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

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

该团队首度运用真实的比赛数据来训练人工智能模型，这一创新性成果已发表在最新一期的专业期刊《知识系统》上，该期刊专注于人工智能领域。相关链接如下：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705124004908。

据了解，来自这两所学府的体育科学、软件开发和计算机科学领域的专家联手创建了一种创新的人工智能模型，该模型运用卷积神经网络技术来辨别网球选手的情绪状态。他们还通过对实际网球比赛视频的模式识别程序进行分析，深入理解了运动员在比赛中的行为表现。

卡尔斯鲁厄理工学院体育与运动科学研究所的Darko Jekauc教授指出：“我们的模型在识别人类情绪状态方面表现出色，准确率达到了68.9%，这一成绩超越了人类观察者以及先前的自动化技术。”

该项目团队选择采用真实的比赛场景，而非虚构或人为设置的情境，来训练其人工智能系统，这一做法构成了研究的一个“显著且独树一帜”的特点。研究者们拍摄了15位网球运动员在特定比赛情况下的视频片段，特别是关注他们在得分或失分时的身体反应。视频里，可以看到运动员的各种行为标志，如低头、双臂高举庆祝、球拍下垂或步伐变化，这些都可用于识别他们的情绪状态。

在收集到这些数据后，AI 会“理解”如何将身体语言信号与各种情绪反应相对应，并通过解读肢体语言的正面或负面倾向来预测是赢得分数还是丢掉分数。

该团队认为，这项研究的实际应用能够涵盖优化训练策略、提升团队士气和效率以及抵御疲劳等方面，同时，它的影响力也可能延伸到医疗健康、教育、客户支持和汽车行业安全等多个领域。