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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

                利用卷積神經網絡技術和實際比賽視頻,德國一個研究團隊訓練出能夠識別運動員情緒的AI(人工智能)模型。它根據(jù)網球運動員在比賽中的肢體語言識別其情感狀態(tài),準確率可達到人類觀察者水平。

                德國卡爾斯魯厄理工學院和杜伊斯堡-埃森大學研究人員在新一期人工智能領域學術期刊《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名網球運動員的比賽視頻,重點關注他們得分或輸球時的肢體語言表達,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)被用于訓練一個基于卷積神經網絡技術的人工智能模型。通過訓練,該模型能夠將運動員的肢體語言與不同的情感反應聯(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)的準確率高達68.9%,與人類觀察者的識別水平相當。

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

                研究人員表示,在自然語境中進行訓練是利用人工智能技術識別情感狀態(tài)的重要進步,這使得在真實場景中預測成為可能。該技術在體育領域具有廣泛應用前景,例如可用于改進訓練方法、提升團隊動力和表現(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

                利用卷積神經網絡技術和實際比賽視頻,德國一個研究團隊訓練出能夠識別運動員情緒的AI(人工智能)模型。它根據(jù)網球運動員在比賽中的肢體語言識別其情感狀態(tài),準確率可達到人類觀察者水平。

                德國卡爾斯魯厄理工學院和杜伊斯堡-埃森大學研究人員在新一期人工智能領域學術期刊《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名網球運動員的比賽視頻,重點關注他們得分或輸球時的肢體語言表達,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)被用于訓練一個基于卷積神經網絡技術的人工智能模型。通過訓練,該模型能夠將運動員的肢體語言與不同的情感反應聯(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)的準確率高達68.9%,與人類觀察者的識別水平相當。

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

                研究人員表示,在自然語境中進行訓練是利用人工智能技術識別情感狀態(tài)的重要進步,這使得在真實場景中預測成為可能。該技術在體育領域具有廣泛應用前景,例如可用于改進訓練方法、提升團隊動力和表現(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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