Этим летом чемпионата Уимблдона не было. Как и многие другие крупные спортивные события, старейший в мире теннисный турнир стал жертвой пандемии COVID-19. Хотя это может не удовлетворить пуристов, исследовательская группа Стэнфордского университета ответила моделью на основе искусственного интеллекта, способной реалистично имитировать финал Уимблдона и многое другое.
Вдохновленные бурно развивающейся тенденцией спортивной аналитики, которая использует множество игровых видеороликов для создания прогностических моделей поведения спортсменов, исследователи из Стэнфорда объединили такое моделирование с визуализацией на основе изображений для создания интерактивно управляемых видео «спрайтов», которые имитируют стили и результаты лучших теннисистов. .
«Наша система может генерировать новые очки между профессиональными теннисистами, которые напоминают трансляции Уимблдона, позволяя создавать новые возможности, такие как создание матчей между игроками, которые не соревновались в реальной жизни, или интерактивное управление игроками в финале Уимблдона», — объясняют исследователи. документ с подробным описанием их подхода.
Этот подход, основанный на управляемых видеотекстурах, использует в качестве входных данных базу данных трансляций теннисных видео, которые были аннотированы важными событиями матча, такими как время и место контакта с мячом, тип удара и т. д.
Исследователи сосредоточились на видео Уимблдона при создании базы данных, которая содержит матчи с участием таких популярных игроков, как Роджер Федерер, Рафаэль Надаль и Новак Джокович; а также матчи Серены Уильямс против Симоны Халеп и Камилы Джорджи на Уимблдонских турнирах 2018 и 2019 годов.
В базе данных несколько тысяч бросков от каждого игрока. Исследователи использовали эти точки данных для моделирования позиционирования и принятия решений по ударам по мячу, а также для построения моделей поведения, отражающих то, как данный игрок позиционирует себя на площадке и как и где он, скорее всего, ударит по мячу в данной ситуации.
Используя базу данных аннотированных циклов ударов, исследователи построили статистические модели поведения игроков, которые вводят состояние точки в начале цикла ударов и определяют выбор ударов игрока и принятие решений о позиции восстановления для цикла ударов. Поведенческие модели могут выбирать видеоклипы, отражающие действия, которые реальный игрок, скорее всего, будет выполнять в данной игровой ситуации матча, и генерировать видеоспрайты, которые реалистично отображают внешний вид игрока и стиль его движения, а также выполнение броска путем захвата реальных стратегий и действий. тенденции.
Исследователи говорят, что, по словам опрошенных опытных теннисистов, розыгрыши, созданные с использованием предложенного ими подхода, значительно более реалистичны с точки зрения поведения игроков, чем методы видеоспрайтов, которые учитывают только качество переходов движения во время синтеза видео.
Исследователи считают, что возможности их системы по созданию реалистичного игрового видео и интерактивные функции управления пользователями могут быть использованы для получения новых впечатлений от спортивных развлечений, а также могут найти практическое применение в визуализации и тренировках спортсменов.
Документ Vid2Player: управляемые видеоспрайты, которые ведут себя и выглядят как профессиональные теннисисты, находится на arXiv.
Корреспондент: Юань Юань | Редактор: Майкл Саразен
Синхронизированный отчет | Обзор китайских решений искусственного интеллекта в ответ на пандемию COVID-19 — 87 тематических исследований от более чем 700 поставщиков ИИ
В этом отчете предлагается взглянуть на то, как Китай использует технологии искусственного интеллекта в борьбе с COVID-19. Он также доступен на Amazon Kindle. Вместе с этим отчетом мы также представили базу данных, охватывающую дополнительные 1428 решений искусственного интеллекта для 12 сценариев пандемии.
Нажмите здесь, чтобы найти больше отчетов от нас.
Мы знаем, что вы не хотите пропустить ни одной истории. Подпишитесь на нашу популярную рассылку Synced Global AI Weekly», чтобы получать еженедельные обновления AI.
