KR20190055747A - 인식 시스템 - Google Patents

인식 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20190055747A
KR20190055747A KR1020180137555A KR20180137555A KR20190055747A KR 20190055747 A KR20190055747 A KR 20190055747A KR 1020180137555 A KR1020180137555 A KR 1020180137555A KR 20180137555 A KR20180137555 A KR 20180137555A KR 20190055747 A KR20190055747 A KR 20190055747A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
chip
determination
image
chips
state
Prior art date
Application number
KR1020180137555A
Other languages
English (en)
Inventor
야스시 시게타
Original Assignee
엔제루 프레잉구 카도 가부시키가이샤
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 엔제루 프레잉구 카도 가부시키가이샤 filed Critical 엔제루 프레잉구 카도 가부시키가이샤
Publication of KR20190055747A publication Critical patent/KR20190055747A/ko

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G07CHECKING-DEVICES
    • G07FCOIN-FREED OR LIKE APPARATUS
    • G07F17/00Coin-freed apparatus for hiring articles; Coin-freed facilities or services
    • G07F17/32Coin-freed apparatus for hiring articles; Coin-freed facilities or services for games, toys, sports, or amusements
    • G07F17/3244Payment aspects of a gaming system, e.g. payment schemes, setting payout ratio, bonus or consolation prizes
    • G07F17/3248Payment aspects of a gaming system, e.g. payment schemes, setting payout ratio, bonus or consolation prizes involving non-monetary media of fixed value, e.g. casino chips of fixed value
    • GPHYSICS
    • G07CHECKING-DEVICES
    • G07FCOIN-FREED OR LIKE APPARATUS
    • G07F17/00Coin-freed apparatus for hiring articles; Coin-freed facilities or services
    • G07F17/32Coin-freed apparatus for hiring articles; Coin-freed facilities or services for games, toys, sports, or amusements
    • G07F17/3202Hardware aspects of a gaming system, e.g. components, construction, architecture thereof
    • G07F17/3216Construction aspects of a gaming system, e.g. housing, seats, ergonomic aspects
    • G07F17/322Casino tables, e.g. tables having integrated screens, chip detection means
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A63SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63FCARD, BOARD, OR ROULETTE GAMES; INDOOR GAMES USING SMALL MOVING PLAYING BODIES; VIDEO GAMES; GAMES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • A63F1/00Card games
    • A63F1/06Card games appurtenances
    • A63F1/067Tables or similar supporting structures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/21Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/214Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/21Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/217Validation; Performance evaluation; Active pattern learning techniques
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06KGRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K19/00Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings
    • G06K19/04Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings characterised by the shape
    • G06K19/041Constructional details
    • G06K19/047Constructional details the record carrier being shaped as a coin or a gambling token
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00Machine learning
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/97Determining parameters from multiple pictures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/764Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
    • G06V10/765Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects using rules for classification or partitioning the feature space
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/98Detection or correction of errors, e.g. by rescanning the pattern or by human intervention; Evaluation of the quality of the acquired patterns
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • GPHYSICS
    • G07CHECKING-DEVICES
    • G07FCOIN-FREED OR LIKE APPARATUS
    • G07F17/00Coin-freed apparatus for hiring articles; Coin-freed facilities or services
    • G07F17/32Coin-freed apparatus for hiring articles; Coin-freed facilities or services for games, toys, sports, or amusements
    • G07F17/3202Hardware aspects of a gaming system, e.g. components, construction, architecture thereof
    • G07F17/3204Player-machine interfaces
    • G07F17/3206Player sensing means, e.g. presence detection, biometrics
