Sử dụng mô hình Vision AI để nhận dạng các quân bài

Các trò chơi bài được chơi ở khắp mọi nơi, từ các trận đấu thông thường tại nhà đến các bàn chơi casino với mức cược cao. Mặc dù việc phân tích các lá bài trong khi chơi có vẻ đơn giản, nhưng việc xác định chính xác từng lá bài trong một trò chơi có thể rất quan trọng. Ngay cả những sai sót nhỏ, chẳng hạn như đọc sai một lá bài hoặc đếm sai điểm, có thể ảnh hưởng đến tính công bằng của một trò chơi. 

Theo truyền thống, người chơi và người chia bài quản lý quy trình này theo cách thủ công, nhưng việc giám sát của con người dễ bị sai sót. Những sai lầm này có thể ảnh hưởng đến hiệu quả và trải nghiệm tổng thể của người chơi. Trí tuệ nhân tạo (AI) và thị giác máy tính, một nhánh của AI cho phép máy móc nhìn và diễn giải thông tin trực quan, có thể giúp khắc phục những hạn chế này bằng cách tự động hóa việc phát hiện và giám sát bài. 

Các mô hình thị giác máy tính, chẳng hạn như Ultralytics YOLO11, hỗ trợ nhiều tác vụ thị giác, bao gồm phát hiện đối tượng và phân đoạn thể hiện. Khi chơi các trò chơi bài, những khả năng thị giác này có thể giúp xác định từng lá bài trên bàn. Nó đảm bảo giám sát đáng tin cậy và nhất quán, ngay cả khi các lá bài chồng lên nhau hoặc di chuyển nhanh chóng. 

Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn những thách thức của việc phát hiện thẻ thủ công và cách thị giác máy tính có thể giúp phát hiện chính xác. Hãy cùng bắt đầu!

Tìm hiểu về phát hiện quân bài

Trước khi khám phá những thách thức của việc nhận diện bài thủ công, hãy xem xét kỹ hơn ý nghĩa của việc nhận diện bài trong thị giác máy tính. 

Nói một cách đơn giản, việc phát hiện bài tây tập trung vào việc dạy máy nhận biết và giải thích các quân bài, tương tự như cách con người làm. Máy ảnh ghi lại các chi tiết trực quan, trong khi các mô hình thị giác máy tính được hỗ trợ bởi mạng nơ-ron, đặc biệt là mạng nơ-ron tích chập (CNN), xử lý dữ liệu đó để hiểu những gì trên bàn. 

Quá trình này thường bao gồm việc training một mô hình thị giác máy tính trên một tập dữ liệu chứa hình ảnh của mọi chất và thứ hạng, được chụp trong các điều kiện ánh sáng, góc độ và nền khác nhau. Các phương pháp tương tự cũng có thể được áp dụng cho các trò chơi bài khác, chẳng hạn như Pokémon hoặc các trò chơi thẻ bài giao dịch sưu tầm, trong đó việc nhận dạng chính xác các thiết kế thẻ bài độc đáo là rất quan trọng. Thông qua quá trình training mô hình này, các mô hình thị giác học cách nhận dạng các đặc điểm của quân bài. 

‍

Sau khi được huấn luyện, mô hình có thể phát hiện nhiều lá bài trên bàn và xác định cấp bậc và chất của chúng. Nó hoạt động giống như một người quét một loạt các lá bài, nhưng ở đây đôi mắt được thay thế bằng một chiếc máy ảnh và bộ não bằng một thuật toán. Cùng với nhau, các bước này cho phép nhận dạng thẻ đáng tin cậy. 

Những thách thức liên quan đến việc phát hiện bài thủ công 

Dưới đây là một số hạn chế của việc phát hiện bài tây thủ công:

• Lỗi do con người: Con người mắc lỗi, đặc biệt là khi xử lý các tác vụ lặp đi lặp lại. Trong các trò chơi bài, điều này có thể có nghĩa là đọc sai chất, lẫn lộn các giá trị hoặc không theo dõi được số lượng. Các phiên chơi game dài khiến lỗi dễ xảy ra hơn, làm tăng nguy cơ xảy ra lỗi ảnh hưởng đến lối chơi. 

