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J-GLOBAL ID：200902278479804427   整理番号：08A0053339

将棋を対象とした画像情報を用いた自動局面認識手法

Automatic position recognition method using image information in shogi

著者 (4件)： 栗田哲平 (東大 大学院工学系研究科) ,  三輪誠 (東大 大学院新領域創成科学研究科) ,  近山隆 (東大 大学院工学系研究科) ,  近山隆 (東大 大学院新領域創成科学研究科)
資料名： 情報処理学会シンポジウム論文集  (情報処理学会ワークショップ論文集)
巻： 2007  号： 12  ページ： 172-179  発行年： 2007年11月09日 
JST資料番号： Y0978B  ISSN： 1344-0640  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 将棋における画像情報を用いた精度の高い局面の自動認識は,現実の対極での棋譜の効率的取得およびユーザ支援をするにあたって重要な処理である。精度の高い自動認識をするためには,その時の状況に因ってパラメータを変え,ロバストに将棋盤の認識と局面状況の認識を行う必要がある。本研究では将棋を対象とし盤の桝目の認識と,差分情報を用いた局面の自動認識を精度高く行う事を目的としている。駒の動きは事前に得ておいた訓練例を用いて決定木を構成し分類を行い,打った駒は初期盤面の駒情報を訓練例とし逐次最小最適化法を用いたSupport Vector Machineによる分類によって,その種類の判断を行った。結果として,今回の実験例では640×480の解像度を持つカメラからの画像情報を用いて,桝目の認識はパラメータを調整しないで97.0%,桝目属性の分類に99.7%,打った駒の判断を100%の正解率で分類を行う事が出来た。(著者抄録)

シソーラス用語： *二人ゲーム ,  ゲーム理論 ,  *探索問題 ,  画像処理システム ,  *パターン認識 ,  パラメタリゼーション ,  ロバスト性 ,  差分法 ,  自動化 ,  最適化手法 ,  *学習アルゴリズム ,  実験 ,  評価試験 ,  分解能 ,  パターン分類 ,  *サポートベクトルマシン ,  *画像認識
準シソーラス用語： *コンピュータ将棋 ,  解像度 ,  駒【ゲーム】 ,  評価実験

分類 (3件)： ゲーム理論  (KA03060T) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 将棋 ,  画像情報 ,  手法