本研究では、弓道における基本動作「射法八節」を対象に、映像解析技術に基づく姿勢推定手法を提案する。具体的には、動画からStable DiffusionのVAEとUNet中間層から得られる深層特徴量を抽出し、DBSCANによるクラスタリングを実施した。さらに、特定のクラスタを再クラスタリングする階層的な分類を実施した。その結果、一連の動作から類似する特徴量を検出し、五つの姿勢を分類する事が出来た。
本アプローチは、クラスタリングによる教師なし学習に基づく効率的な姿勢推定を可能にするだけでなく、学習用データセット構築におけるラベリング作業の負担軽減や動作解析への応用も期待できる。