Phát triển mô hình học sâu cho tra cứu thông tin vật phẩm trong game bằng hình ảnh

Nghiên cứu đề xuất mô hình học sâu MILU_MODEL_1 hỗ trợ tra cứu thông tin vật phẩm trong game bằng hình ảnh có độ chính xác cao nếu không bị nhiễu và cải tiến mô hình thành MILU_MODEL_2 đáp ứng với việc nhận diện vật phẩm có nhiễu. Ứng dụng chạy dựa trên Keras của Tensorflow, một trong những nền tảng mạnh mẽ nhất hiện nay. Việc huấn luyện dựa trên bộ dữ liệu thu thập riêng với các biểu tượng và thông tin cụ thể trích từ dự án game MILU của công ty Grateful Days.

Từ khóa: Lập trình game, Truy vấn ảnh, Vật phẩm trong game, Thị giác máy tính, Trí tuệ nhân tạo