이 연구 프로젝트는 블랙잭 게임에서 카드 감지 및 인식을 위한 다양한 컴퓨터 비전 기술을 조사합니다. 주요 목표는 실시간으로 카드를 감지하고 정확하게 분류할 수 있는 강력한 시스템을 개발하고, 현재 게임 상황에 따른 최적의 플레이 전략을 제공하는 것입니다.
제안된 방법론은 K-Means 클러스터링을 이용한 이미지 분할, 카드 재투영 및 특징 추출, 레이블링된 데이터셋을 이용한 KNN 분류기 학습, 그리고 블랙잭 기본 전략 추천 알고리즘과의 통합으로 구성됩니다. 또한 이 연구는 다양한 조명 조건과 가림 현상에서도 이 접근법의 효과를 관찰하고자 합니다.
전반적으로 이 프로젝트는 카드 감지를 중심으로 한 컴퓨터 비전 기술을 일반적으로 플레이되는 게임에 통합하여, 플레이어의 의사결정을 향상시키고 전략적 결과를 최적화하는 방안을 모색합니다. 제한된 시간 내에 개발된 모델들의 실험 평가 결과는 실제 카지노 환경과 유사한 게임에서의 실용적 구현 가능성을 보여줍니다.
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