Sports Behavior Group

Mission

Sports Behavior Group is studying information processing technology such as machine learning using complex time-series data like human body movements. We have conducted researches to model, evaluate, and understand human skillful movements and flexible teamwork using motion data of actual sports games. However, there are many unclear points regarding the behavior that deal with situations that are difficult to predict. Therefore, we aim to tackle these unsolved problems, and to develop basic information technology that can be used conveniently for various people.

スポーツ行動グループは、ヒトの身体運動などの複雑な時系列データを扱う、機械学習などの情報処理技術の研究に取り組んでいます。主にこれまで、実際に行われたスポーツの身体運動データを用いて、ヒトの巧みな動きや柔軟なチームワークなどをモデル化・評価・理解する研究を行ってきました。しかし、特に予測が難しい状況に対応するような行動に関して未解明な点が多く残されています。そこで、これらの未解決な問題に取り組むとともに、様々な人が便利に使える情報基盤技術の開発を目指します。

Members

Keisuke FUJII(藤井慶輔), Head of Sports Behavior Group.

Assistant Professor (Graduate School of Informatics), Visiting Scientist (RIKEN Center for Advanced Intelligence Project), Homepage (E) ()

Kazushi TSUTSUI(筒井和詩), Sports Behavior Group

Researcher

Ziyi ZHANG, Sports Behavior Group

Ph.D candidate

Taku UMEDA, Driver Behavior Group

Master student

Masakiyo TERANISHI, Sports Behavior Group

Bachelor student

Projects

Data-driven Analysis in Collective Motions

Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (JSPS) 科研費 新学術領域研究(生物移動情報学)

Developing algorithms for analyzing collective motions forming teamwork, especially for evaluating and understanding them by modeling with machine learning. チームワークを形成する集団運動の移動データを解析する手法を開発します。特に機械学習などを用いてモデル化して評価・理解する手法に取り組みます。

Visualization of Social Behaviors

Grant-in-Aid for Young Scientists (JSPS) 科研費 若手研究

Developing algorithms for visualizing social behaviors in collective motions, especially for classifying and evaluating them in interpretable ways with machine learning. 集団運動における社会的な行動を可視化する手法を開発します。特に機械学習などを用いて解釈可能な形式で分類・評価する手法に取り組みます。

Recent Researches (list, 日本語)

複雑な集団運動におけるネットワークダイナミクスの物理的に解釈可能な分類

Keisuke Fujii, Naoya Takeishi, Motokazu Hojo, Yuki Inaba, Yoshinobu Kawahara, Scientific Reports 10 3005 2020 [arXiv] [code]

周期的なヒト移動運動における協調構造のためのデータ駆動的なスペクトル解析

Keisuke Fujii, Naoya Takeishi, Benio Kibushi, Motoki Kouzaki, Yoshinobu Kawahara, Scientific Reports 9 16755 2019 [code]

観測量間の動的構造を抽出するためのベクトル値再生核ヒルベルト空間における動的モード分解

Keisuke Fujii, Yoshinobu Kawahara, Neural Networks, 117 94-103 2019 [arXiv] [code]

集団運動ダイナミクスにおける方程式フリーの予測と分類

Keisuke Fujii, Takeshi Kawasaki, Yuki Inaba, Yoshinobu Kawahara, PLoS Computational Biology 14(11) e1006545 2018

Koopman spectral kernels for comparing complex dynamics: Application to multiagent sport plays, Keisuke Fujii, Yuki Inaba, Yoshinobu Kawahara, ECML-PKDD'17 127-139 2017

切替適応の最小モデル:人間の横移動にインスパイアされて

Keisuke Fujii, Yuki Yoshihara, Hiroko Tanabe, Yuji Yamamoto, Frontiers in Human Neuroscience 11(298) 2017

回復力のある助ける行動:小規模な人間集団における、階層的なサブシステムの切替と重複

Keisuke Fujii, Keiko Yokoyama, Takeshi Koyama, Akira Rikukawa, Hiroshi Yamada, Yuji Yamamoto, Scientific Reports 6(23991) 2016