.0_3g4os15b04

CiNii Research

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査読有り

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 JSAI2022 巻 ( 0 ) 頁： 3G4OS15b03 - 3G4OS15b03 2022年

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

協調的な狩りは自然界に広くみられる協力の形であるが、その捕食の組織化のレベルには種によって違いがあることが知られている。しかし、このような多様性を包括的に捉える試みは少なく、協力的な捕食の形態がどのように進化し、維持されてきたかは十分に理解されていない。本研究では、深層強化学習に基づくマルチエージェント・シミュレーションを用いてこの問題に取り組んだ。ここでは、これまでの自然観察から捕食形態との関連が示唆されている要因を変化させた際の行動方略の変化を調べ、捕食者よりも獲物のほうが移動能力が高く単独での捕捉が困難であり、かつ獲物を捕まえた際に食料（報酬）を共有する、という二つの要因が組み合わさった条件において個体間で役割分担のみられる最高レベルの組織化が現れることがわかった。この結果は、これまで高度な認知能力が必要かもしれないと考えられてきた洗練された捕食形態が比較的単純な認知および学習の仕組みから進化しうることを示唆するとともに、捕食の形態とその生物の置かれた環境との密接な結びつきを強調している。

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2022.0_3g4os15b03

CiNii Research

Analysis of group behavior based on sharing heterogeneous roles in a triad using a coordinated drawing task 査読有り

2022年

Cooperative play classification in team sports via semi-supervised learning, International Journal of Computer Science in Sport 査読有り

2022年

Frechet and Hausdorff Kernels for Trajectory Data Analysis 査読有り

Koh Takeuchi, Masaaki Imaizumi, Shunsuke Kanda, Keisuke Fujii, Masakazu Ishihata, Takuya Maekawa, Ken Yoda, Yasuo Tabei

29th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems (ACM SIGSPATIAL 2021) 2021年11月

Skill Differences in a Discrete Motor Task Emerging From the Environmental Perception Phase 査読有り

Yumiko Hasegawa, Ayako Okada, Keisuke Fujii

Frontiers in Psychology 12 巻 2021年10月

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