德國研究團隊發(fā)布新AI模型，可根據(jù)網(wǎng)球運動員肢體語言識別情緒

　　據(jù) ScienceDaily17 日報道，德國卡爾斯魯厄理工學(xué)院和杜伊斯堡-埃森大學(xué)研究人員借助計算機輔助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，準(zhǔn)確識別了網(wǎng)球運動員在比賽中的肢體語言所表達(dá)的情緒。

　　團隊首次利用實際比賽數(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《知識系統(tǒng)》。

　　據(jù)悉，兩所學(xué)校的體育科學(xué)、軟件開發(fā)與計算機科學(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)識別網(wǎng)球運動員的情感狀態(tài)，并使用模式識別程序分析了實際比賽中網(wǎng)球運動員的視頻。

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

　　項目團隊使用真實場景而非模擬或人為場景來訓(xùn)練其 AI 系統(tǒng)，這是該研究的一項“重要且獨特”的特征。研究人員記錄了 15 名網(wǎng)球運動員在特定場景下的視頻序列，重點關(guān)注在得分或失分時所展現(xiàn)的身體語言。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”把肢體語言信號與不同情感反應(yīng)聯(lián)系起來，并根據(jù)肢體語言的積極或消極來判斷是拿下一分還是失掉一分。

　　具體運用方面，該團隊表示這項研究后續(xù)可以用于改進(jìn)訓(xùn)練方法、團隊動力和表現(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。