深層学習技術が進歩する一方で,人の行動予測にはカメラの遅延や処理速度,精度,小型PCでの実装可能性といった課題がある.これらを解決するために本研究では,小型PC上でも0.2〜0.5秒先を正確に予測する新しい手法の開発を目的とする.
　先行研究で,じゃんけんの予測を行った結果,じゃんけんでは手の形が「グー」から最終形に変わるまで約0.13秒,30fpsのフレームに換算すると3.9フレームと短い.つまり, 予測のための予備動作が少ないため,現状では3フレーム（約0.1秒）先を予測するのが限界である.
　そこで私は,予備動作が長く,動きが大きいスポーツなどの行動予測に取り組む.本実験で得られた成果や詳細については,発表の際に詳しく説明する.