    • GPHYSICS
    • G07CHECKING-DEVICES
    • G07FCOIN-FREED OR LIKE APPARATUS
    • G07F17/00Coin-freed apparatus for hiring articles; Coin-freed facilities or services
    • G07F17/32Coin-freed apparatus for hiring articles; Coin-freed facilities or services for games, toys, sports, or amusements
    • G07F17/3202Hardware aspects of a gaming system, e.g. components, construction, architecture thereof
    • G07F17/3204Player-machine interfaces
    • G07F17/3211Display means
    • GPHYSICS
    • G07CHECKING-DEVICES
    • G07FCOIN-FREED OR LIKE APPARATUS
    • G07F17/00Coin-freed apparatus for hiring articles; Coin-freed facilities or services
    • G07F17/32Coin-freed apparatus for hiring articles; Coin-freed facilities or services for games, toys, sports, or amusements
    • G07F17/3225Data transfer within a gaming system, e.g. data sent between gaming machines and users
    • GPHYSICS
    • G07CHECKING-DEVICES
    • G07FCOIN-FREED OR LIKE APPARATUS
    • G07F17/00Coin-freed apparatus for hiring articles; Coin-freed facilities or services
    • G07F17/32Coin-freed apparatus for hiring articles; Coin-freed facilities or services for games, toys, sports, or amusements
    • G07F17/3225Data transfer within a gaming system, e.g. data sent between gaming machines and users
    • G07F17/3232Data transfer within a gaming system, e.g. data sent between gaming machines and users wherein the operator is informed
    • G07F17/3237Data transfer within a gaming system, e.g. data sent between gaming machines and users wherein the operator is informed about the players, e.g. profiling, responsible gaming, strategy/behavior of players, location of players
    • GPHYSICS
    • G07CHECKING-DEVICES
    • G07FCOIN-FREED OR LIKE APPARATUS
    • G07F17/00Coin-freed apparatus for hiring articles; Coin-freed facilities or services
    • G07F17/32Coin-freed apparatus for hiring articles; Coin-freed facilities or services for games, toys, sports, or amusements
    • G07F17/3225Data transfer within a gaming system, e.g. data sent between gaming machines and users
    • G07F17/3232Data transfer within a gaming system, e.g. data sent between gaming machines and users wherein the operator is informed
    • G07F17/3237Data transfer within a gaming system, e.g. data sent between gaming machines and users wherein the operator is informed about the players, e.g. profiling, responsible gaming, strategy/behavior of players, location of players
    • G07F17/3239Tracking of individual players
    • GPHYSICS
    • G07CHECKING-DEVICES
    • G07FCOIN-FREED OR LIKE APPARATUS
    • G07F17/00Coin-freed apparatus for hiring articles; Coin-freed facilities or services
    • G07F17/32Coin-freed apparatus for hiring articles; Coin-freed facilities or services for games, toys, sports, or amusements
    • G07F17/3241Security aspects of a gaming system, e.g. detecting cheating, device integrity, surveillance
    • GPHYSICS
    • G07CHECKING-DEVICES
    • G07FCOIN-FREED OR LIKE APPARATUS
    • G07F17/00Coin-freed apparatus for hiring articles; Coin-freed facilities or services
    • G07F17/32Coin-freed apparatus for hiring articles; Coin-freed facilities or services for games, toys, sports, or amusements
    • G07F17/3286Type of games
    • G07F17/3293Card games, e.g. poker, canasta, black jack
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20081Training; Learning

Abstract

인식 시스템은, 유기 테이블을 갖는 유기장에 있어서의 칩의 인식 시스템으로서, 유기 테이블 상에 겹쳐 쌓여진 칩의 상태를 카메라에 의해 화상으로서 기록하는 게임 기록 장치와, 기록된 칩의 상태의 화상을 화상 분석하여, 플레이어가 걸었던 칩의 매수 및 종류를 판정하는 칩 판정 장치를 구비한다. 칩 판정 장치는, 칩의 소정 상태의 화상의 특징을 기억하고, 판정시에 상기 게임 기록 장치로부터 얻은 화상이 상기 소정 상태의 화상인 것으로 판단하였을 때에 판정 불명으로 하여 그 취지를 판정 결과로서 출력 표시하는 기능을 추가로 구비한다.

Description

인식 시스템{RECOGNITION SYSTEM}
본 발명은, 인식 시스템에 관한 것으로서, 특히 칩의 인식 시스템에 관한 것이다.
바카라 게임 등의 게임에서는, 손님 (플레이어) 이 테이블 상에 복수의 칩을 겹쳐 쌓음으로써 내기가 실시된다. 그 때문에, 겹쳐 쌓여진 칩을 정확하게 인식할 필요가 있다. 또한, 국제공개 제2008/120749호에는, 게임에 사용되는 칩의 일례가 개시되어 있다.
본 발명의 목적은, 복수의 종류를 갖는 대상물을 양호한 정밀도로 인식할 수 있는 인식 시스템을 제공하는 것에 있다.
제 1 양태에 관련된 칩의 인식 시스템은,
유기 (遊技) 테이블을 갖는 유기장에 있어서의 칩의 인식 시스템으로서,
상기 유기 테이블 상에 겹쳐 쌓여진 칩의 상태를 카메라에 의해 화상으로서 기록하는 게임 기록 장치와,
상기 기록된 칩의 상태의 화상을 화상 분석하여, 플레이어가 걸었던 칩의 매수 및 종류를 판정하는 칩 판정 장치를 구비하고,
상기 칩 판정 장치는, 칩의 소정 상태의 화상의 특징을 기억하고, 판정시에 상기 게임 기록 장치로부터 얻은 화상이 상기 소정 상태의 화상인 것으로 판단하였을 때에 판정 불명으로 하여 그 취지를 판정 결과로서 출력 표시하는 기능을 추가로 구비한다.