• Hạn chế về tốc độ: Việc theo dõi thẻ thủ công tốn thời gian. Người quan sát cần theo dõi mọi động thái và ghi điểm bằng tay, điều này đương nhiên làm chậm trò chơi. Sự chậm trễ này có thể làm gián đoạn nhịp độ trận đấu và làm giảm trải nghiệm tổng thể cho người chơi.

• Tính nhất quán: Sự quan sát khác nhau giữa người này với người khác. Điều hiển nhiên đối với một người có thể bị người khác bỏ qua. Sự không nhất quán này làm cho việc giám sát thủ công trở nên không đáng tin cậy và ảnh hưởng đến độ chính xác trong các trò chơi.

• Tính công bằng và minh bạch: Tính công bằng trong trò chơi khó đảm bảo hơn nếu không có một hệ thống khách quan. Các lỗi hoặc sai sót có thể không được chú ý và người chơi có thể nghi ngờ kết quả. Điều này làm giảm sự tin tưởng và gây khó khăn hơn trong việc giải quyết các xung đột. 

• Khả năng mở rộng: Việc giám sát một bảng dữ liệu đã là một thách thức; việc xử lý nhiều bảng hoặc trò chơi cùng một lúc sẽ nhanh chóng trở nên bất khả thi.

‍

Thị giác máy tính giúp vượt qua những thách thức này, đảm bảo phát hiện thẻ chính xác và nhất quán. Tiếp theo, hãy thảo luận về cách YOLO11 có thể được sử dụng để nhận dạng các quân bài.

Cách YOLO11 có thể được sử dụng để nhận diện các quân bài

Huấn luyện một mô hình deep learning như YOLO11 bắt đầu bằng việc xây dựng các bộ dữ liệu lớn gồm các hình ảnh thẻ được chú thích. Được thiết kế để phân tích trực quan nhanh chóng và chính xác, YOLO11 hỗ trợ các tác vụ thị giác máy tính chính: phát hiện đối tượng, xác định vị trí các đối tượng trong một hình ảnh bằng cách sử dụng hộp giới hạn và phân loại hình ảnh, gán nhãn dựa trên các đặc điểm.

Mặc dù YOLO11 được huấn luyện trước trên tập dữ liệu COCO (Common Objects in Context), bao gồm nhiều đối tượng hàng ngày nhưng không có quân bài, nhưng quá trình huấn luyện trước này mang lại cho nó một nền tảng vững chắc trong việc nhận dạng hình dạng, kết cấu và mẫu. Để chuyên về phát hiện quân bài, mô hình phải được tinh chỉnh hoặc huấn luyện tùy chỉnh trên một tập dữ liệu quân bài chuyên dụng.

Quá trình này bao gồm việc thu thập hình ảnh các quân bài trong các điều kiện khác nhau - các góc độ, ánh sáng khác nhau và thậm chí cả các cách sắp xếp chồng chéo. Mỗi quân bài sau đó được gán nhãn: bounding box và nhãn cho object detection, hoặc mask chi tiết cho instance segmentation ở cấp độ pixel. Sau khi được training và validation trên hình ảnh test, YOLO11 có thể phát hiện và nhận dạng các quân bài một cách đáng tin cậy trong các tình huống thực tế.

‍

Nhận dạng các quân bài bằng cách sử dụng các tác vụ Vision AI khác nhau

Có một số cách để tiếp cận việc nhận dạng bài, và với việc YOLO11 hỗ trợ các tác vụ khác nhau, nhiều phương pháp có thể được sử dụng. 

