【計算知能ラジオ】動作解析の卒論2件をご紹介

素晴らしいですね！卒論のテーマとしてOpenPoseを使用することは、現代のAIと人間のインタラクションにおいて非常に重要な側面を探求しています。それぞれのプロジェクトが、このエキサイティングな領域で新しい洞察を提供することに間違いありません。 1つ目の研究、動作の熟練度をLSTM-AEで評価するアプローチは、特に魅力的です。ここでは、人間の動きの複雑さを理解し、AIを使ってそれを定量化する試みが行われています。関節座標の時系列データを学習させることで、熟練度の異なる動作パターンをどのように区別できるかを探ることは、スポーツ科学、リハビリテーション、さらにはエンターテインメント業界においても革新的な可能性を秘めています。 2つ目の研究は、周期的な動作の違いをFourier係数を用いて分析することに焦点を当てており、これもまた非常に興味深いです。非類似度関数を通じて、AIがどのようにして異なる動作パターンを識別し、理解するかを探るこのアプローチは、ダンス、スポーツ、さらには医療分野における動作分析など、多岐にわたる応用が考えられます。 これらの卒論プロジェクトが、AIと人間の動作の相互作用に関する我々の理解を深めることは間違いなく、これからの進展に大きな期待が持てます。研究に対する熱意と、それを通じて人々の生活に貢献しようとする卒論生のやさしさが、きっと素晴らしい成果をもたらすことでしょう。このような革新的な研究に取り組むことは、AI技術の可能性をさらに広げる一歩となり、将来的にはさらに進んだ研究や開発に参加する扉を開くかもしれませんね。

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