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 measure, recognize, analyze, predict, and evaluate human skillful movements and flexible teamwork using motion data of actual sports games. There are still many difficult points about automating them. We tackle these problems and develop basic information technology that can be used conveniently for various people.
スポーツ行動グループは、人間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などを用いて、人間の巧みな動きや柔軟なチームワークなどを計測・認識・分析・予測・評価する研究を行ってきました。しかし、これらを自動化することについては、未だ難しい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。
Introduction
Members
Kazushi TSUTSUI(筒井和詩), Sports Behavior Group
Designated Assistant Professor (Graduate school of Informatics), Homepage
Kota YAMAMOTO(山本耕太), Sports Behavior Group
Researcher (JSPS PD, Graduate school of Informatics), Homepage
Ziyi ZHANG, Sports Behavior Group
Ph.D candidate
Qingrui HU, Sports Behavior Group
Ph.D candidate
Atom Scott, Sports Behavior Group
Ph.D candidate
Qin Haobin, Sports Behavior Group
Ph.D candidate
Li Yin, Sports Behavior Group
Ph.D candidate
Rory BUNKER, Sports Behavior Group
Technical Assistant
Tomohiro SUZUKI, Sports Behavior Group
Master student
Rikuhei Umemoto, Sports Behavior Group
Master student
Ren Kobayashi, Sports Behavior Group
Master student
Ryota TANAKA, Sports Behavior Group
Master student
Kazuhiro YAMADA, Sports Behavior Group
Master student
Jiale FANG, Sports Behavior Group
Master student
Kenjiro IDE, Sports Behavior Group
Bachelor student
Shunsuke IWASHITA, Sports Behavior Group
Bachelor student
Alumni and Alumnae
Yu Teshima(手嶋 優風), Sports Behavior Group
Researcher (JSPS PD, Graduate school of Informatics)
Hiroshi NAKAHARA, Sports Behavior Group
Master student
Tatsuya YOSHIKAWA, Sports Behavior Group
Master student
Masakiyo TERANISHI, Sports Behavior Group
Master student
Taku UMEDA, Driver Behavior Group
Master student
Projects
Commercialization of technologies to evaluate team sports tactics based on image processing and machine learning predictions
START University Ecosystem Promoting GAP Fund Program (JST) START大学エコシステム推進型GAPファンドプログラム
Developing technologies to evaluate team sports tactics based on image processing and machine learning predictions. 集団スポーツ戦術を画像処理と機械学習の予測に基づき評価する技術の事業化を行います。
Methods for rule / learning-based analysis and intervention policy in hierarchical bio-navigation
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A) (JSPS) 科研費 学術変革(A)
Developing technologies for rule / learning-based analysis and intervention policy in hierarchical bio-navigation. 階層的な(個体間相互作用を伴う)生物ナビゲーションにおける数理・学習ベースの解析方法や介入方策決定手法の研究を行います。
Technologies for explanation and decision making in multi-agent motions
PRESTO, Japan Science and Technology Agency 科学技術振興機構さきがけ「信頼されるAIの基盤技術」
Developing technologies for explanation and decision making available to specialists in biological multi-agent motions. 生物集団移動の専門家が利用可能な説明・意思決定のための基盤技術に関する研究を行います。
Automatic detection of faults in race walking from a smartphone camera: a comparison of an Olympic medalist and university athletes
スマートフォンカメラから競歩の反則を自動検出:オリンピックメダリストと大学選手の比較 [arxiv] [code]
Tomohiro Suzuki, Kazuya Takeda, Keisuke Fujii, Automatic Fault Detection in Race Walking From a Smartphone Camera via Fine-Tuning Pose Estimation, IEEE 11th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2022), accepted.
