情報処理学会 インタラクション 2015
IPSJ Interaction 2015

C63
2015/3/7

競技かるたにおける手首動作に基づく札取得タイミング推定
手法の提案
山田浩史1,a)

村尾和哉2,b)

寺田 努3,4,c)

塚本昌彦3,d)

概要：競技かるたは，百人一首を用いた対人競技であり，札を対戦相手より先に取るには集中力，瞬発力，反射神経が必要である．また，競技かるたは基本的に審判がつかない状態で行われるため，札取得者の判定は競技者間で行う．しかし，札取得の時間差は数十ミリ秒程度であるため，目視で判断ができず口論になることも多い．高速な動作の判定にはビデオ判定が考えられるが，競技かるたでは複数の試合が同時に行われるため，設置のコスト面で不適である．そこで本研究では，競技者の手首に加速度，角速度センサを装着し，札取得の動作を行った際に取得したデータから，札取得タイミングを推定する 2 種類の手法を提案し，それぞれの性能を評価する．

Estimation Method of the Timing to Take a Card using Wrist
Movement in Kyogi Karuta
Yamada Hiroshi1,a)Murao Kazuya2,b)Terada Tsutomu3,4,c)Tsukamoto Masahiko3,d)Abstract: Kyogi Karuta is a game using the karuta of Hyakunin Isshu. The player needs concentration,
instantaneous focus and reflex to take cards quicker than the opponent. Moreover, Kyogi Karuta is played
without a referee attending to each game in general. Therefore, players must judge themselves. However, thetime diﬀerence is too short for them to find out which player takes a card quicker by sight. Generally, highspeed motion is judged by using a video camera. However, when we consider that several games are simultaneously played, it is inappropriate. In this paper, we propose two approaches that estimate the momentof taking a card based on the wrist movement after doing it and evaluate each eﬃciency.

中から 25 枚ずつ取り，縦 3 段，横 16 枚分の範囲の自分の1. 研究の背景と目的

陣地（以降，自陣）に任意に札を並べた後，15 分間の暗記

競技かるたは小倉百人一首かるたを用いて，一般社団法

時間が設けられ，その後競技が開始される．取るべき札に人全日本かるた協会が定めた規則に則って行う対人競技で先に手が触れた競技者が札取得者となり，自陣の札を取っある．100 枚の取り札のうち 50 枚を使用し，お互いがそのた場合その札が 1 枚減る．相手の陣地の札を取った場合，自陣の任意の札を 1 枚相手に送ることができる．これを繰

1

2

3

4

a)
b)
c)
d)

神戸大学工学部
Faculty of Engineering, Kobe University
立命館大学情報理工学部
Faculty of Information Science and Engineering,
sumeikan University
神戸大学大学院工学研究科
Grad. School of Engineering, Kobe University
科学技術振興機構さきがけ
JST PREST
yamadahiroshi@stu.kobe-u.ac.jp
murao@cs.ritsumei.ac.jp
tsutomu@eedept.kobe-u.ac.jp
tuka@kobe-u.ac.jp© 2015 Information Processing Society of Japanり返し，自陣の 25 枚の札を先に 0 枚にした方を勝者として，競技は終了する．また，競技かるたは基本的に審判がRit-

つかない状態で行われるため，札取得者の判定は，競技者間で行う．しかし，札取得の時間差は数十ミリ秒程度であるため，目視で判定ができず，口論になることも多い．これを解決するためには，札の取得者を客観的に判定しなければならない．高速な動作の判定にはビデオ判定が考えられるが，競技かるたでは複数の試合が同時に行われるため，設置のコストを考えると適していない．また，加速度セン969

サを用いた行動認識に関する研究はこれまでに数多く行わϯ軸 加 速 度 ，角速度センサれている．藤本らは加速度センサを用いてダンサの動きとBGM のずれを無くすために認識速度を高速化し，100 から 400[ms] 程度の認識時間で認識精度も高くする手法を提案し，システムを構築している [1]. 村尾らは複数個の加速度センサと角速度センサを用いて，センサの個数や配置おై਄੭ॱॖ঑থॢਫ਼ল৷
ϯ軸 加 速 度 ， 角 速 度 セ ン サ

よびジェスチャの種類によるジェスチャ認識精度への影響
に関する調査を行っている [2]. しかしこれらは，札取得者の判定に必要となるある動作が起こった瞬間の時刻を求め

図 1

正解データ作成の様子

る方法については扱っていない．またこれまでに，競技かるた選手が札を取得した瞬間の時刻を求める方法に関する研究は筆者らの知る限り行われていない．そこで本研究では，競技者の手首に加速度，角速度センサを装着し，札取得の動作（以降，払い）を行った際のデータを取得する．
取得データから，札取得タイミングを推定する 2 種類の手

ϯ軸 加 速 度 ，角 速 度 セ ン サ

法を提案し，それぞれの性能を評価する．

2. 提案手法
札取得タイミングを推定するために求められる要件とし

図 2

提案システムによる払いの様子て，数十ミリ秒単位の記録が可能な時間精度が必要になる．また，競技かるたにおいて，競技者は手首より先にもにおける 3 軸角度，計 21 種類の特徴量を算出する．各特のをつけてはいけないという点に気を付ける必要がある．

