@techreport{oai:mie-u.repo.nii.ac.jp:00013895,
 author = {坂本, 良太 and Sakamoto, Ryota},
 month = {Jun},
 note = {application/pdf, スポーツや踊り，あるいは手術の手技といった身体動作を主体とした技能を教えるために，動作における特徴を見出す研究を行った．モーションキャプチャー装置により取得した身体の動きは，全身の個々の関節に対して膨大な量となる。そのため中に潜む特徴を保持しつつ不要なデータを削除する符号化が必要となる．本研究では野球での投球動作におけるフットプラント，トップポジションといった特徴的な姿勢に寄与する関節の検証や，医師の手技において機械学習により初学者と熟練者の差異を求める手法について提案した．, This project aims at finding out notable features of body motions in order to teach a skill of a sport, a dance, or a medical procedure. Motion data of the body acquired with a motion capture manufactured building is a tremendous amount to each joint of the whole body. Therefore, coding methods that reducing unwanted data while keeping the potential features are desired. The author examined joints contributing to a characteristic posture such as foot plant and top position in pitching motion in baseball. The author also proposed a method to find the difference between novices and experts by machine learning in a medical operation., 2015年度～2018年度科学研究費補助金(若手研究(B))研究成果報告書, 15K16257},
 title = {運動教示のためのリアルタイム身体動作符号化},
 year = {2019},
 yomi = {サカモト, リョウタ}
}