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新AI模型可識別運動員情緒
更新時間:2024/6/21 10:26:38    來源:新華社

  利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和實際比賽視頻,,德國一個研究團(tuán)隊訓(xùn)練出能夠識別運動員情緒的AI(人工智能)模型,。它根據(jù)網(wǎng)球運動員在比賽中的肢體語言識別其情感狀態(tài),,準(zhǔn)確率可達(dá)到人類觀察者水平。

  德國卡爾斯魯厄理工學(xué)院和杜伊斯堡-埃森大學(xué)研究人員在新一期人工智能領(lǐng)域?qū)W術(shù)期刊《知識系統(tǒng)》上發(fā)表論文說,,他們使用真實的比賽場景而非模擬或人工合成數(shù)據(jù)來訓(xùn)練人工智能系統(tǒng),。

  研究人員在特定環(huán)境中錄制了15名網(wǎng)球運動員的比賽視頻,重點關(guān)注他們得分或輸球時的肢體語言表達(dá),,例如低頭,、興奮地舉起手臂、垂下球拍或走路速度改變等,,這些肢體語言可用于識別運動員的情感狀態(tài),。

  這些視頻數(shù)據(jù)被用于訓(xùn)練一個基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的人工智能模型。通過訓(xùn)練,,該模型能夠?qū)⑦\動員的肢體語言與不同的情感反應(yīng)聯(lián)系起來,,并可根據(jù)運動員在一個回合后的肢體語言判斷其得分還是丟分。研究人員介紹,,該模型識別運動員情感狀態(tài)的準(zhǔn)確率高達(dá)68.9%,,與人類觀察者的識別水平相當(dāng)。

  研究還顯示,,人工智能模型和人類觀察者都更善于識別負(fù)面情緒,,這可能因為負(fù)面情緒以更明顯的方式被表達(dá)出來。

  研究人員表示,,在自然語境中進(jìn)行訓(xùn)練是利用人工智能技術(shù)識別情感狀態(tài)的重要進(jìn)步,,這使得在真實場景中預(yù)測成為可能。該技術(shù)在體育領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用前景,,例如可用于改進(jìn)訓(xùn)練方法,、提升團(tuán)隊動力和表現(xiàn)、防止倦怠等,;還可用于醫(yī)療保健,、教育、客服等方面,。

新聞編輯:劉佳 
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    新AI模型可識別運動員情緒
    2024/6/21 10:26:38    來源:新華社

      利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和實際比賽視頻,德國一個研究團(tuán)隊訓(xùn)練出能夠識別運動員情緒的AI(人工智能)模型,。它根據(jù)網(wǎng)球運動員在比賽中的肢體語言識別其情感狀態(tài),,準(zhǔn)確率可達(dá)到人類觀察者水平。

      德國卡爾斯魯厄理工學(xué)院和杜伊斯堡-埃森大學(xué)研究人員在新一期人工智能領(lǐng)域?qū)W術(shù)期刊《知識系統(tǒng)》上發(fā)表論文說,,他們使用真實的比賽場景而非模擬或人工合成數(shù)據(jù)來訓(xùn)練人工智能系統(tǒng),。

      研究人員在特定環(huán)境中錄制了15名網(wǎng)球運動員的比賽視頻,重點關(guān)注他們得分或輸球時的肢體語言表達(dá),,例如低頭,、興奮地舉起手臂,、垂下球拍或走路速度改變等,這些肢體語言可用于識別運動員的情感狀態(tài),。

      這些視頻數(shù)據(jù)被用于訓(xùn)練一個基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的人工智能模型,。通過訓(xùn)練,該模型能夠?qū)⑦\動員的肢體語言與不同的情感反應(yīng)聯(lián)系起來,,并可根據(jù)運動員在一個回合后的肢體語言判斷其得分還是丟分,。研究人員介紹,該模型識別運動員情感狀態(tài)的準(zhǔn)確率高達(dá)68.9%,,與人類觀察者的識別水平相當(dāng),。

      研究還顯示,人工智能模型和人類觀察者都更善于識別負(fù)面情緒,,這可能因為負(fù)面情緒以更明顯的方式被表達(dá)出來,。

      研究人員表示,在自然語境中進(jìn)行訓(xùn)練是利用人工智能技術(shù)識別情感狀態(tài)的重要進(jìn)步,,這使得在真實場景中預(yù)測成為可能,。該技術(shù)在體育領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用前景,例如可用于改進(jìn)訓(xùn)練方法,、提升團(tuán)隊動力和表現(xiàn),、防止倦怠等;還可用于醫(yī)療保健,、教育,、客服等方面。

    新聞編輯:劉佳 
     

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