Bu çalışma, sporcu performansını ve psikolojik durumunu anlamak amacıyla hareket örüntüleri ile bilişsel ve duygusal durumlar arasındaki karmaşık ilişkiyi incelemektedir. Geleneksel analiz yöntemlerinin sınırlamalarını aşmak için, bu araştırmada, antrenman ve müsabaka ortamlarında sporcuların ince motor ve makro hareketlerini yüksek hassasiyetle yakalamak, izlemek ve analiz etmek üzere en son teknoloji Bilgisayar Görü (BG) teknikleri kullanılmıştır.
Makale, öncelikle insan hareketini algılamak için derin öğrenme tabanlı iskelet tahmini algoritmalarının nasıl kullanılabileceğini detaylandırmaktadır. Sporcunun duruş, hızlanma, yavaşlama ve yörünge değişiklikleri gibi dinamik hareket verileri, 3D uzayda kapsamlı bir Hareket Örüntüsü Veri Kümesi oluşturmak üzere çıkarılmıştır. Daha sonra bu hareket verileri, sporcunun stres seviyesi, motivasyon düzeyi, özgüven ve karar verme hızı gibi psikolojik durum göstergeleriyle ilişkilendirilmiştir. Bu ilişkilendirme, antrenörlerin ve spor psikologlarının sağladığı standardize edilmiş psikometrik değerlendirmeler ve biyometrik sensör verileri (örneğin, kalp atış hızı değişkenliği) kullanılarak yapılmıştır.
Çalışmanın ana yeniliği, hareket örüntülerinden psikolojik durumu tahmin edebilen hibrit bir Derin Nöral Ağ (DNA) mimarisinin geliştirilmesidir. Bu model, hareket verilerini girdi olarak alır ve sporcunun mevcut psikolojik profilini tahmin eder. Elde edilen sonuçlar, belirli hareket varyasyonlarının veya anormalliklerinin, yüksek stres veya düşük özgüven gibi kritik psikolojik değişikliklerle güçlü bir korelasyon gösterdiğini ortaya koymuştur.
Bu modelleme yaklaşımının potansiyel uygulamaları, anlık performans geri bildirimi, sakatlık riskinin psikolojik faktörlere dayalı olarak önceden tahmini ve kişiselleştirilmiş antrenman rejimlerinin tasarlanmasını içermektedir. Sonuç olarak, bu araştırma Bilgisayar Görü teknolojisinin spor bilimleri ve psikoloji alanlarında devrim yaratma potansiyelini göstererek, objektif ve veri odaklı kararlar için yeni bir yol açmaktadır.