更新时间：2025-05-18 01:17作者：佚名
新华社，北京，6月21日。使用卷积神经网络技术和实际竞争视频，德国研究团队培训了一个AI（人工智能）模型，可以识别运动员的情绪。它在游戏过程中根据网球玩家的肢体语言认识到情绪状态，准确率可以达到人类观察者的水平。
来自德国卡尔斯鲁厄技术研究所和杜伊斯堡- 埃森大学的研究人员在人工智能领域的新期刊上发表了一篇论文《知识系统》，他们使用真实的游戏场景，而不是模拟或合成数据来培训人工智能系统。
研究人员在特定环境中录制了15名网球运动员的视频，当他们得分或输球时，重点介绍了肢体语言表情，例如降低头部，兴奋地举起手臂，悬挂球拍或改变步行速度，可以用来识别运动员的情绪状态。
这些视频数据用于培训基于卷积神经网络技术的人工智能模型。通过训练，该模型可以将运动员的肢体语言与不同的情感反应联系起来，并可以判断运动员在一轮后根据运动员的肢体语言得分或失去积分。研究人员介绍了该模型识别运动员情绪状态的准确性高达68.9，这与人类观察者的识别水平相当。
研究还表明，AI模型和人类观察者都更好地识别负面情绪，这可能是因为负面情绪以更明显的方式表达。
研究人员说，在自然背景下的培训是使用人工智能技术识别情绪状态的重要进步，这使得在实际情况下的预测成为可能。该技术在体育领域具有广泛的应用前景，例如可以用来改善训练方法，改善团队动机和表现，防止倦怠等。它也可以用于医疗保健，教育，客户服务和其他方面。 （超过）