Dieses Forschungsprojekt untersucht den Einsatz verschiedener Computervisionstechniken zur Erkennung und Klassifizierung von Spielkarten im Kontext des beliebten Casinospiels Blackjack. Das Hauptziel ist es, ein robustes System zu entwickeln, das in der Lage ist, Spielkarten in Echtzeit zu erkennen und genau zu klassifizieren, und dann basierend auf dem aktuellen Spielstand die optimale Spielzugempfehlung auszugeben.
Der vorgeschlagene Ansatz umfasst den Einsatz von K-Means-Clustering zur Bildsegmentierung, Kartenreprojizierung und Merkmalsextraktion, das Training eines KNN-Klassifikators mit einem gekennzeichneten Datensatz sowie die Integration des Erkennungssystems in einen Blackjack-Grundstrategieempfehlungsalgorithmus. Darüber hinaus zielt die Studie darauf ab, die Effektivität dieses Ansatzes bei der Erkennung verschiedener Kartendesigns unter unterschiedlichen Beleuchtungsbedingungen und Verdeckungen zu beobachten.
Insgesamt untersucht das Projekt die potenziellen Vorteile des Einsatzes von Computervisionstechniken, mit einem besonderen Fokus auf die Kartenerkennung, in weit verbreiteten Spielen, um die Entscheidungsfindung der Spieler zu verbessern und strategische Ergebnisse zu optimieren. Die Ergebnisse der experimentellen Auswertungen mit unter erheblichen Zeitbeschränkungen entwickelten Modellen zeigen das Potenzial für eine praktische Umsetzung in realen Casinoumgebungen und ähnlich strukturierten Spielen.
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by Krishnanshu ... kl. arxiv.org 04-02-2024
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