Sports Behavior Group 

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。

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。

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。

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]

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] 

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 

複数人のモデリングのための部分観測と力学的制約を伴う分散型方策学習

Keisuke Fujii, Naoya Takeishi, Yoshinobu Kawahara & Kazuya Takeda, arXiv preprint arXiv:2007.03155, 2020  [arXiv] [code]

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

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

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。

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。

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。

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。