研究テーマ

対戦格闘ゲームにおける機械学習を使った勝敗予測モデルの構築

対戦格闘ゲームの映像には、試合の流れやプレイヤーの状況を表す多くの情報が含まれている。本研究では、ゲーム映像から体力ゲージやキャラクター情報を自動抽出し、それらを機械学習モデルへ入力することで勝敗予測を行う。最新のゲームを対象とした予測手法の実現を目指している。

研究担当: 山本 直樹

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対戦格闘ゲームにおける機械学習を使った勝敗予測モデルの構築