Human Activity Recognition of Figure Skating Jumps Using Abdominal Electromyography and Accelerometry

フィギュアスケートは、一瞬の判断と精密な身体制御が成功を左右するスポーツです。スケーターは空中に飛び上がり、何度も回転し、よろつくことなく細い氷の刃の上に着地しなければなりません。何十年もの間、コーチたちは自身の目やスローモーションビデオに頼ってこれらのジャンプを判定し、踏み切りや着地のわずかなエラーを探してきました。しかし、カメラには死角があります。カメラは外側にあるものしか見ることができません。ジャンプの準備をするために体内の筋肉がどのように働いているのかを見ることはできず、また、スケーターの体が速すぎて手足が視界を遮ってしまうときには、常に鮮明に見えるとは限りません。これを解決するために、科学者たちはウェアラブルセンサー、つまり動きや筋肉の活動を記録するために皮膚に貼り付ける小さなデバイスに注目しました。これは、アスリートのパフォーマンスの隠れたメカニズムを理解するための新しい方法を提供しています。

チェコのオストラヴァ工科大学とオストラヴァ大学の研究チームは、これらのウェアラブルセンサーを使用して、特定のフィギュアスケートのジャンプを自動的に識別する新しい手法を開発しました。彼らの目標は、カメラや審査員のチームを必要とせずに、シングル回転から複雑なトリプル回転まで、6種類の異なる種類のジャンプを判別できるシステムを作ることでした。スケーターを観察する代わりに、彼らのシステムは身体の内部信号に耳を傾けます。研究チームは、12人のエリート女子中高生スケーターの背中に小さなセンサーを取り付けました。一つのセンサーは3方向の体の加速度を測定し、腹部に配置された2つの別のセンサーは体幹部の筋肉の電気活動を測定しました。この組み合わせにより、研究者たちはジャンプの物理的な動きと、スケーターが氷から離れる直前に行われる筋肉の準備の両方を捉えることができました。

研究者たちは、アクセル、サルコウ、ループのシングル、ダブル、トリプルのバージョンを含む、数百回のジャンプ試行からデータを収集しました。その後、彼らはこの情報を、パターンを学習するように設計されたコンピュータシステムに投入しました。チームは、どのコンピュータ学習手法がジャンプを正しいカテゴリーに分類するのに最適かを判断するために、いくつかの異なる手法をテストしました。その結果、画像認識によく使われる複雑なディープラーニング・ネットワークではなく、一連の論理的なルールに従って意思決定を行う、より単純なツリーベースの手法が最も成功したことがわかりました。このシステムは驚異的な精度を達成し、ジャンプの種類を99パーセント近い確率で正しく特定しました。システムは、センサーデータの短く特定の時間枠に注目することで機能し、各ジャンプの独特な特徴を捉えるには、わずかなオーバーラップを持つ0.6秒間のデータウィンドウが最適であることを見出しました。

この研究における重要な発見は、コンピュータが正しい選択をするために、センサーデータのどの部分が実際に必要であるかを理解することでした。研究者たちは、システムが依然として機能するかどうかを確認するために、特定のセンサーを取り除いてテストを行いました。その結果、動きのセンサーだけでもそれなりの仕事はできるものの、腹部の筋肉を測定するセンサーを取り除くと、システムの性能が著しく低下することがわかりました。これは、スケーターがジャンプの直前にどのように体幹を締め付けるかが、一つのジャンプを他のジャンプと区別する決定的な手がかりであることを裏付けています。さらに、体の左右および上下の動きが最も重要な物理的信号であり、前後方向の動きはあまり重要ではないことも発見されました。これは、ターンを開始するためにスケーターが使う特定の傾きや、着地時に氷を叩く力が、ジャンプを定義する主要な物理的マーカーであることを示唆しています。

この研究は、スポーツテクノロジーにおける共通の課題、すなわち、かさばる装置の必要性についても取り組んでいます。これまでのスケートジャンプの追跡の多くは、手首、足首、腰に複数のセンサーを配置する必要があり、それらはアスリートにとって重く、集中を妨げる可能性がありました。今回の新しい手法は、背中の単一のセンサーと腹部の2つの小さなセンサーの組み合わせだけで、トップレベルの結果を達成できることを証明しました。この軽量なセットアップにより、システムがスケーターの自然な動きを妨げる可能性が低くなり、実戦的なトレーニングにおいてより実用的になります。現在の研究は、管理された環境における若い女性スケーターによる成功したジャンプに焦点を当てていますが、研究者たちは、このアプローチがコーチがリアルタイムでジャンプの質を分析するのを助ける将来のツールへの基礎を築くものであると考えています。ジャンプが実行される正確な瞬間を特定し、即座に分類することで、このようなテクノロジーは、肉眼では見えないまま、アスリートが技術を磨き、怪我を予防するのを助けることができるようになるかもしれません。