CN109224444A - 游戏人物识别方法、装置、存储介质和电子设备 - Google Patents

游戏人物识别方法、装置、存储介质和电子设备 Download PDF

Info

Publication number
CN109224444A
CN109224444A CN201810941344.0A CN201810941344A CN109224444A CN 109224444 A CN109224444 A CN 109224444A CN 201810941344 A CN201810941344 A CN 201810941344A CN 109224444 A CN109224444 A CN 109224444A
Authority
CN
China
Prior art keywords
technical ability
images
recognized
icon
game charater
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201810941344.0A
Other languages
English (en)
Inventor
朱允全
旷章辉
张伟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Sensetime Technology Co Ltd
Original Assignee
Shenzhen Sensetime Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Sensetime Technology Co Ltd filed Critical Shenzhen Sensetime Technology Co Ltd
Priority to CN201810941344.0A priority Critical patent/CN109224444A/zh
Publication of CN109224444A publication Critical patent/CN109224444A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63F—CARD, BOARD, OR ROULETTE GAMES; INDOOR GAMES USING SMALL MOVING PLAYING BODIES; VIDEO GAMES; GAMES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • A63F13/00—Video games, i.e. games using an electronically generated display having two or more dimensions
    • A63F13/50—Controlling the output signals based on the game progress
    • A63F13/53—Controlling the output signals based on the game progress involving additional visual information provided to the game scene, e.g. by overlay to simulate a head-up display [HUD] or displaying a laser sight in a shooting game
    • A63F13/537—Controlling the output signals based on the game progress involving additional visual information provided to the game scene, e.g. by overlay to simulate a head-up display [HUD] or displaying a laser sight in a shooting game using indicators, e.g. showing the condition of a game character on screen
    • A63F13/5372—Controlling the output signals based on the game progress involving additional visual information provided to the game scene, e.g. by overlay to simulate a head-up display [HUD] or displaying a laser sight in a shooting game using indicators, e.g. showing the condition of a game character on screen for tagging characters, objects or locations in the game scene, e.g. displaying a circle under the character controlled by the player
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63F—CARD, BOARD, OR ROULETTE GAMES; INDOOR GAMES USING SMALL MOVING PLAYING BODIES; VIDEO GAMES; GAMES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • A63F13/00—Video games, i.e. games using an electronically generated display having two or more dimensions
    • A63F13/85—Providing additional services to players
    • A63F13/86—Watching games played by other players
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
    • G06F18/2413—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches based on distances to training or reference patterns
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40—Scenes; Scene-specific elements in video content
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63F—CARD, BOARD, OR ROULETTE GAMES; INDOOR GAMES USING SMALL MOVING PLAYING BODIES; VIDEO GAMES; GAMES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • A63F2300/00—Features of games using an electronically generated display having two or more dimensions, e.g. on a television screen, showing representations related to the game
    • A63F2300/30—Features of games using an electronically generated display having two or more dimensions, e.g. on a television screen, showing representations related to the game characterized by output arrangements for receiving control signals generated by the game device
    • A63F2300/303—Features of games using an electronically generated display having two or more dimensions, e.g. on a television screen, showing representations related to the game characterized by output arrangements for receiving control signals generated by the game device for displaying additional data, e.g. simulating a Head Up Display
    • A63F2300/305—Features of games using an electronically generated display having two or more dimensions, e.g. on a television screen, showing representations related to the game characterized by output arrangements for receiving control signals generated by the game device for displaying additional data, e.g. simulating a Head Up Display for providing a graphical or textual hint to the player
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63F—CARD, BOARD, OR ROULETTE GAMES; INDOOR GAMES USING SMALL MOVING PLAYING BODIES; VIDEO GAMES; GAMES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • A63F2300/00—Features of games using an electronically generated display having two or more dimensions, e.g. on a television screen, showing representations related to the game
    • A63F2300/50—Features of games using an electronically generated display having two or more dimensions, e.g. on a television screen, showing representations related to the game characterized by details of game servers
    • A63F2300/57—Features of games using an electronically generated display having two or more dimensions, e.g. on a television screen, showing representations related to the game characterized by details of game servers details of game services offered to the player
    • A63F2300/577—Features of games using an electronically generated display having two or more dimensions, e.g. on a television screen, showing representations related to the game characterized by details of game servers details of game services offered to the player for watching a game played by other players

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)

Abstract

本公开实施例提供一种游戏人物识别方法、装置、存储介质和电子设备。其中，游戏人物识别方法包括：对待识别图像进行技能图标检测，获得所述待识别图像中的技能图标信息；根据所述技能图标信息确定所述待识别图像中用户当前使用的游戏人物。采用本公开实施例的技术方案，能够根据待识别图像中的游戏人物的技能图标的信息实现游戏人物识别功能，提高游戏人物识别的准确率。

