0001しじみ ★
2018/08/27(月) 13:26:43.87ID:CAP_USER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。
■将来コンピューターゲームと連動
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ー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。
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://www.nikkei.com/content/pic/20180824/96958A9F889DE1E6E7E6E3EBE5E2E0E6E2EAE0E2E3EAE2E2E2E2E2E2-DSXZZO3454202024082018000000-PN1-1.jpg
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日本経済新聞
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