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大学・研究所にある論文を検索できる 「トラッキングデータに基づくサッカー選手の運動法則の検証」の論文概要。リケラボ論文検索は、全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索できる論文検索サービスです。

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トラッキングデータに基づくサッカー選手の運動法則の検証

瀧澤 健太 中央大学

2022.09.22

概要

サッカーの試合ではパスを単位としたイベントデータ[1]や全選手の位置を追跡したトラッキングデータ[2]などさまざまな種類のデータが取得されている.それに伴い,現在では様々な手法を用いてサッカーの試合分析が行われている[3].

本研究では,トラッキングデータを用いて2つの問題について分析を行う.1つ目の問題は,サッカーにおいて選手は何らかの運動法則に従っているのか?ということである.サッカーの試合の戦況は様々な要素に影響されるが,突き詰めれば選手の運動に帰着する.速度に比例した抵抗を仮定した運動方程式に基づくFujimuraの運動モデル[4]は,選手の到達位置を予測するための標準的なモデルとして用いられているが,その妥当性は十分に検証されていない.そこで,第3章ではトラッキングデータから求めた選手の到達位置とFujimuraの運動モデルの一般解を比較し,得られた結果からFujimuraの運動モデルの妥当性と限界を議論する.2つ目の問題は,サッカーの分析に選手の視点という要素を取り入れることができるか?ということである.近年,サッカーの試合では様々なデータ(トラッキングデータや映像データなど)が取得可能になったが,これらはフィールド外の位置から取得されたものであるため,俯瞰的な視点による分析が中心である.しかし,実際の試合において,選手は自身の視覚情報を基にプレーや運動を選択する.つまり,選手の視点を考慮することで,より実際の試合に即した分析が可能になると考えられる.そこで,第4章ではトラッキングデータから選手が試合中に得る視覚情報を推定し,視覚情報に基づくプレー分析を行う.

参考文献

[1] P. Luca, C. Paolo, R. Alessio, M. Emanuele, F. Paolo, P. Dino, and G. Fosca: Scientific Data 6 (2019). 236.

[2] S. A. Pettersen, D. Johansen, H. Johansen, V. Berg-Johansen, V. R. Gaddam, A. Mortensen, R. Langseth, C. Griwodz, H. K. Stensland, and P. Halvorsen: Proceedings of the 5th ACM Mul- timedia Systems Conference (2014). 18–23.

[3] J. Gudmundsson and M. Horton: ACM Computing Surveys (CSUR) 50 (2017). 1–34.

[4] A. Fujimura and K. Sugihara: Systems and Computers in Japan 36 (2005). 49–58.

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