ประสิทธิภาพของการวางตำแหน่งกล้องต่อการประมาณท่าทางมนุษย์ ขณะปฏิบัติทักษะการยิงประตูในกีฬาบาสเกตบอล
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของการวางตำแหน่งกล้องในการสกัดคุณลักษณะสำคัญในการประมาณท่าทางมนุษย์ ขณะปฏิบัติทักษะการยิงจุดโทษ ในกีฬาบาสเกตบอล ตัวอย่างวิจัยเป็นนักบาสเกตบอลอาชีพ ถนัดมือขวา จำนวน 2 คน เครื่องมือที่ใช้ในการประมาณท่าทางมนุษย์ คือ MediaPipe โดยประมาณท่าทางจากวิดีโอจำนวน 1,750 เฟรม เก็บข้อมูลภาพเคลื่อนไหวขณะตัวอย่างปฏิบัติทักษะการยิงประตูบาสเกตบอลผ่านตำแหน่งการวางกล้องที่ต่างกัน 5 ตำแหน่ง ได้แก่ ตำแหน่งที่ 0° 45° 90° 135° และ 180° วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ค่า F1-score ค่าเฉลี่ย และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
ผลการวิจัยพบว่า
1) มุมที่มีประสิทธิภาพในการประมาณท่าทางมนุษย์มากที่สุดคือ มุม 2 ที่ 45° (M = 0.96, S.D. = 0.10) และมุมที่มีประสิทธิภาพในการประมาณท่าทางมนุษย์ต่ำที่สุด คือ มุม 5 ที่ 180° (M = 0.59, S.D. = 0.42)
2) ข้อต่อที่ระบบสามารถสกัดคุณลักษณะสำคัญได้ดีที่สุดคือ ข้อเท้าขวา เอวด้านขวา และข้อมือขวา เนื่องจากมีค่า F1-score อยู่ที่ 1 คะแนน โดยข้อต่อที่ระบบสามารถสกัดคุณลักษณะสำคัญได้แย่ที่สุดคือ นิ้วชี้ขวา (M = 0.47, S.D. = 0.15) นิ้วชี้ซ้าย (M = 0.63, S.D. = 0.31) ศอกซ้าย (M = 0.69, S.D. = 0.40) และเอวด้านซ้าย (M = 0.66, S.D. = 0.42) ตามลำดับ
3) มุมที่มีจำนวนข้อต่อที่มีค่า F1-score ต่ำกว่าเกณฑ์มากที่สุด คือ มุมที่ 5 ซึ่งมีข้อต่อทั้งหมด 7 ตำแหน่งที่ไม่ผ่านเกณฑ์ ได้แก่ เข่าซ้าย เอวด้านซ้าย ไหล่ซ้าย ศอกซ้าย ข้อมือซ้าย นิ้วชี้ซ้าย และนิ้วชี้ขวา
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
ความคิด ข้อวิพากษ์ในวารสารเป้นสิทธิของผู้เขียน สมาคมสุขศึกษา พลศึกษา และสันทนาการแห่งประเทศไทยไม่จำเป็นต้องเห็นชอบด้วยเสมอไป เพื่อให้เกิดความหลากหลายในความคิดและความสร้างสรรค์
เอกสารอ้างอิง
นรภัทร ลาภชูรัต, วรวัฒน์ เชิญสวัสดิ์ และกิ่งกาญจน์ สุขคณาภิบาล. (2566). การประเมินความสามารถใน การคำนวณท่วงท่าการเคลื่อนไหวของมนุษย์โดยใช้ MediaPipe เพื่อการฟื้นฟูสมรรถภาพจากโรค หลอดเลือดสมองที่บ้าน. Journal of Information Science and Technology, 13(1), 45–53.
วิสนศักดิ์ อ่วมเพ็ง, และคมชนัญ โวหาร. (2559). หนังสือเรียนพลศึกษา ชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 3. กรุงเทพฯ: แม็คเอ็ดดูเคชั่น.
ศิรินภา ใจเมือง. (2557). ผลของการเรียนรู้โดยการสังเกตตัวแบบด้วยการใช้สื่อเครือข่ายสังคมออนไลน์ต่อทักษะการยิงลูกใต้ห่วงของนักกีฬาบาสเกตบอล. วิทยานิพนธ์มหาบัณฑิต, มหาวิทยาลัยเชียงใหม่.
สริน ประดู่, สมบัติ อ่อนศิริ, อำนวย ตันพานิชย์ และมนธีร์ จิตต์อนันต์. (2562). สภาพปัญหาการวัดและประเมินผลการเรียนรู้วิชาพลศึกษา. วารสารครุศาสตร์จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 47(1), 474–486.
Antonios, T., Laparidis, K., Galazoulas, C., & George, T. (2010). A comparative study relating pass between male and female basketball players. Journal of Physical Education and Sport, 26(1), 44–50.
Cabarkapa, D., Cabarkapa, D. V., Philipp, N. M., Eserhaut, D., Downey, G. G., & Fry, A. C. (2022). Impact of distance and proficiency on shooting kinematics in professional male basketball players. Journal of Functional Morphology and Kinesiology, 7(4), 78. https://doi.org/10.3390/jfmk7040078
Fukushima, T., Blauberger, P., Russomanno, T. G., & Lames, M. (2024). The potential of human pose estimation for motion capture in sports: A validation study. Sports Engineering, 27(1), 19. https://doi.org/10.1007/s12283-024-00460-w
Google AI for Developers. (2023). MediaPipe solutions guide. Retrieved October 17, 2024, from https://ai.google.dev/edge/mediapipe/solutions/guide
Krause, J. V., & Nelson, C. (2019). Basketball skills & drills (4th ed.). Human Kinetics.
Kuhlman, N., & Min, C.-H. (2021). Analysis and classification of basketball shooting form. IEEE CCWC.
Lena, S. C., & JaCaLyn, L. (2018). Assessment for learning in physical education. Journal of Physical Education, Recreation & Dance, 89(8), 29–34.
Li, B., & Xu, X. (2021). Application of artificial intelligence in basketball sport. Journal of Education, Health and Sport, 11(7), 54–67.
Lim, C., Jung, M., & Kong, Y. (2011). Evaluation of upper-limb body postures. Ergonomics, 54(9), 849–857.
López-Pastor, V. M., Kirk, D., Lorente-Catalán, E., MacPhail, A., & Macdonald, D. (2012). Alternative assessment in physical education. Sport, Education and Society, 18(1), 57–76.
Sarafianos, N., Boteanu, B., Ionescu, B., & Kakadiaris, I. A. (2016). 3D human pose estimation. Computer Vision and Image Understanding, 152, 1–20.
Zhang, D., Wang, J., & Zhao, X. (2015). Estimating the uncertainty of average F1 scores. ICTIR Proceedings.