Description

游戏人物识别方法、装置、存储介质和电子设备
技术领域
本公开实施例涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种游戏人物识别方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备。
背景技术
在游戏直播中，将游戏界面和游戏玩家在游戏中的操作进行实时播放，吸引了众多游戏玩家观看。然而，在游戏直播过程中，需要依赖对游戏人物的了解，人工识别当前游戏界面中玩家正在使用的人物(例如游戏英雄)，不仅费时费力，成本也较高，用户体验有待进一步提升。
发明内容
本公开实施例的目的在于，提供一种游戏人物识别技术。
根据本公开实施例的第一方面，提供一种游戏人物识别方法，包括：对待识别图像进行技能图标检测，获得所述待识别图像中的技能图标信息；根据所述技能图标信息确定所述待识别图像中用户当前使用的游戏人物。
可选地，所述技能图标信息包括技能图标所属人物的标识信息和技能图标的类别信息中的至少一项。
可选地，所述技能图标的类别信息包括技能的序号信息和技能的名称信息中的至少一个。
可选地，所述根据所述技能图标信息确定所述待识别图像中用户当前使用的游戏人物，包括：根据所述技能图标信息，确定所述待识别图像中的至少一个技能图标所属的游戏人物；基于所述至少一个技能图标所属的游戏人物，确定所述待识别图像中用户当前使用的游戏人物。
可选地，所述根据所述技能图标信息，确定所述待识别图像中的至少一个技能图标所属的游戏人物，包括：根据所述技能图标信息以及预设技能图标与预设游戏人物之间的对应关系，确定所述待识别图像中的至少一个技能图标所属的游戏人物。
可选地，所述待识别图像中包含多个技能图标；所述根据所述技能图标信息，确定所述待识别图像中的至少一个技能图标所属的游戏人物，包括：根据所述技能图标信息，确定所述待识别图像中的多个技能图标中每个技能图标所属的候选游戏人物；所述基于所述至少一个技能图标所属的游戏人物，确定所述待识别图像中用户当前使用的游戏人物，包括：从所述多个技能图标对应的至少一个候选游戏人物中确定所述待识别图像中用户当前使用的游戏人物。
可选地，所述从所述多个技能图标对应的至少一个候选游戏人物中确定所述待识别图像中用户当前使用的游戏人物，包括：将所述至少一个候选游戏人物中对应所述多个技能图标中的技能图标数量最多的候选游戏人物确定为用户当前使用的游戏人物。
可选地，所述对待识别图像进行技能图标检测，获得所述待识别图像中的技能图标信息，包括：通过图标检测神经网络对待识别图像进行技能图标检测，获得所述待识别图像中的技能图标信息。
可选地，所述待处理图像为游戏直播视频序列中的视频帧图像。
可选地，在对待识别图像进行技能图标检测之前，还包括：对所述待识别图像进行尺寸调整处理，以使得所述尺寸调整处理后的待识别图像达到设定尺寸；所述对待识别图像进行技能图标检测，包括：对所述尺寸调整处理后的所述待识别图像进行技能图标检测。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种游戏人物识别装置，包括：检测模块，用于对待识别图像进行技能图标检测，获得所述待识别图像中的技能图标信息；识别模块，用于根据所述技能图标信息确定所述待识别图像中用户当前使用的游戏人物。
可选地，所述技能图标信息包括技能图标所属人物的标识信息和技能图标的类别信息中的至少一项。
可选地，所述技能图标的类别信息包括技能的序号信息和技能的名称信息中的至少一个。
可选地，所述识别模块包括：识别单元，用于根据所述技能图标信息，确定所述待识别图像中的至少一个技能图标所属的游戏人物；选择单元，用于基于所述至少一个技能图标所属的游戏人物，确定所述待识别图像中用户当前使用的游戏人物。
可选地，所述识别单元用于：根据所述技能图标信息以及预设技能图标与预设游戏人物之间的对应关系，确定所述待识别图像中的至少一个技能图标所属的游戏人物。
可选地，所述待识别图像中包含多个技能图标；所述识别单元用于：根据所述技能图标信息，确定所述待识别图像中的多个技能图标中每个技能图标所属的候选游戏人物；所述选择单元用于：从所述多个技能图标对应的至少一个候选游戏人物中确定所述待识别图像中用户当前使用的游戏人物。
可选地，所述选择单元用于：将所述至少一个候选游戏人物中对应所述多个技能图标中的技能图标数量最多的候选游戏人物确定为用户当前使用的游戏人物。
可选地，所述检测模块用于：通过图标检测神经网络对待识别图像进行技能图标检测，获得所述待识别图像中的技能图标信息。
可选地，所述待处理图像为游戏直播视频序列中的视频帧图像。
可选地，所述装置还包括：尺寸调整模块，用于对所述待识别图像进行尺寸调整处理，以使得所述尺寸调整处理后的待识别图像达到设定尺寸；所述检测模块用于：对所述尺寸调整处理后的所述待识别图像进行技能图标检测。
根据本公开实施例的第三方面，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其中，所述程序指令被处理器执行时用于实现本公开实施例提供的任一游戏人物识别方法。
根据本公开实施例的第四方面，还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器；所述存储器用于存储至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行本公开实施例提供的任一游戏人物识别方法。
根据本公开实施例的游戏人物识别方案，通过对待识别图像进行技能图标检测，根据获得的技能图标检测结果中所指示的技能图标信息确定待识别图像中用户当前使用的游戏人物，能够提高游戏人物识别的准确率，并且提高识别效率，节约成本。
附图说明
图1是根据本公开一些实施例的游戏人物识别方法的流程图；
图2是根据本公开一些实施例提供的游戏界面示例；
图3至图5分别是图2中的一个技能图标示例；
图6是根据本公开一些实施例的游戏人物识别装置的结构框图；
