城大研系統幫助打分 提升大眾欣賞運動興趣

運動科技近年急速發展，結合3D模型與人工智能（AI）對運動姿勢與動作質量進行評估分析，更是學術與科技界的熱門領域之一。香港城巿大學學者梁永豪今學年起獲得香港研資局資助，開展「體育影片評估：結合3D人體姿勢的深度學習方法」項目，目標是設計一套可為運動影片評分的AI平台。負責學者形容，透過AI進行評估，能讓系統具備高客觀性、可快速完成大量數據分析、記錄和分析歷史數據等多項優勢；而在應用方面，除可以更有效率檢視以至提升運動員表現，亦能協助一般市民進行個人訓練，提升大眾對不同運動項目的賞析能力，有望為進一步推動運動普及化，為達至全民運動與健康作貢獻。 ●香港文匯報記者 姜嘉軒、楊盈盈

在今年的巴黎奧運男子花劍決賽尾段，出現了「決一劍」變「決三劍」的情況，港隊劍神張家朗與意大利劍手馬基電光火石間的對決，就連專業裁判都要翻看錄影片段兼多番思量，才能作出艱難判決。城大電腦科學系副教授梁永豪認為，「人很重要，評判很重要，但正如一些高速鏡頭可以為我們帶來更清晰的畫面，AI可以幫忙看得快一些、有效率一些，而且可以提供更加穩定且一致的客觀評估，有助人更好去作出判斷，看得更好。」

AI化身教練 即時評估動作

他近日接受香港文匯報專訪，詳細介紹了其領導開展的「體育影片評估：結合3D人體姿勢的深度學習方法」最新研究，它是一套可為體育影片評分的AI平台。「通常大家通過電視觀看運動，都會有專業評述員去講解每一位運動員的表現如何，個別動作做得如何，怎樣會取得高分或低分。而我們希望做的，就是偏向以AI方法去做體育評估。」這樣只要把一般於電視或網上可見的運動影片上載至平台，系統就會提取包括3D人體姿勢等重點特徵，進行評估並作出評分。

相比傳統體育評估方法，梁永豪指，AI體育評估是基於數據與算法進行，客觀性高，結果穩定且一致，「平時一個人一次也就看一段影片，但AI可一次過、自動化地處理更多影片，並進行分析。」加上AI體育評估通用性強，可適用於多種運動和動作類型，自動化後成本低，易於大規模應用等多項優勢。若AI系統的發展足夠成熟，甚至可以即時捕捉、分析動作，並快速提供反饋。

梁永豪的團隊目前主要以花樣滑冰及體操影片訓練AI模型，兩項運動合共約1,500段影片，全部均附有現實專業評分，有助訓練並提升AI評分水平。「我們之所以用這兩種運動作起步，一方面是比較多人認識和喜歡看，多人知道它們會計分，而且這套DATA SET（影片集）都有前人用其他方法做過，方便我們進行比較。比較過往的方法，會發現我們系統的相關系數（Correlation coefficient）是比較高分，也就是表現較好。」

他特別提到，項目其中一項主要目標，是希望推動體育普及化，「一般市民未必有很高的賞析運動能力，所以要有評述員講解，否則很快就失去興趣。」研發中的AI平台將可為大眾帶來更多的便利性，「未必再需要等電視的專業評述講解，只要在某平台看到影片，又或自己參加一些比賽並拍片，上載到平台就會知道分數，亦可比較不同片段的表現，有助大眾更了解不同運動項目。」

團隊未來更會考慮利用這個評分平台為基礎，發展一套可輔助人們逐步改善運動姿勢的訓練系統，進一步推廣大眾參與運動。