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澳网赛事近日正如火如荼地进行中，电视机前的你是否看得目不转睛呢？有一波QUT研究员们更是连比赛中的 每一帧画面都不放过 呢，为的就是用科学的算法看穿这满满的球员套路！
昆士兰科技大学（QUT）视觉与信号处理领域专家Simon Denman博士所率领的科研团队正专注于利用人工智能研究三位网坛巨星--此次参加澳大利亚网球公开赛爆冷惜败的费德勒、和已顺利晋级四强的德约科维奇及纳达尔。他们通过使用 鹰眼系统 （体育赛事专用影像采集处理系统）所采集的往届澳网比赛数据并创建独特的人工智能系统进行分析。 这一研究成果可以帮助职业网球选手预测对手的下一个动作或战术打法。
研究中的所有 数据分析并不轻松 。QUT研究人员分析了3400多张德约科维奇的照片、近3500张纳达尔的照片和近1900张费德勒的照片，并为每一张照片添加背景信息，例如回击球照片、制胜球照片或是失误动作的照片等， 帮助计算机更好地分析球员如何随着比赛的进行而改变打法 。此外研究人员还通过信号辨别和处理等模拟训练机器系统像人类大脑一样进行记忆和判断。
目前QUT所研发的这个人工智能体系只要利用三场赛事里的1000张照片就可以发现一个选手的风格，准确性相当高。 研发人员预测十年之内顶级网球选手将运用这一研究技术和成果研究对手。 但他们也提到所研究的三位球星中最难琢磨的就是球王费德勒，“他的球风千变万化，计算机都时常捉摸不透。” 难道说以3：1爆冷击败费天王的20岁希腊“天才少年”西西帕斯比人工智能更胜一筹？
此外，这一科研成果也将 帮助VR游戏的开发人员 （例如QUT游戏设计专业毕业生兼经典游戏《水果忍者》的开发者）设计出更精准的选手习惯，让网球游戏爱好者们拥有与世界顶尖选手在虚拟世界里更为激烈交锋的游戏体验。
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林逢欣