图7是根据本公开一些实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图，对本公开实施例的具体实施方式作进一步详细说明。以下实施例用于说明本公开，但不用来限制本公开的范围。
本领域技术人员可以理解，本公开实施例中的“第一”、“第二”等术语仅用于区别不同步骤、设备或模块等，既不代表任何特定技术含义，也不表示它们之间的必然逻辑顺序。
图1是根据本公开一些实施例的游戏人物识别方法的流程图。该方法可以由游戏人物识别装置或电子设备执行，例如服务器、终端设备、移动终端、手机、电脑、游戏机等，本公开实施例对此不做限定。
参照图1，在S110，对待识别图像进行技能图标检测，获得待识别图像中的技能图标信息。
在本公开实施例中，待识别图像可以为包含任意内容的图像，包括但不限于游戏界面图像，其中，在一个例子中，该游戏界面图像可以包含一个或多个游戏人物(例如游戏英雄)、一个或多个技能图标以及背景区域。在一些可选的实现方式中，该待识别图像为静态图像，例如静态的游戏界面图像。在另一些可选的实现方式中，待识别图像为游戏直播视频序列中的视频帧图像，也即，在游戏直播过程中，可执行本公开实施例的游戏人物识别方法，从游戏直播视频画面中识别出游戏玩家当前使用的游戏人物，实现对游戏直播中的游戏人物进行实时的自动识别功能。
在一些可选的实现方式中，获取包含游戏界面或游戏画面的待识别图像，并对待识别图像进行技能图标检测。
可选地，可以从其他设备处获取待识别图像，例如，该方法可以应用于观众端设备，观众端设备可以接收服务器发送的待识别图像。再例如，该方法应用于服务器，服务器接收来自于玩家端设备的待识别图像。或者，可以通过摄像头采集待识别图像，或者待识别图像是基于摄像头采集到的图像得到的，例如，该方法应用于玩家端设备，玩家端设备上设置的摄像头实时采集用户玩游戏的界面图像，等等，本公开实施例对获取待识别图像的方式不作限定。
在本公开实施例中，技能图标检测用于检测待识别图像中的技能图标，具体可以先检测待识别图像中是否存在游戏人物的技能图标，并在检测到待识别图像中存在游戏人物的技能图标的情况下，将检测到的技能图标的信息作为技能图标检测结果。在一些可选实现方式中，技能图标检测结果包括技能图标在待识别图像中的位置信息、尺寸信息，以及技能图标的属性信息、类别信息等一种或任意组合信息，本公开实施例对技能图标检测结果的具体实现不作限定。
在本公开实施例中，可以通过各种图标检测模型来实现对待识别网络中的技能图标检测，例如利用各种机器学习模型来实现。在一种可选的实施方式中，通过图标检测神经网络对待识别图像进行技能图标检测，获得待识别图像中的技能图标信息。这里，图标检测神经网络用于检测图像中的技能图标。
可选地，通过图标检测神经网络对待处理图像进行特征提取、分类处理等操作，来实现对待处理图像进行的技能图标检测。例如，神经网络为以残差网络(ResidualNetworks，例如ResNet 50)为基本网络、以单时隙多盒探测器(single shot multi-boxdetector，SSD)为网络框架的神经网络系统，通过多层卷积层分别对待处理图像进行卷积操作，来对待处理图像进行不同层次的特征提取处理，获取多个不同层次的特征图；并通过至少一个卷积层对多个特征图进行综合的分类处理，获得技能图标检测结果。
在这里说明，本公开实施例仅以ResNet50为基本网络，以SSD网络结构为例来说明图标检测神经网络一种可实现方式，但本领域技术人员应当清楚，图标检测神经网络可以是任意适当的可实现技能图标检测的神经网络系统，包括但不限于卷积神经网络、增强学习神经网络等等。并且，图标检测神经网络的具体结构的设置可以由本领域技术人员根据实际需求适当设定，本公开实施例对此不作限制。例如图标检测神经网络中用于进行特征提取、分类处理的层数和层结构、卷积核的大小、通道数等等，可以根据实际需求设定。
在通过图标检测神经网络对待处理图像进行技能图标检测之前，需要训练该图标检测神经网络。可选地，图标检测神经网络的训练方法为：通过神经网络对图像样本进行技能图标检测，得到图像样本中的技能图标的信息，其中，图像样本具有标注信息；根据技能图标的信息与图像样本的标注信息之间的差异，调整神经网络的网络参数。其中，图像样本中包含游戏人物的技能图标，例如，图像样本可以为在游戏直播过程中截取的视频帧图像，或者是合成图像等其他类型的图像，例如将技能图标添加入其他类型图像后的合成图像，本公开实施例对图像样本的来源不作限定。
针对多个不同的图像样本重复执行该训练方法，直至图标检测神经网络较好的收敛或者达到其他预设的训练终止条件，例如执行次数达到预设数值，等等。
可选地，待识别图像中可以包括一个或多个技能图标，相应地，技能图标信息可以包括该待识别图像中包括的一个或多个技能图标的信息，例如位置信息、类别信息中的一种或多种，或者还可以包含其他类型的信息，本公开实施例对此不做限定。
在S120，根据技能图标信息确定待识别图像中用户当前使用的游戏人物。
在一些可能的应用场景下，游戏界面中仅显示用户当前所使用的游戏人物的技能图标，例如DOTA(刀塔)、英雄联盟、王者荣耀等热门游戏，游戏界面中可以显示多个游戏人物，但只会显示用户(即游戏玩家)当前所使用的游戏人物的技能图标。这样，可以基于检测到的技能图标确定用户当前使用的游戏人物。
在本公开实施例中，在一些可能的应用场景下，游戏人物可以具有一个或多个技能，而每个技能可以仅属于一个游戏人物，也即，技能具有唯一性；相应地，每个技能图标均对应一个游戏人物，或者属于一个游戏人物，因此，根据技能图标的信息可以确定技能图标所属的游戏人物。在另一些可能的应用场景下，技能图标可以属于多个游戏人物，此时，可以基于图像中检测到的多个技能图标进行综合判断，得到用户当前使用的游戏人物或游戏英雄。基于此，本实施例的游戏人物识别方法，能够基于检测到的技能图标信息准确地确定用户当前使用的游戏人物。
在一些可能的实现方式中，根据技能图标信息，确定待识别图像中的至少一个技能图标所属的游戏人物；并基于该至少一个技能图标所属的游戏人物，确定待识别图像中用户当前使用的游戏人物。
