画像によるサッカーのファール判別における水増し手法の影響

摘要

スポーツにおいてファールは誤審や演技などにより判定が難しい。これに対して画像判定による自動判定が期待されている。しかし、機械学習などによる画像判定では、学習元となるデータが大量に必要であり収集が困難となる。そこで、ファール画像を機械学習する際にデータの水増しの影響について調査する。水増しとは教師データとなる画像について、画像加工を行うことで教師データを増やす手法である。この手法の効果があれば、少ない画像でもファールの判別ができると考えられる。