9000種類の「遊戯王」カードを画像認識で判別、コナミが独自手法開発
9000種類の紙のカードをAI(人工知能)による画像認識で判別する--。
コナミデジタルエンタテインメントの開発者2人が2018年8月23日、ゲーム開発者会議「CEDEC 2018」(コンピュータエンターテインメント協会主催)で講演し、技術開発の経緯を明かした。
同社は、ユーザーがカードを集めて遊ぶ「遊戯王オフィシャルカードゲーム」の紙のカードを画像認識で判別できるシステムを開発した。
現実世界でカードを出し合って遊ぶゲームだが、将来的にコンピュータゲームと連動できるようにして新しい遊び方を提案する狙いがある。
現実世界でカードを出し合って遊ぶゲームだが、将来的にコンピュータゲームと連動できるようにして新しい遊び方を提案する狙いがある。
遊戯王のカードゲームは発売から20周年を迎え、既に9000種類以上のカードが出回っている。
今から大量のカードにQRコードなどの識別方法を加えるのは不可能で、画像認識の活用を検討した。
今から大量のカードにQRコードなどの識別方法を加えるのは不可能で、画像認識の活用を検討した。
当初開発したシステムでは、9000種類に上るカードの機械学習に20日間を要し、判別精度も50%程度にとどまった。「これでは使い物にならない。人間が目でカードを判別するのに比べて、何かが欠けていると考えた」(制作支援本部技術開発部の岩倉宏介主査)。
そこで行き着いたのが、「半透明合成学習」という手法である。カード画像をCGで制作し、2枚の異なるカード画像を半透明化したうえで合成。
これを機械学習用の画像として使う。「半透明合成は予想外の効果があった」(制作支援本部技術開発部の木原直也スペシャリスト)。
機械学習の所要時間は20日間から4~5日間程度に短縮し、判別精度もほぼ100%となった。
半透明合成したカード画像は人の目では見分けにくいが、コンピュータにとってはかえってカードの特徴が際立ち、処理効率が高まったとみている。
https://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/event/18/00026/082300005/?n_cid=nbpnxt_twcm_itこれを機械学習用の画像として使う。「半透明合成は予想外の効果があった」(制作支援本部技術開発部の木原直也スペシャリスト)。
機械学習の所要時間は20日間から4~5日間程度に短縮し、判別精度もほぼ100%となった。
半透明合成したカード画像は人の目では見分けにくいが、コンピュータにとってはかえってカードの特徴が際立ち、処理効率が高まったとみている。
ついに画像認識が!
>将来的にコンピュータゲームと連動できるようにして新しい遊び方を提案する狙いがある。
コナミィィィッイイイイイイイイイイイイ!
これでスマホでデッキ、カードを読み込んでデュエルが出来る・・・?
さらに近い将来
こういうデュエルリングが出来たりするのかな
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