論文の概要: LiveChess2FEN: a Framework for Classifying Chess Pieces based on CNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.06858v1
• Date: Sat, 12 Dec 2020 16:48:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-10 05:25:19.786107
• Title: LiveChess2FEN: a Framework for Classifying Chess Pieces based on CNNs
• Title（参考訳）: LiveChess2FEN:CNNに基づいたチェスピースの分類フレームワーク
• Authors: David Mallas\'en Quintana, Alberto Antonio del Barrio Garc\'ia and Manuel Prieto Mat\'ias
• Abstract要約: 我々は,1秒未満で画像からチェス位置を自動的にデジタル化する機能的フレームワークを実装した。 チェスの駒の分類と組込みプラットフォーム上で効率的にマップする方法について、さまざまな畳み込みニューラルネットワークを分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic digitization of chess games using computer vision is a significant technological challenge. This problem is of much interest for tournament organizers and amateur or professional players to broadcast their over-the-board (OTB) games online or analyze them using chess engines. Previous work has shown promising results, but the recognition accuracy and the latency of state-of-the-art techniques still need further enhancements to allow their practical and affordable deployment. We have investigated how to implement them on an Nvidia Jetson Nano single-board computer effectively. Our first contribution has been accelerating the chessboard's detection algorithm. Subsequently, we have analyzed different Convolutional Neural Networks for chess piece classification and how to map them efficiently on our embedded platform. Notably, we have implemented a functional framework that automatically digitizes a chess position from an image in less than 1 second, with 92% accuracy when classifying the pieces and 95% when detecting the board.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンを用いたチェスゲームの自動デジタル化は重要な技術的課題である。 この問題はトーナメントのオーガナイザやアマチュアやプロの選手が、オンライン上でOTB(Over-the-board)ゲームを放送したり、チェスエンジンを使って分析したりすることに関心がある。 これまでの研究は有望な結果を示しているが、最先端技術の認識精度とレイテンシは、実用的で手頃なデプロイメントを可能にするためのさらなる強化が必要である。 Nvidia Jetson Nanoシングルボードコンピュータ上での実装方法について検討した。 最初の貢献はチェスボードの検出アルゴリズムの高速化です。 その後、チェスの駒の分類と組込みプラットフォーム上で効率的にマップする方法について、さまざまな畳み込みニューラルネットワークを分析した。 特に,画像からチェスの位置を自動的に1秒未満でデジタイズする機能的フレームワークを実装した。

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