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

本题考查人工智能技术在体育领域中的应用场景，核心在于理解不同技术的核心功能及其实际应用方向。

• 关键点：
  1. 自然语言处理（NLP）主要用于处理文本信息（如分析运动员采访或社交媒体内容），与动作分析关联性较低。
  2. 计算机视觉通过图像/视频分析运动员动作细节（如姿势、速度），是运动表现分析的核心技术。
  3. 情感分析侧重情绪检测（如通过语音或文字判断心理状态），与运动表现的直接提升关联较弱。
     破题关键：明确“表现分析”需依赖对动作、轨迹等视觉信息的捕捉和分析。

选项分析

A. 自然语言处理

• 功能：处理文本数据（如识别关键词、情感倾向）。
• 应用场景：分析运动员赛后采访、训练日志等文本内容。
• 关联性：与动作技术、运动表现的直接分析无关。

B. 计算机视觉

• 功能：通过摄像头或传感器捕捉、分析图像/视频中的物体运动。
• 应用场景：
  • 动作捕捉：识别运动员的起跳、摆臂等动作细节。
  • 轨迹分析：追踪足球、篮球等运动轨迹，优化训练策略。
• 关联性：直接支持运动表现分析，是本题正确答案。

C. 情感分析

• 功能：通过语言或表情判断情绪状态。
• 应用场景：评估运动员赛前紧张或赛后情绪波动。
• 关联性：侧重心理状态，与技术动作优化关联性较低。