研究者はエラーを迅速に特定し、フォームを改善するシステムを開発しています

研究 の中に 国際生体認証ジャーナル 武道の訓練における実践者の精度を評価するための新しい方法を導入します。 この方法は、アスリートの動きのエラーを迅速に特定し、トレーナーがアスリートをより正確に正しいフォームに導くことができるようにすることに重点を置いています。

このシステムは、中国の武術のコレクションである武術に特に焦点を当てて開発されました。 武道 複雑さと正確さで知られるスタイル。

中国の長春にある吉林警察大学警察スポーツ教育研究部の Zhiqiang Li 氏は、オプティカル フロー法やショット適応 K 平均法クラスタリングなどの高度なアルゴリズムをシステムでどのように使用したかについて説明します。 これらは、ビデオから「キー フレーム」を抽出し、武道の動きのテクスチャ特徴を分析するために使用されます。

解析により、誤った動きを検出する精度は96.58%に達します。 最小の認識エラーは 1.9% であると Li 氏は付け加えています。 重要なことに、この方法は非常に効率的であり、トレーナーや 学生 わずか 11 秒ほどで肯定的な認識が得られます。

このアプローチは武道のトレーニングに非常に役立ち、コーチが次のことを認識できるようになります。 エラー で リアルタイム たとえ授業中に間違いを見つけるのが難しかったり、判断が曖昧だったとしても、その場で生徒にアドバイスや指導を提供します。

したがって、この方法はトレーニングの有効性を高める可能性があり、間違った行動が怪我につながることが多いことを考えると、学生が直面する身体的問題の数も減らすことができる可能性があります。 高い精度は生徒の技術的熟練度の向上に役立つだけでなく、武道への参加をより安全にします。 このシステムは、武道のパフォーマンス全体の美的魅力にも利益をもたらします。

このシステムは、特定の武道において技や動作が許可されているか違法であるかの判断が曖昧な場合の審判目的に拡張できるのではないかと想像する人もいるかもしれない。 また、このようなシステムが、国際テニスで使用されるデジタル線審やサッカー（協会）で使用されるビデオ・アシスタント・レフェリー（VAR）と同様に物議を醸すことは容易に想像できます。