Đây là cách YOLO11 có thể được áp dụng theo nhiều cách khác nhau để hiểu các quân bài trên bàn: 

• Chỉ phát hiện đối tượng: Trong phương pháp này, YOLO11 được đào tạo để mỗi lá bài duy nhất (ví dụ: Át bích, Hai cơ) được coi là một lớp riêng biệt. Sau đó, mô hình có thể định vị và xác định mọi lá bài trong một bước duy nhất. Với đủ dữ liệu đào tạo, nó thậm chí có thể nhận ra các lá bài chồng lên nhau. 

• Phát hiện và phân loại: Một phương pháp khác là chia nhiệm vụ thành hai giai đoạn. YOLO11 đầu tiên phát hiện các quân bài bằng cách vẽ các hộp giới hạn, và sau đó một mô hình YOLO11 khác xác định chất và thứ hạng của chúng bằng cách sử dụng phân loại hình ảnh. Cách tiếp cận này giúp bạn dễ dàng thêm các loại thẻ mới hoặc thiết kế tùy chỉnh mà không cần huấn luyện lại mô hình phát hiện đối tượng cơ bản. Tuy nhiên, nếu các thẻ mới khác nhau quá nhiều về hình thức, ví dụ: về kích thước, hình dạng hoặc bố cục, thì mô hình phát hiện cũng có thể cần được huấn luyện lại để duy trì độ chính xác.

• Theo dõi trên các khung hình: Khi phân tích nguồn cấp dữ liệu video, hỗ trợ theo dõi đối tượng của YOLO11 có thể được sử dụng để theo dõi các quân bài trên nhiều khung hình. Điều này ngăn các quân bài di chuyển bị đếm hai lần và giúp duy trì độ chính xác trong các trò chơi có nhịp độ nhanh.

Những cách tiếp cận khác nhau này cho phép YOLO11 hỗ trợ các ứng dụng thời gian thực như tính điểm trong blackjack, giám sát trò chơi và tạo ra các phân tích. Phương pháp tốt nhất phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của trò chơi.

Ứng dụng thực tế của việc phát hiện quân bài

Bây giờ chúng ta đã hiểu rõ hơn về cách sử dụng mô hình Vision AI để nhận dạng các quân bài, hãy xem nó tác động đến thế giới thực như thế nào.

Casino và giám sát

Casino là môi trường có mức cược cao, nơi đảm bảo tính công bằng của trò chơi là rất quan trọng. Tuy nhiên, những rủi ro như đánh dấu bài, công tắc ẩn hoặc chia bài không đều luôn hiện hữu. Việc giám sát truyền thống phụ thuộc vào giám sát thủ công, có thể bỏ lỡ những động thái tinh vi trong các trò chơi nhịp độ nhanh.

Đó là lúc thị giác máy tính có thể can thiệp. Khi được tích hợp vào các hệ thống giám sát, nó có thể tự động theo dõi mọi hành động của thẻ và người chơi trên bàn. Điều này cho phép phát hiện gian lận theo thời gian thực, giảm sự phụ thuộc vào sự giám sát của con người và tạo ra một bản ghi đáng tin cậy về trò chơi có thể được xem xét trong trường hợp xảy ra xung đột.

‍

Bảng thẻ thông minh

Trong các trò chơi trực tiếp, ngay cả những lỗi nhỏ cũng có thể ảnh hưởng đến nhịp độ trận đấu và tạo ra căng thẳng giữa những người chơi. Trong hầu hết các thiết lập truyền thống, những nhiệm vụ này thuộc về người chia bài hoặc chính người chơi, điều này tạo ra sơ hở cho những sai lầm. Bàn chơi bài thông minh (Smart card tables), được trang bị camera hoặc webcam và hệ thống thị giác máy tính, có thể giải quyết vấn đề này. 

Vision AI hoặc mô hình YOLO có thể được sử dụng để nhận dạng các lá bài ngay khi chúng được chia và tự động cập nhật trạng thái trò chơi. Điều này cho phép cập nhật điểm số theo thời gian thực, gắn cờ các điểm bất thường ngay lập tức và tự động hóa các giao dịch khi cần. Kết quả là trò chơi mượt mà hơn và trải nghiệm nhất quán cho mọi người. 

Các trò chơi thẻ AR và VR

Các trò chơi bài vật lý rất tuyệt, nhưng chúng không phải lúc nào cũng phù hợp với tính tương tác mà người chơi mong đợi từ các định dạng kỹ thuật số. Thực tế tăng cường (AR) và thực tế ảo (VR) giúp khắc phục vấn đề này bằng cách thêm các lớp tương tác mới. AR phủ các yếu tố kỹ thuật số lên thế giới vật lý, ví dụ: hiển thị hướng dẫn, điểm số trực tiếp hoặc gợi ý trực tiếp trên một chiếc bàn thực. 

Mặt khác, VR tạo ra một môi trường kỹ thuật số hoàn toàn nhập vai, nơi toàn bộ trò chơi diễn ra một cách ảo. Khi kết hợp với thị giác máy tính, hệ thống AR hoặc VR cải thiện trải nghiệm chơi trò chơi với hiển thị điểm số trực tiếp, đề xuất di chuyển hoặc các chế độ kết hợp nhập vai. Thị giác máy tính cho phép điều này bằng cách phát hiện chính xác từng quân bài và liên kết nó với các tính năng tương tác. 

‍

Ưu điểm và hạn chế của việc nhận diện quân bài 

Dưới đây là một số ưu điểm của việc sử dụng thị giác máy tính để phát hiện quân bài:

• Phát hiện nhanh chóng và chính xác: Các mô hình thị giác máy tính có thể nhận dạng và phân loại các quân bài trong thời gian thực, đảm bảo giám sát đáng tin cậy.

• Tính minh bạch: Phát hiện tự động tạo ra một bản ghi khách quan về trận đấu, có thể được xem xét để giải quyết các tranh chấp một cách công bằng.

• Phân tích: Thông tin chi tiết từ các giải pháp thị giác máy tính có thể được tận dụng để tạo ra dữ liệu trò chơi chi tiết, cho phép nghiên cứu hành vi của người chơi và xu hướng hiệu suất.

Mặc dù thị giác máy tính giúp việc nhận diện quân bài trở nên rất hiệu quả, nhưng điều quan trọng là phải lưu ý đến những hạn chế của nó. Dưới đây là một số yếu tố cần xem xét:

• Phụ thuộc vào bộ dữ liệu chất lượng cao: Hiệu suất của các mô hình này phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng của dữ liệu huấn luyện được sử dụng.

• Khó khăn với các thẻ chồng chéo: Khi các thẻ được xếp chồng lên nhau, bị che khuất một phần hoặc bị nghiêng, hệ thống Vision AI có thể gặp khó khăn hơn trong việc xác định chúng một cách chính xác.

• Điều kiện ánh sáng khó khăn: Ánh sáng không nhất quán, chẳng hạn như phản xạ hoặc độ sáng thấp, có thể cản trở việc phát hiện quân bài chính xác. 

Những điều cần nhớ 

Phát hiện bài là một ví dụ đơn giản nhưng hấp dẫn về cách thị giác máy tính có thể giải quyết các thách thức trong thế giới thực. Với các bộ dữ liệu có cấu trúc tốt, các nhà phát triển có thể huấn luyện các mô hình để phát hiện, phân loại và theo dõi các quân bài trong thời gian thực. Trong tương lai, có khả năng công nghệ tiên tiến như vậy sẽ tiếp tục phát triển, định hình các sòng bạc thông minh hơn, trải nghiệm AR và VR sống động và các ứng dụng mới ngoài trò chơi.

Bạn muốn tìm hiểu về AI? Truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để khám phá thêm. Tham gia cộng đồng năng động của chúng tôi và khám phá những đổi mới trong các lĩnh vực như AI trong logistics và Vision AI trong ngành ô tô. Để bắt đầu với thị giác máy tính ngay hôm nay, hãy xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi.