👁 Проблема: алгоритмы компьютерного зрения распознают явные визуальные признаки, например цвет, положение объекта или позу. Но для предсказания действий человека таких данных недостаточно. Например, действия волейболиста зависят от роли в команде и стратегии игры.
😎 Решение: обучить алгоритм определять и учитывать скрытые переменные, которые влияют на поведение командных игроков.
Для этого использовали данные из набора видеозаписей волейбольных игр. Затем алгоритм проверили на другом наборе видеозаписей. Алгоритм определил роль игрока с точностью 85%, отличив, например, пасующего от блокирующего. А действия в следующих 44 кадрах предсказал на 80%.
Теперь алгоритм обучают на хоккейных играх.
🤨 А зачем? Дело не в волейболе и хоккее, а в том, что по ним уже есть много видеоданных. Сперва алгоритмы научатся прогнозировать игровые действия, а в будущем смогут предсказывать поведение обычных людей.
👉 Посмотреть:
👥 Кто: исследователи Корнеллского университета, США.
Источники: techxplore.com и dl.acm.org
