論文の概要: Optimal Blackjack Strategy Recommender: A Comprehensive Study on Computer Vision Integration for Enhanced Gameplay
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00191v1
- Date: Fri, 29 Mar 2024 23:17:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 06:56:43.455607
- Title: Optimal Blackjack Strategy Recommender: A Comprehensive Study on Computer Vision Integration for Enhanced Gameplay
- Title（参考訳）: 最適ブラックジャック戦略レコメンデーション:強化ゲームプレイのためのコンピュータビジョン統合に関する総合的研究
- Authors: Krishnanshu Gupta, Devon Bolt, Ben Hinchliff,
- Abstract要約: ブラックジャックの文脈におけるカードの検出・認識におけるコンピュータビジョン技術の適用について検討した。
提案手法は, K-Means を用いて画像分割, カード再投影, 特徴抽出を行う。
本研究の目的は、異なる照明条件下での各種カード設計の検出において、このアプローチの有効性を観察することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This research project investigates the application of several computer vision techniques for playing card detection and recognition in the context of the popular casino game, blackjack. The primary objective is to develop a robust system that is capable of detecting and accurately classifying playing cards in real-time, and displaying the optimal move recommendation based on the given image of the current game. The proposed methodology involves using K-Means for image segmentation, card reprojection and feature extraction, training of the KNN classifier using a labeled dataset, and integration of the detection system into a Blackjack Basic Strategy recommendation algorithm. Further, the study aims to observe the effectiveness of this approach in detecting various card designs under different lighting conditions and occlusions. Overall, the project examines the potential benefits of incorporating computer vision techniques, with a specific focus on card detection, into commonly played games aiming to enhance player decision-making and optimize strategic outcomes. The results obtained from our experimental evaluations with models developed under considerable time constraints, highlight the potential for practical implementation in real-world casino environments and across other similarly structured games.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,一般的なカジノゲームであるブラックジャックの文脈におけるカードの検出と認識のためのコンピュータビジョン技術の応用について検討する。
主な目的は、カードをリアルタイムに検出し、正確に分類し、現在の遊技の所定の画像に基づいて最適な動きの推薦を表示することのできるロバストシステムを開発することである。
提案手法は,画像分割,カード再投影,特徴抽出にK-Meansを用いること,ラベル付きデータセットを用いたKNN分類器の訓練,ブラックジャック基本戦略推薦アルゴリズムへの検出システムの統合を含む。
さらに, 本研究の目的は, 異なる照明条件および閉塞条件下での各種カード設計の検出において, このアプローチの有効性を観察することである。
全体として、コンピュータビジョン技術がカード検出に特化してプレイヤーの意思決定を強化し、戦略的な成果を最適化することを目的としたゲームに組み込むことの潜在的な利点について検討する。
実世界のカジノ環境や、他の同様の構成のゲームにおいて、実用的実装の可能性を明らかにするため、かなりの時間制約下で開発されたモデルを用いた実験結果が得られた。
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