이와 같은 양태에 의하면, 칩 판정 장치가, 예를 들어 칩의 판독 정확성이 낮아지는 화상을 소정 상태의 화상으로서 기억하고 있고, 판정시에 게임 기록 장치로부터 얻은 화상이 이와 같은 소정 상태의 화상인 것으로 판단하였을 때, 억지로 대답을 내는 것이 아니라, 판정 불명으로 하여 그 취지를 출력 표시한다. 이로써, 칩의 매수 및 종류의 판정 결과로부터, 칩의 판독 정확성이 낮아지는 화상에 대해 억지로 대답을 낸 경우의 판정 결과 (즉 틀렸을 가능성이 높은 판정 결과) 를 제외할 수 있다. 즉, 정확하게 판독할 수 있는 화상만으로부터 칩의 매수 및 종류를 판정할 수 있게 되고, 결과적으로, 칩을 양호한 정밀도로 인식하는 것이 가능해진다.
제 2 양태에 관련된 칩의 인식 시스템은, 제 1 양태에 관련된 칩의 인식 시스템으로서,
상기 칩 판정 장치는, 인공 지능 장치를 포함하고, 상기 인공 지능 장치는, 상기 칩 판정 장치에 있어서 판정에 잘못이 있었던 경우의 과거의 판정에 사용된 복수의 화상을 교사 데이터로서 학습하고,
상기 칩 판정 장치는, 상기 학습의 결과로서 판정 결과에 잘못이 있었던 화상을 기초로 하여 판정의 정확성을 자기 판정하고, 판정에 의문이 있는 것을 판정 불명으로 하여 그 취지를 판정 결과로서 출력 표시하는 기능을 추가로 구비한다.
이와 같은 양태에 의하면, 칩 판정 장치의 인공 지능 장치가, 판정에 잘못이 있었던 경우의 과거의 (잘못된) 판정에 사용된 복수의 화상을 교사 데이터로서 학습을 실시함으로써, 판정의 정확성을 자기 판정할 때에 자기 판정의 정밀도를 높일 수 있다. 이로써, 정확하게 판독할 수 있는 화상을 잘못하여 판정 불명으로서 출력 표시하는 사태를 줄일 수 있다.
제 3 양태에 관련된 칩의 인식 시스템은, 제 2 양태에 관련된 칩의 인식 시스템으로서,
상기 칩 판정 장치는, 스스로 판정 불명으로 한 경우, 상기 게임 기록 장치의 화상을 분석하여, 상기 판정 불명의 판단이 되는 원인이, 상기 유기 테이블 상에 겹쳐 쌓여진 칩의 중첩 상태에 있는지 또는 칩의 일부 혹은 1 장 전체가 다른 칩으로 가려진 상태에 있는지 중 어느 쪽이 원인이 되었는지를, 판정하여 기억하는 기능을 추가로 구비한다.
이와 같은 양태에 의하면, 칩 판정 장치에 기억된 판정 결과로부터, 판정 불명의 판단이 된 원인을 딜러가 용이하게 확인할 수 있다. 이로써, 딜러가, 다른 칩에 가려지지 않는 위치에 칩을 다시 두거나, 들쭉날쭉하게 쌓여진 칩을 깔끔하게 다시 쌓거나 하여 (칩을 딜러가 만지는 것을 플레이어가 싫어하는 경우에는 딜러가 플레이어에게 주의를 촉구해도 된다), 판정 불명의 원인을 신속하게 해소할 수 있다.
제 4 양태에 관련된 칩의 인식 시스템은, 제 1 내지 3 중 어느 하나의 양태에 관련된 칩의 인식 시스템으로서,
당해 게임의 기록이 상기 칩 판정 장치에 의해 이후에 분석 가능해지도록, 상기 게임 기록 장치는, 카메라로부터 취득한 화상에 인덱스 혹은 시각을 부여하거나, 혹은 칩의 적층 상태를 특정하는 태그를 부여하여 기록한다.
이와 같은 양태에 의하면, 칩 판정 장치는, 화상에 부여된 인덱스나 시각이나 태그를 이용함으로써, 게임 기록 장치의 기록 내용으로부터, 분석 대상으로 해야 할 칩의 상태의 화상을 용이하게 특정할 수 있고, 특정에 필요로 하는 시간을 단축시킬 수 있다.
제 5 양태에 관련된 칩의 인식 시스템은, 제 1 내지 4 중 어느 하나의 양태에 관련된 칩의 인식 시스템으로서,
상기 칩 판정 장치는, 제 2 인공 지능 장치를 포함하고, 상기 제 2 인공 지능 장치는, 상기 칩 판정 장치에 있어서 판정이 올바른 경우의 과거의 판정에 사용된 복수의 화상 및 칩의 정보를 교사 데이터로서 학습한다.
이와 같은 양태에 의하면, 칩 판정 장치의 제 2 인공 지능 장치가, 칩 판정 장치에 있어서 판정이 올바른 경우의 과거의 (올바른) 판정에 사용된 복수의 화상 및 칩의 정보를 교사 데이터로서 학습을 실시함으로써, 칩의 매수 및 종류를 판정할 때의 판정 정밀도를 높일 수 있다.
제 6 양태에 관련된 칩의 인식 시스템은, 제 1 내지 5 중 어느 하나의 양태에 관련된 칩의 인식 시스템으로서,
상기 칩 판정 장치는, 스스로 판정 불명으로 한 경우, 상기 카메라와는 다른 카메라에 의해 기록된 화상을 화상 분석하여 플레이어가 걸었던 칩의 매수 및 종류를 판정한다.
제 7 양태에 관련된 칩의 인식 시스템은, 제 1 내지 6 중 어느 하나의 양태에 관련된 칩의 인식 시스템으로서,
상기 칩 판정 장치는, 수직 방향으로 일정한 간격 이상 칩을 인식하지 않고 다음의 칩을 인식한 경우, 상기 소정 상태의 화상인 것으로 판단하고, 판정 불명으로 하여 그 취지를 판정 결과로서 출력 표시한다.
제 8 양태에 관련된 칩의 인식 시스템은, 제 1 내지 7 중 어느 하나의 양태에 관련된 칩의 인식 시스템으로서,
상기 칩 판정 장치는, 칩의 높이로부터 판정한 칩의 매수와, 상기 칩의 상태의 화상을 화상 분석하여 판정한 매수를 비교하여 상이한 경우, 상기 소정 상태의 화상인 것으로 판단하고, 판정 불명으로 하여 그 취지를 판정 결과로서 출력 표시한다.
제 9 양태에 관련된 인식 시스템은,
판정 대상물이, 복수의 종류를 갖고 있고 대상물을 종류마다 판별하여 종류마다의 개수를 판정하는 인식 시스템으로서,
상기 대상물의 상태를 카메라에 의해 화상으로서 기록하는 기록 장치와,
상기 기록된 대상물의 화상을 화상 분석하여, 대상물의 종류마다의 개수를 판정하는 인공 지능 장치를 포함하는 판정 장치를 구비하고,
상기 판정 장치는, 과거의 판정 결과를 교사 데이터로서 학습하고 있고, 판정에 있어서의 정확성을 자기 판정하는 기능을 구비하고, 상기 정확성의 레벨이 일정 이하인 경우에 판정 결과에 의문이 있는 것으로서 자기 판정하고, 판정 불명으로 하여 그 취지를 판정 결과로서 출력 표시하는 기능을 추가로 구비한다.
이와 같은 양태에 의하면, 판정 장치가, 과거의 판정 결과를 교사 데이터로서 학습하고 있고, 새로운 화상에 대해서는, 우선은, 판정에 있어서의 정확성을 자기 판정하고, 그 정확성의 레벨이 일정 이하인 경우에는, 억지로 대답을 내는 것이 아니라, 판정 불명으로 하여 그 취지를 출력 표시한다. 이로써, 대상물의 종류마다의 개수의 판정 결과로부터, 판정에 있어서의 정확성이 낮아지는 화상에 대해 억지로 대답을 낸 경우의 판정 결과 (즉 틀렸을 가능성이 높은 판정 결과) 를 제외할 수 있다. 즉, 정확하게 판독할 수 있는 화상만으로부터 대상물의 종류마다의 개수를 판정할 수 있게 되고, 결과적으로, 대상물을 양호한 정밀도로 인식하는 것이 가능해진다.
도 1 은 일 실시형태에 관련된 칩의 인식 시스템을 구비한 유기장을 모식적으로 나타내는 도면이다.
도 2 는 바카라 게임의 진행을 설명하기 위한 도면이다.
도 3 은 일 실시형태에 관련된 칩의 인식 시스템의 개략 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4 는 일 실시형태에 관련된 칩의 인식 방법을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 5 는 어느 칩의 뒤에 다른 칩이 숨어 있는 경우를 설명하기 위한 도면이다.
도 6 은 칩을 쌓는 방식이 들쭉날쭉한 경우를 설명하기 위한 도면이다.
이하에 첨부의 도면을 참조하여, 본 발명의 실시형태를 상세하게 설명한다. 또한, 각 도면에 있어서 동등한 기능을 갖는 구성 요소에는 동일한 부호를 부여하고, 동일 부호의 구성 요소의 상세한 설명은 반복하지 않는다.
