6 月 21 日消息，據(jù) ScienceDaily17 日?qǐng)?bào)道，德國(guó)卡爾斯魯厄理工學(xué)院和杜伊斯堡-埃森大學(xué)研究人員借助計(jì)算機(jī)輔助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，準(zhǔn)確識(shí)別了網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)員在比賽中的肢體語(yǔ)言所表達(dá)的情緒。

團(tuán)隊(duì)首次利用實(shí)際比賽數(shù)據(jù)訓(xùn)練了這一基于 AI 的模型，研究成果登上了最新一期人工智能領(lǐng)域?qū)W術(shù)期刊《知識(shí)系統(tǒng)》。附鏈接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705124004908

據(jù)悉，兩所學(xué)校的體育科學(xué)、軟件開發(fā)與計(jì)算機(jī)科學(xué)研究人員開發(fā)了一種特殊的 AI 模型，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)員的情感狀態(tài)，并使用模式識(shí)別程序分析了實(shí)際比賽中網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)員的視頻。

卡爾斯魯厄理工學(xué)院體育與運(yùn)動(dòng)科學(xué)研究所 Darko Jekauc 教授表示，“我們的模型能夠識(shí)別情感狀態(tài)，準(zhǔn)確率高達(dá) 68.9%，與人類觀察者和早期自動(dòng)化方法相比，甚至有過之而無不及。”

項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)使用真實(shí)場(chǎng)景而非模擬或人為場(chǎng)景來訓(xùn)練其 AI 系統(tǒng)，這是該研究的一項(xiàng)“重要且獨(dú)特”的特征。研究人員記錄了 15 名網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)員在特定場(chǎng)景下的視頻序列，重點(diǎn)關(guān)注在得分或失分時(shí)所展現(xiàn)的身體語(yǔ)言。視頻中顯示，球員們的線索包括低頭、高舉雙臂慶祝、球拍垂落或改變步速，它們可被用于識(shí)別球員們的情緒狀態(tài)。

在獲取上述數(shù)據(jù)之后，AI 將“學(xué)會(huì)”把肢體語(yǔ)言信號(hào)與不同情感反應(yīng)聯(lián)系起來，并根據(jù)肢體語(yǔ)言的積極或消極來判斷是拿下一分還是失掉一分。

具體運(yùn)用方面，該團(tuán)隊(duì)表示這項(xiàng)研究后續(xù)可以用于改進(jìn)訓(xùn)練方法、團(tuán)隊(duì)動(dòng)力和表現(xiàn)以及防止倦怠等，也可用于其他領(lǐng)域 —— 包括醫(yī)療保健、教育、客戶服務(wù)和汽車安全等。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的德国研究团队发布新 AI 模型，可根据网球运动员肢体语言识别情绪的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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