核心概念
コンピュータービジョン技術を活用し、ブラックジャックゲームの状況を認識し、プレイヤーに最適な行動を推奨するシステムを開発した。
摘要
本研究プロジェクトは、ブラックジャックゲームにおいて、プレイヤーの手札とディーラーの手札を実時間で検出・認識し、最適な行動を推奨するシステムの開発を目的としている。
主な取り組みは以下の通り:
- K-Means クラスタリングによる手札の領域分割
- 射影変換による手札の正規化
- KNNアルゴリズムによる手札の数字認識
- ブラックジャックの基本戦略に基づく最適な行動推奨
手札の検出と認識では、様々な照明条件や遮蔽下でも高精度に動作するよう工夫した。また、ブラックジャックの基本戦略を組み込むことで、プレイヤーに最適な行動を提示できるようにした。
実験の結果、手札の検出と認識は91%の精度を達成し、ブラックジャックの最適行動推奨は100%の精度を示した。このシステムにより、ブラックジャックの初心者でも最適な戦略を学習・実践できるようになり、ゲームの楽しさと競争力の向上が期待できる。
統計資料
ブラックジャックの基本戦略では、プレイヤーの手札の合計値と、ディーラーのアップカードに応じて、最適な行動(ヒット、スタンド、ダブルダウン、スプリット)が決まっている。
手札の検出と認識の精度は91%であった。
引述
"コンピュータービジョン技術を活用し、ブラックジャックゲームの状況を認識し、プレイヤーに最適な行動を推奨するシステムを開発した。"
"実験の結果、手札の検出と認識は91%の精度を達成し、ブラックジャックの最適行動推奨は100%の精度を示した。"