이하에 설명하는 실시형태에서는, 대상물을 종류마다 판별하여 종류마다의 개수를 판정하는 인식 시스템의 일례로서, 유기 테이블을 갖는 유기장에 있어서의 칩의 인식 시스템에 대해 설명하는데, 판정 대상물은 복수의 종류를 갖는 것이면, 칩에 한정되는 것이 아님은 말할 필요도 없다.
먼저, 도 1 및 도 2 를 참조하여, 유기 테이블 (4) 을 갖는 유기장에 있어서 실시되는 게임에 대해 설명한다. 본 실시형태에서는, 유기 테이블 (4) 이 바카라 테이블로서, 바카라 게임이 실시되는 예를 설명하는데, 다른 유기장 혹은 다른 게임에도 본 발명은 적용 가능하다.
도 1 은 일 실시형태에 관련된 칩의 인식 시스템 (10) 을 구비한 유기장을 모식적으로 나타내는 도면이다. 도 1 에 나타내는 바와 같이, 유기장에는, 대략 반원상의 유기 테이블 (4) 과, 유기 테이블 (4) 의 원호측을 따라 딜러 (D) 와 마주보도록 나열된 복수의 의자 (201) 가 배치되어 있다. 의자 (201) 의 수는 임의이며, 도 1 에 나타내는 예에서는, 6 개의 의자 (201) 가 나열되어 있다. 또, 의자 (201) 의 각각에 대응하여, 유기 테이블 (4) 상에 베트 에어리어 (BA) 가 형성되어 있다. 즉, 도시된 예에서는, 6 개의 베트 에어리어 (BA) 가 원호상으로 나열되어 형성되어 있다.
도 1 에 나타내는 바와 같이, 의자 (201) 의 각각에 손님 (플레이어) (C) 이 착석한다. 손님 (플레이어) (C) 은, 바카라 게임의 승패 결과로서, 플레이어 (PLAYER) 와 뱅커 (BANKER) 중 어느 쪽이 승리할지, 또는 무승부 (TIE) 가 될지를, 착석한 의자 (201) 의 눈 앞에 형성된 베트 에어리어 (BA) 에 칩 (W) 을 겹쳐 쌓아 배치함으로써 건다 (이하, 이것을「베트」라고 한다).
베트하는 칩 (W) 은, 1 종류만이어도 되고, 복수 종류여도 된다. 또, 베트하는 칩 (W) 의 매수는, 손님 (플레이어) (C) 이 임의로 결정해도 된다. 본 실시형태에 의한 칩의 인식 시스템 (10) 은, 이 겹쳐 쌓아 배치된 칩 (W) 의 매수 및 종류를 인식하는 것이다.
딜러 (D) 는, 손님 (플레이어) (C) 에 의한 베트를 종료시키기 위해, 타이밍을 재어 "No More Bet (베트의 접수 종료)" 라고 콜하고, 손을 횡방향으로 움직이는 것 등을 실시한다. 이어서, 딜러 (D) 는, 카드 슈터 장치 (S) 로부터 카드를 1 장씩 유기 테이블 (4) 에 인출한다. 도 2 에 나타내는 바와 같이, 1 장째의 카드는 플레이어 (PLAYER), 2 장째의 카드는 뱅커 (BANKER), 3 장째의 카드는 플레이어 (PLAYER), 4 장째의 카드는 뱅커 (BANKER) 의 패가 된다 (이하, 1 ∼ 4 장째의 카드의 인출을「딜링」이라고 한다).
또한, 카드는 카드 슈터 장치 (S) 로부터 전부 이면이 위를 향한 상태로 인출된다. 그 때문에, 인출된 카드의 랭크 (수) 나 슈트 (하트·다이아몬드·스페이드·클로버) 는, 딜러 (D) 로부터도 손님 (플레이어) (C) 으로부터도 파악할 수 없다.
4 장째의 카드가 인출된 후, 플레이어 (PLAYER) 에게 베트를 한 손님 (플레이어) (C) (PLAYER 에게 베트를 한 손님이 복수 있는 경우에는 제일 고액의 베트를 한 손님 (C), PLAYER 에게 베트를 한 손님이 없는 경우에는 딜러 (D)) 은, 이면이 위를 향해져 있는 1 장째와 3 장째의 카드를 표면으로 돌린다. 동일하게, 뱅커 (BANKER) 에게 베트를 한 손님 (플레이어) (C) (BANKER 에게 베트를 한 손님이 복수 있는 경우에는 제일 고액의 베트를 한 손님 (C), BANKER 에게 베트를 한 손님이 없는 경우에는 딜러 (D)) 은, 2 장째와 4 장째의 카드를 표면으로 돌린다 (일반적으로, 이 이면의 카드를 표면으로 돌리는 것을「스퀴즈」라고 부른다).
그리고, 이 1 ∼ 4 장째의 카드의 랭크 (수) 와 바카라 게임의 상세한 룰에 기초하여, 딜러 (D) 에 의해 5 장째의 카드, 추가로 6 장째의 카드가 인출되고, 이것들은 각각 플레이어 (PLAYER) 또는 뱅커 (BANKER) 의 패가 된다. 동일하게 플레이어 (PALYER) 의 패가 되는 카드를 플레이어 (PLAYER) 에게 베트를 한 손님 (플레이어) (C) 이 스퀴즈하고, 뱅커 (BANKER) 의 패가 되는 카드를 뱅커 (BANKER) 에게 베트를 한 손님 (플레이어) 이 스퀴즈한다.
1 ∼ 4 장째의 카드가 인출된 후, 5 장째, 6 장째의 카드를 스퀴즈하여 승패 결과가 판명될 때까지의 시간은, 손님 (플레이어) (C) 에게 있어서 묘미가 되는 시간이다.
또한, 카드의 랭크 (수) 에 따라서는 1 ∼ 4 장째까지로 승패가 결정되는 경우도 있고, 또 5 장째, 나아가서는 6 장째에서 간신히 승패가 결정되는 경우도 있다. 딜러 (D) 는, 스퀴즈된 카드의 랭크 (수) 에 기초하여, 승패가 결정된 것이나 승패 결과를 파악하고, 카드 슈터 장치 (S) 에 있어서의 승패 결과 표시 버튼을 눌러, 승패 결과를 손님 (플레이어) (C) 에게 알리기 위해 모니터에 표시시키는 등의 작업을 실시한다.
또 동시에, 카드 슈터 장치 (S) 가 갖는 승패 판정부에 의해, 게임의 승패 결과가 판정된다. 승패가 결정되었음에도 불구하고, 딜러 (D) 가 승패 결과의 표시를 실시하지 않고 추가로 카드를 뽑으려고 한 경우에는 에러가 된다. 카드 슈터 장치 (S) 는 상기 에러를 검지하여, 에러 신호가 출력된다. 마지막으로, 딜러 (D) 는, 승패 결과가 표시되고 있는 동안, 손님 (플레이어) (C) 에 의한 걸었던 칩의 정산을 실시하고, 이긴 손님 (플레이어) (C) 에게로의 지불, 및 진 손님 (플레이어) (C) 이 걸었던 칩의 회수를 실시한다. 정산이 완료된 후, 승패 결과의 표시를 종료하고, 다음 게임의 베트를 개시한다.
또한, 상기 바카라 게임의 흐름은, 일반의 카지노에서 널리 실시되고 있는 것으로서, 카드 슈터 장치 (S) 는, 카드를 딜러 (D) 의 손에 의해 인출하는 구조를 취하면서, 인출되는 카드를 판독하도록 구성되고, 또한 결과 표시 버튼이나 결과 표시부를 가져, 승패 판정이나 승패 결과의 표시를 실시하는 기능을 구비한, 기존의 카드 슈터 장치이다. 일반의 카지노 플로어에 있어서, 복수 대 나열되어 있는 유기 테이블 (4) 마다 카드 슈터 장치 (S) 나 모니터 등이 배치되고, 각 유기 테이블 (4) 또는 그 아래의 캐비넷에, 사용하는 카드가 패키지 또는 세트 단위로, 나아가서는 카톤 단위로 공급되어 운용되고 있다.
본 실시형태에 관련된 칩의 인식 시스템 (10) 은, 손님 (플레이어) (C) 이 베트 에어리어 (BA) 에 겹쳐 쌓아 배치한 칩 (W) 을 인식하는 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 칩 (W) 의 매수 및/또는 종류를 인식하는 시스템에 관한 것이다.
도 1 에 나타내는 바와 같이, 본 실시형태에서는, 베트 에어리어 (BA) 에 겹쳐 쌓아 배치된 칩 (W) 의 상태를 촬상하는 감시 카메라 (212) 가, 유기 테이블 (4) 의 외측에 형성되어 있다. 또, 각 칩 (W) 에는 RFID 가 형성되어 있고, 딜러 (D) 가 관리하는 칩 트레이 (23) 에는, 칩 트레이 (23) 내의 칩 (W) 의 RFID 를 판독하는 RFID 판독 장치 (22) 가 형성되어 있다.
본 실시형태에 관련된 칩의 인식 시스템 (10) 은, 감시 카메라 (212) 및 RFID 판독 장치 (22) 에 대하여 각각 통신 가능하게 접속되어 있다.