其中，技能图标信息可以包括检测到的至少一个技能图标中每个技能图标的信息。可以基于该至少一个技能图标中每个技能图标的信息，确定该每个技能图标所属的游戏人物，并基于该至少一个技能图标中每个技能图标所属的游戏人物，确定用户当前使用的游戏人物。
在本公开实施例中，可以基于技能图标的信息，通过多种方式确定技能图标所属的游戏人物。在一种可能的实现方式中，可以根据技能图标的信息以及预设技能图标与预设游戏人物之间的对应关系，确定该技能图标所属的游戏人物。在另一种可能的实现方式中，可以向服务器或者其他设备发送技能图标的信息，并接收服务器或其他设备返回的游戏人物信息，但本公开实施例不限于此。
本公开实施例中，可选地，技能图标检测结果中的技能图标信息包括技能图标所属游戏人物的标识信息，以及技能图标的类别信息中的至少一项。这里，技能图标所属游戏人物的标识信息可以用于标识游戏人物，可以包括游戏人物的名称和/或编号等信息；技能图标的类别信息可以包括技能图标的类别或名称信息，例如技能图标对应技能的名称信息和技能的序号信息中的至少一个。当然，技能图标信息的具体内容不限于此，在其他实施例中，技能图标信息还可以包括能够指示技能图标所属人物的其他类型的信息。
例如，图2所示的游戏直播视频帧图像中当前使用的游戏人物为芈月，图中包含三个游戏技能图标，分别为芈月技能1、芈月技能2、芈月技能3，也就是图3至图5中分别视图的技能图标。针对图3中示出的技能图标，技能图标所属游戏人物的标识信息可以为“属于游戏人物芈月”，技能图标的类别信息可以为“芈月技能1”(技能的序号)，还可以为“痛苦冲击”(技能的名称)。
在一些可选的实施方式中，针对待识别图像中包含多个技能图标的情况(例如图2中示出的图像包含三个技能图标)，在执行本步骤时，可根据技能图标检测结果包括的技能图标信息(例如包括但不限于技能图标所属游戏人物的信息和/或技能图标的类别信息)，确定至少一个候选游戏人物，并从候选游戏人物中确定用户当前使用的游戏人物。
在一个例子中，基于技能图标信息，确定待识别图像中的多个技能图标中每个技能图标所属的候选游戏人物，并从多个技能图标对应的至少一个候选游戏人物中确定待识别图像中用户当前使用的游戏人物。
可以基于每个技能图标的信息，确定该技能图标所属的游戏人物，其中，不同的技能图标可以对应于相同或不同的游戏人物，这样，可以得到多个技能图标对应的至少一个候选游戏人物。
在本公开实施例中，可以通过多种方式从至少一个候选游戏人物中确定用户当前使用的游戏人物。例如，将至少一个候选游戏人物中对应多个技能图标中技能图标数量最多的候选游戏人物，确定为待识别图像中用户当前使用的游戏人物；再例如，可以结合前一帧或几帧的识别结果，从该至少一个候选游戏人物中确定用户当前使用的游戏人物，等等，本公开实施例对此不做限定。
在一个技能图标仅属于一个英雄人物的应用场景下，如果多个技能图标的技能图标检测结果较为准确，则各技能图标所属的候选游戏人物可能为同一个游戏人物，也即多个技能图标属于同一个游戏人物，可将该游戏人物确定为待识别图像中的技能图标所属的游戏人物。如果多个技能图标的技能图标检测结果中有技能图标检测结果出现误检，则各技能图标所属的候选游戏人物可能为不同的游戏人物，此时，将对应技能图标最多的候选游戏人物确定为待识别图像中的技能图标所属的游戏人物，可以在技能图标检测出现较小误差时，准确地确定待识别图像中的当前使用的游戏人物，进一步提高游戏人物识别的鲁棒性和准确性。
在一个具体例子中，可预先设置基于技能图标检测结果的投票策略，在根据技能图标信息确定技能图标所属的候选游戏人物时，每次确定一个新的候选游戏人物，为该候选游戏人物计1分；在确定的候选游戏人物与之前确定的候选游戏人物相同时，在该候选游戏人物的得分基础上加1分。最后，将得分最高的候选游戏人物确定为待识别图像中当前使用的游戏人物。
例如，图2所示的游戏直播视频帧图像中当前使用的游戏人物为芈月，图中包含三个游戏技能图标，分别为芈月技能1、芈月技能2、芈月技能3。如果技能图标检测结果所指示的游戏技能分别为芈月技能1、芈月技能2、芈月技能3，则确定的候选游戏人物均为人物芈月，人物芈月得分为3分，最终将游戏人物芈月确定为当前使用的游戏人物。如果技能图标检测结果所指示的游戏技能分别为芈月技能1、妲己技能2、芈月技能3，则确定的候选游戏人物分别为游戏人物芈月和游戏人物妲己；并且，游戏人物芈月得分为2分，游戏人物妲己得分为1分。此时，将得分最高的游戏人物芈月确定为用户当前使用的游戏人物。
在利用本公开实施例的游戏人物识别方法，对游戏直播视频序列进行游戏人物识别时，可针对视频帧序列中的每一帧视频帧图像(或者每间隔设定帧数的一帧视频帧图像)执行前述S110至S120，识别出检测的每一视频帧中用户当前使用的游戏人物，实现游戏直播过程中的游戏识别功能。
在一些可能的实现方式中，在执行S110之前，对待识别图像进行尺寸调整处理，以使得经过该尺寸调整处理的待识别图像的尺寸达到设定尺寸。相应地，在S110中，对经过尺寸调整处理后的待识别图像进行技能图标检测。这里，尺寸调整处理可以包括缩放和/或裁剪等处理方式，将待识别图像的尺寸调整至设定尺寸，用于将游戏直播视频序列中的视频帧图像调整至同一尺寸，从而可基于同一尺寸的视频帧图像进行技能图标检测，提高技能图标效率，进而在一定程度上提高对整个游戏直播视频帧进行游戏人物识别的整体效率。
根据本公开实施例的游戏人物识别方法，通过对待识别图像进行技能图标检测，根据获得的技能图标检测结果中所指示的技能图标信息确定待识别图像中当前使用的游戏人物，从而提高游戏人物识别的准确率，并提高识别效率，节约成本。
本实施例的游戏人物识别方法可以由任意适当的具有相应的图像或数据处理能力的设备执行，包括但不限于：例如计算机、智能手机的终端设备，以及集成在终端设备上的计算机程序、处理器等。
基于相同的技术构思，图6是根据本公开一些实施例的一种游戏人物识别装置的结构框图。可用以执行以上实施例所述的游戏人物识别方法流程。
参照图6，本公开一些可选实施例的游戏人物识别装置包括：检测模块610，用于对待识别图像进行技能图标检测，获得所述待识别图像中的技能图标信息；识别模块620，用于根据所述技能图标信息确定所述待识别图像中用户当前使用的游戏人物。
