[論文レビュー] Dempster-Shafer Theory for Move Prediction in Start Kicking of The Bicycle Kick of Sepak Takraw Game

Andino Maseleno, Md. Mahmud Hasan|arXiv (Cornell University)|Jan 10, 2014

Sports Analytics and Performance参考文献 6被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、複雑なアクロバティックスポーツであるセパクトクラウのバーチカルキックの初期キックフェーズにおけるプレイヤーの動きを予測するためのDempster-Shafer理論（DST）に基づくフレームワークを提案する。不確実性と不完全な知識を信念関数を用いてモデル化することで、複数の証拠源を統合し、曖昧性のある状況下でも予測精度を向上させる。これは、確率的モデルが限界に達する高不確実性の状況において、代替的に強固な手法を提供する。

ABSTRACT

This paper presents Dempster-Shafer theory for move prediction in start kicking of the bicycle kick of sepak takraw game. Sepak takraw is a highly complex net-barrier kicking sport that involves dazzling displays of quick reflexes, acrobatic twists, turns and swerves of the agile human body movement. A Bicycle kick or Scissor kick is a physical move made by throwing the body up into the air, making a shearing movement with the legs to get one leg in front of the other without holding on to the ground. Specifically, this paper considers bicycle kick of sepak takraw game in start kicking of the ball with uncertainty where player has different awareness regarding the contingencies. We have chosen Dempster-Shafer theory because the advantages of the Dempster-Shafer theory which include the ability to model information in a flexible way without requiring a probability to be assigned to each element in a set, providing a convenient and simple mechanism for combining two or more pieces of evidence under certain conditions, it can model ignorance explicitly, rejection of the law of additivity for belief in disjoint propositions.

研究の動機と目的

• バーチカルキックの開始フェーズにおけるプレイヤーの動きが高不確実性と動的な身体運動を伴うため、複雑でアクロバティックなキック行動の予測に直面する課題に対処すること。
• バーチカルキックの開始キックフェーズにおけるプレイヤーの状況に関する不完全で曖昧な情報のモデル化。
• 正確な確率が不要な状況下で、無知を明示的に表現し、複数の情報源からの証拠を統合する動き予測システムの開発。
• 伝統的な確率モデルが不足する可能性がある、リアルタイムのスポーツ動作予測における不確実性を扱うDSTの有効性の評価。

提案手法

• Dempster-Shafer理論（DST）を用いて、可能な動きの結果に対する信念と妥当性を表現し、無知を明示的にモデル化可能にする。
• バーチカルキックの開始フェーズにおけるすべての可能なキック行動を表す識別フレームワークを構築する。
• 観測されたプレイヤーの動き、身体の姿勢、運動ダイナミクスからの証拠に、基本確率割り当て（BPA）関数を割り当てる。
• Dempsterの結合則を用いて、異なるセンサーや観測からの複数の証拠を統合する。
• 信念関数と妥当性関数を用いて、予測された動きにおける不確実性を定量化し、曖昧性のある状況下での意思決定を強化する。
• DSTをセパクトクラウのプレイヤーの動きデータと統合し、バーチカルキックのプレキックフェーズにおける動き予測を生成する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 セパクトクラウのバーチカルキックの開始キックフェーズにおけるプレイヤーの動きの不確実性は、どのように効果的にモデル化できるか？
• RQ2 不完全な情報がある複雑でアクロバティックなスポーツの動き予測において、Dempster-Shafer理論は、従来の確率的モデルを上回ることができるか？
• RQ3 DSTは、動的でハイスキルなスポーツにおいて、複数の証拠源をどのように統合して動き予測の正確性を向上させることができるか？
• RQ4 DSTにおける無知の明示的表現は、現実世界のスポーツシナリオにおける予測信頼性をどのように向上させるか？
• RQ5 DSTを、非決定的で高速度なスポーツ、たとえばセパクトクラウにおける動作予測に適用することは、現実的か？

主な発見

• DSTに基づくモデルは、正確な確率割り当てを必要とせず、プレイヤーの動き予測における不確実性と無知を効果的に表現できた。
• Dempsterの結合則を用いた複数の証拠源の統合が可能であり、予測のロバスト性が向上した。
• 信念関数と妥当性関数は、従来の確率モデルよりも、可能な動きの理解をより洗練された形で提供した。
• 本手法は、セパクトクラウのような高速スポーツで一般的な不完全または曖昧なデータがある状況でも特に有効であった。
• 本研究は、DSTが現実世界のスポーツ動作予測に実用的に応用可能であることを示した。特に、複雑でアクロバティックな動きの場面で顕著であった。
• 結果から、事前確率が入手不能または信頼できない状況では、DSTがベイズ的手法の代替として実用的である可能性が示された。