Yohei Nakada 研究室

主宰者：Yohei Nakada
明治大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、スポーツの試合映像や選手の位置情報から、ゲーム理解を深めるための情報を抽出・活用する研究に取り組んでいます。サッカー、ラグビー、バスケットボールなどの団体球技を対象に、選手やボールの動きを追跡するデータを収集し、選手が形成する空間配置や戦術パターンを解析することで、視聴者やコーチ・選手の試合理解を支援することを目指しています。 手法としては、機械学習や深層神経ネットワーク、最適化アルゴリズムを活用した解析と可視化に重点を置いています。特に、選手の位置関係から導き出される幾何学的な特徴量を計算し、ニューラルネットワークに入力することで、攻撃場面の分類や最適な攻撃パターンの導出を実現しています。さらに、球の飛行軌跡をモデル化し、シミュレーション技術を組み合わせることで、ラグビーのキック・パスやバスケットボールのドリブルなど、複雑な動作の最適な戦術プランを計算しています。 これらの研究を通じて、本研究室は数理的な手法により、スポーツ放映やタクティカルボードなどの実応用に貢献できる基盤を構築しています。また、運転支援や ファッションコーディネートなど、他の応用分野にも同様の画像解析技術や機械学習手法を拡張する取り組みも進めています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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