可选地，所述技能图标信息包括技能图标所属人物的标识信息和技能图标的类别信息中的至少一项。
可选地，所述技能图标的类别信息包括技能的序号信息和技能的名称信息中的至少一个。
可选地，所述识别模块620包括：识别单元6201，用于根据所述技能图标信息，确定所述待识别图像中的至少一个技能图标所属的游戏人物；选择单元6202，用于基于所述至少一个技能图标所属的游戏人物，确定所述待识别图像中用户当前使用的游戏人物。
可选地，所述识别单元6201用于：根据所述技能图标信息以及预设技能图标与预设游戏人物之间的对应关系，确定所述待识别图像中的至少一个技能图标所属的游戏人物。
可选地，所述待识别图像中包含多个技能图标；所述识别单元6201用于：根据所述技能图标信息，确定所述待识别图像中的多个技能图标中每个技能图标所属的候选游戏人物；所述选择单元6202用于：从所述多个技能图标对应的至少一个候选游戏人物中确定所述待识别图像中用户当前使用的游戏人物。
可选地，所述选择单元6202用于：将所述至少一个候选游戏人物中对应所述多个技能图标中的技能图标数量最多的候选游戏人物确定为用户当前使用的游戏人物。
可选地，所述检测模块610用于：通过图标检测神经网络对待识别图像进行技能图标检测，获得所述待识别图像中的技能图标信息。
可选地，所述待处理图像为游戏直播视频序列中的视频帧图像。
可选地，所述游戏人物识别装置还包括：尺寸调整模块630，用于对所述待识别图像进行尺寸调整处理，以使得所述尺寸调整处理后的待识别图像达到设定尺寸；所述检测模块610用于：对所述尺寸调整处理后的所述待识别图像进行技能图标检测。
本公开实施例的游戏人物识别装置用于实现前述方法实施例中相应的游戏人物识别方法，并具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
本公开的一些实施例还提供一种计算机程序，其包括有计算机程序指令，所述程序指令被处理器执行时用于实现本公开实施例提供的任一游戏人物识别方法对应的步骤。
本公开的一些实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述程序指令被处理器执行时用于实现本公开实施例提供的任一游戏人物识别方法对应的步骤。
本公开的一些实施例还提供了一种电子设备，例如可以是移动终端、个人计算机(PC)、平板电脑、服务器等。下面参考图7，其示出了适于用来实现本公开实施例的终端设备或服务器的电子设备700的结构示意图：如图7所示，电子设备700包括一个或多个处理器、通信元件等，所述一个或多个处理器例如：一个或多个中央处理单元(CPU)701，和/或一个或多个图像处理器(GPU)713等，处理器可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的可执行指令或者从存储部分708加载到随机访问存储器(RAM)703中的可执行指令而执行各种适当的动作和处理。通信元件包括通信组件712和/或通信接口709。其中，通信组件712可包括但不限于网卡，所述网卡可包括但不限于IB(Infiniband)网卡，通信接口709包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信接口，通信接口709经由诸如因特网的网络执行通信处理。
处理器可与只读存储器702和/或随机访问存储器703中通信以执行可执行指令，通过通信总线704与通信组件712相连、并经通信组件712与其他目标设备通信，从而完成本公开实施例提供的任一项游戏人物识别方法对应的操作，例如，对待识别图像进行技能图标检测，获得所述待识别图像中的技能图标信息；根据所述技能图标信息确定所述待识别图像中用户当前使用的游戏人物。
此外，在RAM 703中，还可存储有装置操作所需的各种程序和数据。CPU701或GPU713、ROM702以及RAM703通过通信总线704彼此相连。在有RAM703的情况下，ROM702为可选模块。RAM703存储可执行指令，或在运行时向ROM702中写入可执行指令，可执行指令使处理器执行上述游戏人物识别方法对应的操作。输入/输出(I/O)接口705也连接至通信总线704。通信组件712可以集成设置，也可以设置为具有多个子模块(例如多个IB网卡)，并在通信总线链接上。
以下部件连接至I/O接口705：包括键盘、鼠标等的输入部分706；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分707；包括硬盘等的存储部分708；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信接口709。驱动器710也根据需要连接至I/O接口705。可拆卸介质711，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器710上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分708。
需要说明的，如图7所示的架构仅为一种可选实现方式，在具体实践过程中，可根据实际需要对上述图7的部件数量和类型进行选择、删减、增加或替换；在不同功能部件设置上，也可采用分离设置或集成设置等实现方式，例如GPU和CPU可分离设置或者可将GPU集成在CPU上，通信元件可分离设置，也可集成设置在CPU或GPU上，等等。这些可替换的实施方式均落入本公开的保护范围。
特别地，根据本公开实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开实施例包括一种计算机程序产品，其包括有形地包含在机器可读介质上的计算机程序，计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码，程序代码可包括对应执行本公开实施例提供的游戏人物识别方法步骤对应的指令，例如，对待识别图像进行技能图标检测，获得所述待识别图像中的技能图标信息；根据所述技能图标信息确定所述待识别图像中用户当前使用的游戏人物。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信元件从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质711被安装。在该计算机程序被处理器执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