2022年6月 鈴木智大・武田一哉・藤井慶輔, 第4回彗ひろば(バイオメカニクス研究会)学生部門 発表賞 受賞
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
Masakiyo Teranishi, Kazushi Tsutsui, Kazuya Takeda, Keisuke Fujii, 9th Workshop on Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics 2022 (MLSA'22) co-located with the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery (ECML-PKDD'22), 2022.9.19. [Full (arxiv)][code]
2022年1月 寺西真聖, 筒井和詩, 武田一哉, 藤井慶輔, 第11回日本統計学会スポーツ統計分科会スポーツデータ解析コンペティション サッカー部門 優秀賞 受賞
SoccerTrack: サッカーにおける魚眼動画とドローン動画のデータセットと追跡アルゴリズム
Atom Scott, Ikuma Uchida, Masaki Onishi, Yoshinari Kameda, Kazuhiro Fukui, Keisuke Fujii, 8th International Workshop on Computer Vision in Sports (CVsports) at Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR' 22), 3569-3579, 2022.6.21 [code]
バドミントン選手評価のための技術的および戦術的文脈を考慮した深層強化学習
Ding Ning, Kazuya Takeda, Keisuke Fujii, Deep reinforcement learning in a racket sport for player evaluation with technical and tactical contexts, IEEE Access, 10, 54764 - 54772, 2022 [code]
Learning interaction rules from multi-animal trajectories via augmented behavioral models
生物集団の軌跡から相互作用の規則を拡張行動モデルを介して学習する
Keisuke Fujii, Naoya Takeishi, Kazushi Tsutsui, Emyo Fujioka, Nozomi Nishiumi, Ryoya Tanaka, Mika Fukushiro, Kaoru Ide, Hiroyoshi Kohno, Ken Yoda, Susumu Takahashi, Shizuko Hiryu, Yoshinobu Kawahara, Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS'21), 34, 2021 [arXiv] [slide][openreview][code][Press EN/JP]
Extraction of swing motion contributing to prediction of shuttle drop position in badminton
バドミントンのシャトル位置予測に寄与するスイング動作の抽出
Tatsuya Yoshikawa, Kazushi Tsutsui, Kazuya Takeda, Keisuke Fujii, 30th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-21) workshop on AI for Sports Analytics (AISA), 2021
吉川達也, 藤井慶輔, 武田一哉, 第3回彗ひろば(バイオメカニクス研究会), 学生部門発表賞, 2021年6月
サッカーにおけるボール奪取・被有効攻撃予測に基づくチームの守備評価
Kosuke Toda, Masakiyo Teranishi, Keisuke Kushiro & Keisuke Fujii, PLoS One, 17(1) e0263051, 2022 [arXiv].
戸田康介, 寺西真聖, 久代恵介, 藤井慶輔, 第10回日本統計学会スポーツ統計分科会スポーツデータ解析コンペティション サッカー部門 優秀賞 受賞 2021年1月
スポーツ習慣のある統合失調症患者の認知と対人協調運動
Keisuke Fujii, et al., PLoS One 15(11), e0241863, 2020
サッカーにおける戦術的な評価を反映した模倣学習による選手の軌道予測
Masakiyo Teranishi, Keisuke Fujii, Kazuya Takeda, IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2020), 2020. Excellent Student Paper Award (On-demand), Bronze Prize
寺西真聖, 藤井慶輔, 武田一哉, 第34回人工知能学会全国大会, 2020年6月
寺西真聖, 藤井慶輔, 武田一哉, 第2回彗ひろば(バイオメカニクス研究会), 学生部門発表賞, 2020年6月
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]
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
Previous Projects
Easily-available technologies based on data-driven models
Grant-in-Aid for Scientific Research(B) (JSPS) 科研費 基盤研究(B)
Developing easily-available information technologies based on data-driven models for sports. 機械学習などを用いたスポーツのデータ駆動的モデルに基づく、スポーツ現場が利用しやすい情報提供技術に関する研究を行います。
Discovering neural bases supporting good teamwork
Grant-in-Aid for Scientific Research(B) (JSPS) 科研費 基盤研究(B) (分担)
Developing evaluation technologies for discovering neural bases supporting good teamwork. チームワークの良さを支える神経基盤の解明に貢献するための、評価手法に関わる情報技術の研究を行います。
Data-driven Analysis in Multi-agent 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 multi-agent 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。