徴量はスケールが異なるため平均 0，分散 1 に正規化を行

そこで，提案手法では競技者は手首にサンプリング周波数

う．また，テストデータでは 3 軸加速度の合成値の変化かが 50[Hz] の 3 軸加速度センサと 3 軸角速度センサ を装着

ら払い動作の開始と終了を検出し，その間に 40 ミリ秒間のし，払いの際に得られたデータをもとに判定を行う．

ウィンドウを設け，同様に特徴量を算出し，各正解データの特徴量とのユークリッド距離を求める．テストデータの2.1 正解データの取得
事前に払いのデータを採取しておき，正解データとして記録する．この様子を図 1 に示す．ただし，センサデータ

ウィンドウを払い動作の開始から終了までスライドさせることでユークリッド距離の値は変化し，最小値を取るウィ
ンドウの中央の時刻を札取得タイミングとする．

の波形からは手が札に最初に触れた瞬間の正確な時刻（以降，札取得タイミング）はわからないため，札の下に加速度

手法 2: 波形マッチングに基づく手法

センサを設置し，札が動いた瞬間の時刻を正解データにメ

テストデータと全正解データとの DTW (Dynamic Time-

タデータとして付与する．この札の下のセンサは正解デー

Warping) 距離を計算する．DTW とは非線形時間圧縮を

タ採取時のみ必要であり，競技中は不要である．

行い，時系列データの距離を計算するアルゴリズムである．

DTW 距離が最小となる正解データの札取得タイミングと2.2 システム構成
本システムを用いた払いの様子を図 2 に示す．競技者 2
人の手首に 3 軸加速度，角速度センサを装着し，払いの際の加速度値，角速度値を Bluetooth を用いて PC に送信し，競技中の競技者の払いのデータ（テストデータ）と登録する．そして，事前に採取した正解データと比較し，札取得
タイミングを推定する．正解データとテストデータを比較する手法として以下に示す 2 種類の手法を提案する．

一致するテストデータの時刻を札取得タイミングとする．
テストデータ上の複数の点と一致する場合は最も若い時刻を採用する．

3. 評価
3.1 評価環境
競技かるた歴 3 年以上の 1 名の被験者 A と競技かるた歴

1 年以上の 2 名の被験者 B，C から払いデータを札を置く
可能性のある 96 箇所について各箇所 10 回ずつ収集した．

手法 1: 特徴量に基づく手法

被験者 A の計 960 個の札取得タイミングの情報を含んだ正解データの札取得タイミングを中央とする 40 ミリ秒

データを正解データとして，被験者 A，B，C の各データのウィンドウから 3 軸加速度，3 軸角速度それぞれ各軸にの札取得タイミングを提案手法で推定した．タイミングのついて最大値，最小値，分散値，および札取得タイミング

評価指標として，平均タイミング誤差と最大タイミング誤© 2015 Information Processing Society of Japan

970

表 1

被験者毎の札の取得タイミング誤差

被験者

A

提案手法

B

C

手法 1

手法 2

手法 1

手法 2

手法 1

手法 2

取得タイミング

平均

13

8

100

37

80

32

誤差 [ms]

最大

160

120

340

380

460

400

差を求めた．ただし，被験者 A のデータを推定する際は，そのデータは正解データから除外する．

3.2 結果
結果を表 1 に示す．被験者 B の誤差の最大値以外のすべての結果において手法 2 が手法 1 を上回った．これは，手法 2 は波形マッチングを行い動作全体で正解データと比較しているが，手法 1 は特徴量変換しており，特徴量の選択が正しくなかったためであると考えられる．テストデータと正解データが同じ被験者である A は他の被験者より優れた結果となった．実際の試合では事前に全競技者から正解
データを採取することは現実的ではないため，被験者 B，

C の結果が重要となる．被験者 B，C の平均誤差は手法 2
で 40 ミリ秒以下となり，実際の競技者間の払いタイミン
グの差が数十ミリ秒程度であるため，提案システムで札取得者を判定できると考えられるが，最大誤差が 400 ミリ秒程度であるため，最大誤差を小さくする必要がある．

4. まとめと今後の課題
本研究では，かるた競技者の手首に 3 軸加速度，角速度センサを装着し，札取得タイミングを推定する手法を 2 つ提案し，検討した．今後の課題として，札取得タイミングの誤差を削減するために，札の場所情報の利用や 2 手法の併用を検討する．
参考文献
[1]

[2]

藤本 実ら: ウェアラブルダンシング演奏システムの設計と実装, 情報処理学会論文誌, Vol. 50, No. 12, pp. 2900–2909(Dec. 2009).
村尾和哉ら: センサ内蔵型モバイル機器を用いたジェス
チャ認識に関する一考察, 情報処理学会研究報告, Vol.
2010-SLDM-144, No. 28, pp. 1–8 (Mar. 2010).

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