Resumen:
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[ES] Magic The Gathering es un juego con un gran nivel de abstracción y dificultad, al que
muchas personas puede llevarles incluso meses lograr comprender con un nivel medio
de entendimiento. Por esta razón nos gustaría ...[+]
[ES] Magic The Gathering es un juego con un gran nivel de abstracción y dificultad, al que
muchas personas puede llevarles incluso meses lograr comprender con un nivel medio
de entendimiento. Por esta razón nos gustaría en este Trabajo de Fin de Grado idear y
diseñar una forma de representar los diferentes estados de juego que pueden existir.
Como muestras utilizaremos partidas completas registradas a través de Magic The
Gathering Online (mtgo). El fin último sería construir un modelo que reciba como input
los diferentes estados por los que ha pasado la partida, y como output recibamos la siguiente
jugada a realizar en base al aprendizaje inferido de las muestras. Si bien, nuestros
esfuerzos se concentrarán en construir toda una infraestructura que nos permita adquirir
y representar el estado de juego dentro de una partida, lo cual es ya un problema
extremadamente complejo debido a la gran cantidad de variables a tener en cuenta.
Para llevar a cabo esta tarea, utilizaremos herramientas de multitud de ámbitos, como
el reconocimiento de imágenes y formas, para encontrar y detectar cada una de las
cartas, lectores ópticos para poder extraer ciertas informaciones relevantes que aparecen
en pantalla, algunas herramientas online como APIs para extraer la información complementaria
necesaria y algún tipo de modelo de generación del lenguaje para llevar a cabo
el último paso de crear nuestro recomendador de jugadas.
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[EN] Magic The Gathering is a game with a high level of abstraction and difficulty, which
many people can take months to understand with an average level of understanding.
For this reason we would like in this Final ...[+]
[EN] Magic The Gathering is a game with a high level of abstraction and difficulty, which
many people can take months to understand with an average level of understanding.
For this reason we would like in this Final Degree Project to devise and design a way to
represent the different game states that may exist.
As samples we will use complete games recorded through Magic The Gathering Online
(mtgo). The ultimate goal would be to build a model that receives as input the
different states through which the game has passed, and as output we receive the next
move to make based on the learning inferred from the samples. However, our efforts
will focus on building an entire infrastructure that allows us to acquire and represent the
game state within a game, which is already an extremely complex problem due to the
large number of variables to be taken into account.
To carry out this task, we will use tools from a multitude of fields, such as image and
shape recognition to find and detect each of the cards, optical readers to be able to extract
certain relevant information that appears on the screen, some online tools such as APIs to
extract the necessary complementary information and some kind of language generation
model to carry out the last step of creating our move recommender.
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[CA] ’Magic The Gathering’ és un joc amb un gran nivell d’abstracció i dificultat, al qual
moltes persones els pot portar fins i tot mesos aconseguir comprendre amb un nivell mitjà
d’enteniment. Per això ens agradaria ...[+]
[CA] ’Magic The Gathering’ és un joc amb un gran nivell d’abstracció i dificultat, al qual
moltes persones els pot portar fins i tot mesos aconseguir comprendre amb un nivell mitjà
d’enteniment. Per això ens agradaria en aquest Treball de Fi de Grau idear i dissenyar
una forma de representar els diferents estats de joc que poden existir.
Com a mostres utilitzarem partides completes registrades a través de Magic The Gathering Online (mtgo). El fi últim seria construir un model que rebi com a input els diferents estats pels quals ha passat la partida, i com a output rebem la jugada següent a
realitzar en base a l’aprenentatge inferit de les mostres. Tot i que els nostres esforços es
concentraran a construir tota una infraestructura que ens permeti adquirir i representar
l’estat de joc dins d’una partida, la qual cosa ja és un problema extremadament complex
degut a la gran quantitat de variables a tenir en compte.
Per dur a terme aquesta tasca, utilitzarem eines de multitud d’àmbits, com ara el reconeixement d’imatges i formes, per trobar i detectar cadascuna de les cartes, lectors òptics
per poder extreure certes informacions rellevants que apareixen a la pantalla, algunes eines online com APIs per extreure la informació complementària necessària i algun tipus
de model de generació del llenguatge per dur a terme el darrer pas de crear el nostre
recomanador de jugades.
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