顔特徴量を用いた顔各部の筋電位推定
筋電位は筋活動の状態を把握するために有用な生体信号ですが、電極を身体に貼り付けて測定する必要があるため、日常的な動作中の計測には制約があります。本研究では、OpenCVなどを用いて取得した顔の複数の特徴量と、同時に計測した筋電位を対応付けてデータセットを構築し、顔特徴量を入力として，機械学習や回帰手法を用いて顔の動きから筋電位を推定する手法について検討しています。これにより、筋電位センサを直接装着することなく、顔特徴量から筋活動を推定することを目指しています。
筋電位測定の実行風景
バレーボールジャンプサーブにおける動作解析
バレーボールのジャンプサーブにおける物理機構を明らかにするため、モーションキャプチャリングによって取得した身体各部の位置座標が，ボール速度や成功率に与える影響を，バイオメカニクス・機械学習・統計等を用いて検討しています。現在，法政大学バレーボール部にもご協力頂きながら，トップ選手のスパイクフォームから得られるデータを用いて，各種解析を行っています．将来的に，バレーボール競技力向上を実現できる実用的なシステム構築を目指しています．
ジャンプサーブ動作解析の様子