需要指出，根据实施的需要，可将本公开实施例中描述的各个部件/步骤拆分为更多部件/步骤，也可将两个或多个部件/步骤或者部件/步骤的部分操作组合成新的部件/步骤，以实现本公开实施例的目的。
上述根据本公开实施例的方法可在硬件、固件中实现，或者被实现为可存储在记录介质(诸如CD ROM、RAM、软盘、硬盘或磁光盘)中的软件或计算机代码，或者被实现通过网络下载的原始存储在远程记录介质或非暂时机器可读介质中并将被存储在本地记录介质中的计算机代码，从而在此描述的方法可被存储在使用通用计算机、专用处理器或者可编程或专用硬件(诸如ASIC或FPGA)的记录介质上的这样的软件处理。可以理解，计算机、处理器、微处理器控制器或可编程硬件包括可存储或接收软件或计算机代码的存储组件(例如，RAM、ROM、闪存等)，当所述软件或计算机代码被计算机、处理器或硬件访问且执行时，实现在此描述的处理方法。此外，当通用计算机访问用于实现在此示出的处理的代码时，代码的执行将通用计算机转换为用于执行在此示出的处理的专用计算机。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及方法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开实施例的范围。
以上所述，仅为本公开实施例的具体实施方式，但本公开实施例的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开实施例揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本公开实施例的保护范围之内。因此，本公开实施例的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种游戏人物识别方法，其特征在于，包括：
对待识别图像进行技能图标检测，获得所述待识别图像中的技能图标信息；
根据所述技能图标信息确定所述待识别图像中用户当前使用的游戏人物。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述技能图标信息包括技能图标所属人物的标识信息和技能图标的类别信息中的至少一项。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述技能图标的类别信息包括技能的序号信息和技能的名称信息中的至少一个。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述技能图标信息确定所述待识别图像中用户当前使用的游戏人物，包括：
根据所述技能图标信息，确定所述待识别图像中的至少一个技能图标所属的游戏人物；
基于所述至少一个技能图标所属的游戏人物，确定所述待识别图像中用户当前使用的游戏人物。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述技能图标信息，确定所述待识别图像中的至少一个技能图标所属的游戏人物，包括：
根据所述技能图标信息以及预设技能图标与预设游戏人物之间的对应关系，确定所述待识别图像中的至少一个技能图标所属的游戏人物。
6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述待识别图像中包含多个技能图标；
所述根据所述技能图标信息，确定所述待识别图像中的至少一个技能图标所属的游戏人物，包括：
根据所述技能图标信息，确定所述待识别图像中的多个技能图标中每个技能图标所属的候选游戏人物；
所述基于所述至少一个技能图标所属的游戏人物，确定所述待识别图像中用户当前使用的游戏人物，包括：
从所述多个技能图标对应的至少一个候选游戏人物中确定所述待识别图像中用户当前使用的游戏人物。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述从所述多个技能图标对应的至少一个候选游戏人物中确定所述待识别图像中用户当前使用的游戏人物，包括：
将所述至少一个候选游戏人物中对应所述多个技能图标中的技能图标数量最多的候选游戏人物确定为用户当前使用的游戏人物。
8.一种游戏人物识别装置，其特征在于，包括：
检测模块，用于对待识别图像进行技能图标检测，获得所述待识别图像中的技能图标信息；
识别模块，用于根据所述技能图标信息确定所述待识别图像中用户当前使用的游戏人物。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其中，所述程序指令被处理器执行时用于实现权利要求1至7中任一项所述的游戏人物识别方法。
10.一种电子设备，包括：处理器、存储器；
所述存储器用于存储至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述游戏人物识别方法。
CN201810941344.0A 2018-08-17 2018-08-17 游戏人物识别方法、装置、存储介质和电子设备 Pending CN109224444A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810941344.0A CN109224444A (zh) 2018-08-17 2018-08-17 游戏人物识别方法、装置、存储介质和电子设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810941344.0A CN109224444A (zh) 2018-08-17 2018-08-17 游戏人物识别方法、装置、存储介质和电子设备

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN109224444A true CN109224444A (zh) 2019-01-18

Family

ID=65071456

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810941344.0A Pending CN109224444A (zh) 2018-08-17 2018-08-17 游戏人物识别方法、装置、存储介质和电子设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109224444A (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109999496A (zh) * 2019-04-08 2019-07-12 深圳市腾讯信息技术有限公司 虚拟对象的控制方法、装置和电子装置
CN110533026A (zh) * 2019-07-18 2019-12-03 西安电子科技大学 基于计算机视觉的电竞图像数字与图标信息获取方法
CN110532893A (zh) * 2019-08-05 2019-12-03 西安电子科技大学 电竞小地图图像中的图标检测方法
CN111097168A (zh) * 2019-12-24 2020-05-05 网易（杭州）网络有限公司 游戏直播中的显示控制方法及装置、存储介质及电子设备
US11934485B2 (en) 2019-10-29 2024-03-19 Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited Method and apparatus for generating training sample of semantic segmentation model, storage medium, and electronic device

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101593271A (zh) * 2009-06-26 2009-12-02 上海久娱网络科技有限公司 卡牌游戏机中人物身份识别系统
US20140112576A1 (en) * 2011-07-13 2014-04-24 Google Inc. Systems and Methods for Matching Visual Object Components
CN104756157A (zh) * 2012-11-09 2015-07-01 索尼公司 图像处理装置、图像处理方法以及程序
CN106621330A (zh) * 2016-10-12 2017-05-10 深圳市华海技术有限公司 智能游戏人物识别装置、系统及方法
CN106934364A (zh) * 2017-03-09 2017-07-07 腾讯科技（上海）有限公司 人脸图片的识别方法及装置
CN107358233A (zh) * 2017-06-30 2017-11-17 北京小米移动软件有限公司 信息获取方法及装置
CN107846582A (zh) * 2017-11-21 2018-03-27 深圳市至高乐商业管理有限公司 一种投影沙池的图像处理方法和系统
CN108211359A (zh) * 2017-12-28 2018-06-29 珠海市君天电子科技有限公司 一种信息提示方法、装置、终端和计算机可读存储介质

