Dissertação

Machine Vision for Casino Game Monitoring EVALUATED

Para prevenir perdas em jogo por enganos ou estratégia irregular, ou para aquisição de dados estatísticos, a indústria de jogos de casino está interessada em monitorização automática dos jogos, registando o seu estado para análise posterior. É proposto um método de detecção e reconhecimento de cartas de jogar tendo em conta oclusão parcial e rotação. Este método está dividido em duas fases: uma cena é analisada para detectar rectângulos por um método original, e cada rectângulo é classificado de acordo com a figura presente no canto da carta. É assumido que as dimensões e escala das cartas são conhecidas e que a imagem a analisar não tem deformações de perspectiva nem ópticas, ainda que uma fase de calibração para ter isto em conta tenha sido desenvolvida e testada. Três métodos para a fase de reconhecimento das cartas são estudados e comparados, avaliando o seu desempenho em termos de robustez a alterações de luminosidade e contraste e em tempo computacional. Foi mostrado que um método de template matching funciona com sucesso e eficientemente, ainda que mostre uma baixa robustez a alterações luminosas, enquanto que um método probabilístico rígido baseado em contornos mostrou robustez a estas alterações com um custo de maior tempo computacional. Um modelo probabilístico rígido apresentou pouco sucesso e um tempo computacional muito longo.
Reconhecimento de Cartas de Jogar, Detecção de Rectângulos, Reconhecimento de Objectos, Template Matching, Modelo Probabilístico Baseado em Edges

Dezembro 13, 2010, 16:30

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Alexandre José Malheiro Bernardino

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar