Temporal Convolutional Network を用いたカードゲーム動画の時間的セグメンテーション

抄録

実世界におけるカードゲームにおいてAIがプレイヤーの行動を認識しルールやヒントを提示することで，初心者でも円滑にプレイすることが可能となると考えられる．教示対象の初心者に，カードを出すタイミングや状況を伝えるシステムを作るためには，手元のカードや場のカードの認識に加え，プレーヤーの動作を認識して現在の状況を把握する必要がある． 本研究ではカードゲームのプレイ動画を撮影し，それにアノテーションを行い訓練データを作成した．そしてTemporal Convolutional Networkを用いて時間的セグメンテーションの学習を行い，自身や他のプレイヤーの重要な動作のタイミングを認識させるモデルを構築した．また複数のモデル間の性能の比較を行った．