与东谈主类不雅察者和早期自动看新闻军事化方法比较
发布日期：2024-06-26 05:55 点击次数：105
可用于其他鸿沟，包括医疗保健、教训、客户劳动和汽车安全等。
IT之家 6 月 21 日音问看新闻军事，据 ScienceDaily17 日报谈，德国卡尔斯鲁厄理工学院和杜伊斯堡-埃森大学商榷东谈主员借助策画机扶助神经汇注，准确识别了网球畅通员在比赛中的肢体谈话所抒发的心绪。
团队初次利用实质比赛数据锤真金不怕火了这一基于 AI 的模子，商榷效果登上了最新一期东谈主工智能鸿沟学术期刊《学问系统》。
据悉，两所学校的体育科学、软件建造与策画机科学商榷东谈主员建造了一种独特的 AI 模子，利用卷积神经汇注识别网球畅通员的神刻画态，并使用形状识别行径分析了实质比赛中网球畅通员的视频。
卡尔斯鲁厄理工学院体育与畅通科学商榷所 Darko Jekauc 进修示意，“咱们的模子大概识别神刻画态，准确率高达 68.9%，与东谈主类不雅察者和早期自动化方法比较，以致过犹不足。”
图源 Pexels
神色团队使用实在场景而非模拟或东谈主为场景来锤真金不怕火其 AI 系统，这是该商榷的一项“谬误且独有”的特征。商榷东谈主员纪录了 15 名网球畅通员在特定场景下的视频序列，重心缓和在得分或失分时所展现的体格谈话。视频中剖析，球员们的陈迹包括俯首、高举双臂庆祝、拍子垂落或蜕变步速，它们可被用于识别球员们的心绪景色。
在赢得上述数据之后，AI 将“学会”把肢体谈话信号与不轸恤感反映联系起来，并把柄肢体谈话的积极或绝望来判断是拿下一分仍是耗损一分。
具体应用方面看新闻军事，该团队示意这项商榷后续不错用于改进锤真金不怕火方法、团队能源和发扬以及留意疲钝等，也可用于其他鸿沟 —— 包括医疗保健、教训、客户劳动和汽车安全等。