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101593271A (zh) * 2009-06-26 2009-12-02 上海久娱网络科技有限公司 卡牌游戏机中人物身份识别系统
US20140112576A1 (en) * 2011-07-13 2014-04-24 Google Inc. Systems and Methods for Matching Visual Object Components
CN104756157A (zh) * 2012-11-09 2015-07-01 索尼公司 图像处理装置、图像处理方法以及程序
CN106621330A (zh) * 2016-10-12 2017-05-10 深圳市华海技术有限公司 智能游戏人物识别装置、系统及方法
CN106934364A (zh) * 2017-03-09 2017-07-07 腾讯科技（上海）有限公司 人脸图片的识别方法及装置
CN107358233A (zh) * 2017-06-30 2017-11-17 北京小米移动软件有限公司 信息获取方法及装置
CN107846582A (zh) * 2017-11-21 2018-03-27 深圳市至高乐商业管理有限公司 一种投影沙池的图像处理方法和系统
CN108211359A (zh) * 2017-12-28 2018-06-29 珠海市君天电子科技有限公司 一种信息提示方法、装置、终端和计算机可读存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
诺宝玩游戏: "王者荣耀：英雄池有多深？68个技能图标，能认出一半足够上王者！", 《HTTPS://BAIJIAHAO.BAIDU.COM/S?ID=1578596994411647732&WFR=SPIDER&FOR=PC》 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109999496A (zh) * 2019-04-08 2019-07-12 深圳市腾讯信息技术有限公司 虚拟对象的控制方法、装置和电子装置
CN109999496B (zh) * 2019-04-08 2023-03-14 深圳市腾讯信息技术有限公司 虚拟对象的控制方法、装置和电子装置
CN110533026A (zh) * 2019-07-18 2019-12-03 西安电子科技大学 基于计算机视觉的电竞图像数字与图标信息获取方法
CN110532893A (zh) * 2019-08-05 2019-12-03 西安电子科技大学 电竞小地图图像中的图标检测方法
US11934485B2 (en) 2019-10-29 2024-03-19 Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited Method and apparatus for generating training sample of semantic segmentation model, storage medium, and electronic device
CN111097168A (zh) * 2019-12-24 2020-05-05 网易（杭州）网络有限公司 游戏直播中的显示控制方法及装置、存储介质及电子设备
CN111097168B (zh) * 2019-12-24 2024-02-27 网易（杭州）网络有限公司 游戏直播中的显示控制方法及装置、存储介质及电子设备

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109224444A (zh) 游戏人物识别方法、装置、存储介质和电子设备
CN107515825B (zh) 流畅度测试方法和装置、存储介质、终端
CN106529189B (zh) 一种用户分类方法、应用服务器及应用客户端
CN111228821B (zh) 智能检测穿墙外挂方法、装置、设备及其存储介质
CN110267116A (zh) 视频生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质
CN108717663A (zh) 基于微表情的面签欺诈判断方法、装置、设备及介质
CN110047513B (zh) 一种视频监测方法、装置、电子设备和存储介质
CN109740019A (zh) 一种对短视频打标签的方法、装置及电子设备
CN110365994A (zh) 直播推荐方法、装置、服务器及可读存储介质
CN109794060A (zh) 一种游戏数据处理的系统及方法、电子设备、存储介质
CN109194689A (zh) 异常行为识别方法、装置、服务器及存储介质
CN106075913A (zh) 一种信息处理方法及终端
CN110287767A (zh) 可防攻击的活体检测方法、装置、计算机设备及存储介质
CN108521405A (zh) 一种风险管控方法、装置及存储介质
CN108905095B (zh) 运动员比赛状态评估方法和设备
CN113763348A (zh) 图像质量确定方法、装置、电子设备及存储介质
CN110489659A (zh) 数据匹配方法和装置
CN110598700A (zh) 对象的显示方法和装置、存储介质及电子装置
CN111957047A (zh) 关卡配置数据调整方法、计算机设备及存储介质
CN113238972A (zh) 一种图像检测方法、装置、设备及存储介质
CN109348287A (zh) 视频摘要生成方法、装置、存储介质和电子设备
CN111784660B (zh) 一种用于人脸图像的正脸程度的分析方法和系统
CN113259727A (zh) 视频推荐方法、视频推荐装置及计算机可读存储介质
CN112150464A (zh) 一种图像检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN110287912A (zh) 基于深度学习的目标对象情感状态确定方法、装置及介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination