Обычно алгоритмы компьютерного зрения распознают явные визуальные признаки — цвет, положение, позу. Но для предсказания действий субъектов этих данных недостаточно. Например, действия волейболиста зависят от роли в команде, от его собственного стиля и от общей стратегии игры.
Чтобы научиться предугадывать действия спортсменов, нужно обучить алгоритм определять и учитывать скрытые переменные, которые влияют на поведение командных игроков. Эту задачу решили инженеры из Корнельского университета — они использовали данные из набора видеозаписей волейбольных игр. Затем алгоритм проверили на другом наборе видеозаписей. Алгоритм смог определить роль игрока с точностью 85% и отличить, например, пасующего от блокирующего. Дальше — больше: точность предсказаний поведения волейболистов на следующих 44 кадрах предсказал уже на 80%. Теперь алгоритм обучают на хоккейных играх.
Задуматься в связи с этим стоило бы не только профессиональным спортсменам и любителям, но и тем, кто далек от этой сферы. Сначала алгоритмы научатся прогнозировать действия спортсменов в игре, а затем смогут предсказывать поведение обычных людей. На улице, в метро или магазине. Жизнь же наша — игра.
