以下哪项技术在A. AI体育中用于提高运动员的表现分析?B. 情感分析C. 自然语言处理D. 计算机视觉

考查要点：本题主要考查对人工智能（AI）技术应用场景的理解，特别是不同技术在体育领域中的具体应用。
解题核心：需明确计算机视觉、自然语言处理、情感分析等技术的核心功能，并结合运动员表现分析的实际需求进行匹配。
关键点：

• 计算机视觉擅长处理图像或视频数据，如动作捕捉、姿势分析等，直接关联运动员表现评估。
• 自然语言处理和情感分析更偏向文本或情绪相关任务，与运动表现分析关联性较弱。

选项分析

A. AI体育中用于提高运动员的表现分析

题目要求选择实现这一目标的技术。

B. 情感分析

情感分析主要用于识别和分析文本或语音中的情绪倾向（如正面、负面、中性）。例如，分析运动员赛后采访的情绪状态，但无法直接用于动作或表现数据的分析。

C. 自然语言处理

自然语言处理专注于处理人类语言（如翻译、文本分类），与运动员的运动数据（如动作、速度）无关。

D. 计算机视觉

计算机视觉通过算法处理图像或视频，能够识别运动员的动作、姿势、轨迹等关键信息。例如：

• 动作捕捉：分析运动员的技术细节（如起跳角度、摆臂幅度）。
• 视频分析：统计比赛中的跑动距离、速度变化等数据。
  因此，计算机视觉是实现运动员表现分析的核心技术。