도 3 은 본 실시형태에 관련된 칩의 인식 시스템 (10) 의 개략 구성을 나타내는 블록도이다. 도 3 에 나타내는 바와 같이, 칩의 인식 시스템 (10) 은, 게임 기록 장치 (11) 와, 칩 판정 장치 (12) 와, 판정 정부 (正否) 판단 장치 (14) 를 갖고 있다. 또한, 칩의 인식 시스템 (10) 의 적어도 일부는, 컴퓨터에 의해 실현되고 있다.
게임 기록 장치 (11) 는, 예를 들어 하드 디스크 등의 고정형 데이터 스토리지를 포함하고 있다. 게임 기록 장치 (11) 는, 유기 테이블 (4) 상에 겹쳐 쌓여진 칩 (W) 의 상태를, 카메라 (212) 에 의해 촬상된 화상으로서 기록한다. 또한, 화상은, 동화상이어도 되고, 연속된 정지 화상이어도 된다.
게임 기록 장치 (11) 는, 후술하는 칩 판정 장치 (12) 에 의해 게임의 기록이 이후에 분석 가능해지도록, 카메라 (212) 로부터 취득한 화상에 인덱스 혹은 시각을 부여하거나, 혹은 칩 (W) 의 회수 신 혹은 지불 신을 특정하는 태그를 부여하여 기록해도 된다.
칩 판정 장치 (12) 는, 게임 기록 장치 (11) 에 기록된 칩 (W) 의 상태의 화상을 화상 분석하여, 손님 (플레이어) (C) 이 걸었던 칩 (W) 의 매수 및 종류를 판정한다. 칩 판정 장치 (12) 는, 예를 들어 심층 학습 (딥 러닝) 기술 등에 의해 화상 인식을 실시하는 인공 지능 장치를 포함하고 있어도 된다.
그런데, 손님 (플레이어) (C) 이 걸었던 칩 (W1 ∼ W6) 이 복수의 더미로 나뉘어 쌓여져 있는 경우 (도 5 참조) 나, 칩 (W1 ∼ W6) 을 쌓는 방식이 난잡하고 들쭉날쭉한 경우 (도 6 참조) 에는, 카메라 (212) 로부터 칩 (W1 ∼ W6) 전체를 볼 수 없기 때문에, 칩 (W1 ∼ W6) 의 판독 정확성이 낮아질 가능성이 있다.
보다 상세하게는, 도 5 에서 부호 (A) 를 붙여 나타내는 카메라 (212) 와 같이, 카메라 (212) 의 높이를 높이면, 칩 (W1 ∼ W6) 이 앞쪽의 더미와 안쪽의 더미로 나뉘어 쌓여져 있어도, 안쪽의 더미의 칩 (W1 ∼ W4) 이 앞쪽의 더미의 칩 (W5, W6) 의 뒤에 잘 숨지 않게 되지만, 도 6 에서 부호 (A) 를 붙여 나타내는 카메라 (212) 와 같이, 칩 (W1 ∼ W6) 을 쌓는 방식이 난잡하고 들쭉날쭉한 경우에는, 어느 칩 (W1) 이 그 위의 다른 칩 (W2) 의 뒤에 숨거나, 어느 칩 (W3) 이 그 위의 다른 칩 (W4, W5) 의 뒤에 숨거나 하여, 칩 (W1 ∼ W6) 전체를 판독하는 것이 어려워진다.
반대로, 도 6 에서 부호 (B) 를 붙여 나타내는 카메라 (212) 와 같이, 카메라 (212) 의 높이를 낮추면, 칩 (W1 ∼ W6) 을 쌓는 방식이 난잡하고 들쭉날쭉하더라도, 칩 (W1 ∼ W6) 전체를 판독하기 쉽지만, 도 5 에서 부호 (B) 를 붙여 나타내는 카메라 (212) 와 같이, 칩 (W1 ∼ W6) 이 앞쪽의 더미와 안쪽의 더미로 나뉘어 쌓여져 있는 경우에는, 안쪽의 더미의 칩 (W1, W2) 이 앞쪽의 더미의 칩 (W5, W6) 의 뒤에 숨기 쉬워져, 칩 (W1 ∼ W6) 전체를 판독하는 것이 어려워진다.
또, 칩 (W1 ∼ W6) 을 쌓는 방식에 문제가 없더라도, 카메라 (212) 에 헐레이션 (외광이 들어가 화상이 희어지는 현상) 이 일어난 경우에도, 화상의 콘트라스트가 저하되기 때문에, 칩 (W1 ∼ W6) 의 판독의 정해율이 낮아진다.
종래의 인공 지능 장치는, 이와 같은 판독의 정확성이 낮아지는 화상에 대해서도, 억지로 (틀렸을 가능성이 높은) 대답을 내어, 대답이 틀렸기 때문에, 손님 (플레이어) (C) 이 걸었던 칩과 칩 트레이의 칩의 매칭이 맞지 않게 된다. 인공 지능 장치가 틀리게 판독함으로써 매칭이 맞지 않는 경우, 일일이 게임을 멈추면, 효율이 나빠진다.
이와 같은 점을 고려하여, 본 실시형태에 있어서의 칩 판정 장치 (12) 는, 겹쳐 쌓여진 칩 (W) 의 종류 및 매수를 판정하는 인공 지능 장치 (칩 정보 판정용의 인공 지능 장치 (12a)) 에 추가하여, 정해율이 낮은 (틀리기 쉬운) 화상의 패턴을 인식하는 인공 지능 장치 (화상 패턴 인식용의 인공 지능 장치 (12b)) 를 추가로 포함하고 있다.
칩 정보 판정용의 인공 지능 장치 (12a) 는, 게임 기록 장치 (11) 에 기록된 칩 (W) 의 상태의 화상을 화상 분석하여, 손님 (플레이어) (C) 이 걸었던 칩 (W) 의 매수 및 종류를 판정한다. 칩 정보 판정용의 인공 지능 장치 (12a) 는, 손님 (플레이어) (C) 이 걸었던 칩 (W) 의 베트 에어리어 (BA) 상에 있어서의 위치를 추가로 판정해도 된다.
칩 정보 판정용의 인공 지능 장치 (12a) 는, 게임 기록 장치 (11) 에 기록된 칩 (W) 의 상태의 화상을 화상 분석하여, 각 게임의 정산 전의 칩 트레이 (23) 에 있어서의 칩 (W) 의 매수 및 종류를 판정해도 된다.
도 3 에 나타내는 바와 같이, 칩 판정 장치 (12) 는, 판정 결과를 출력 장치 (15) 에 출력한다. 출력 장치 (15) 는, 칩 판정 장치 (12) 의 판정 결과를, 문자 정보로서 유기 테이블 (4) 상의 모니터에 출력해도 되고, 음성 정보로서 딜러 (D) 의 헤드셋 등에 출력해도 된다.
또, 화상 패턴 인식용의 인공 지능 장치 (12b) 는, 칩 (W) 의 소정 상태의 화상의 특징을 기억하고 있고, 게임 기록 장치 (11) 로부터 얻은 화상이 당해 소정 상태의 화상인지의 여부를 판단한다. 여기서,「칩 (W) 의 소정 상태의 화상」이란, 당해 화상을 화상 분석하여 칩의 매수 및 종류를 판정한 경우, 판정 정확성의 레벨이 일정 이하가 될 가능성이 있고, 즉 판정에 의문이 있는 화상이다. 구체적으로는, 예를 들어, 복수의 더미로 나뉘어 쌓여져 있는 칩 (W1 ∼ W6) 을 낮은 위치에 있는 카메라 (212) 에 의해 촬상하여 기억된 화상 (도 5 에서 부호 (B) 를 붙여 나타내는 카메라 (212) 참조) 이나, 난잡하고 들쭉날쭉하게 쌓여진 칩 (W1 ∼ W6) 을 높은 위치에 있는 카메라 (212) 에 의해 촬상하여 기억된 화상 (도 6 에서 부호 (A) 를 붙여 나타내는 카메라 (212) 참조), 헐레이션이 일어난 화상 등이다.
칩 판정 장치 (12) 는, 게임 기록 장치 (11) 로부터 얻은 화상이, 화상 패턴 인식용의 인공 지능 장치 (12b) 에 의해 소정 상태의 화상인 것으로 판단되었을 때, 즉 판정 정확성의 레벨이 일정 이하가 되는 것으로 자기 판정되었을 때, 판정 불명으로 하여 그 취지를 판정 결과로서 출력 장치 (15) 에 출력한다.
또, 칩 판정 장치 (12) 는, 스스로 판정 불명으로 한 경우, 게임 기록 장치 (11) 로부터 얻은 화상을 화상 분석하여, 판정 불명의 판단이 되는 원인이, (1) 유기 테이블 상에 겹쳐 쌓여진 칩의 중첩 상태에 있는지, 또는 (2) 칩 (W) 의 일부 혹은 1 장 전체가 다른 칩으로 가려진 상태에 있는지 중 어느 쪽이 원인이 되었는지를, 판단하여 기억하는 기능을 추가로 구비하고 있어도 된다.
도 5 및 도 6 을 참조하여, 칩 판정 장치 (12) 는, 부호 (A) 를 붙여 나타내는 카메라 (212) 또는 부호 (B) 를 붙여 나타내는 카메라 (212) 로부터 얻은 화상이 소정 상태의 화상으로서 판정 불능인 것으로 판단한 경우에는, 부호 (C) 를 붙여 나타내는 다른 카메라 (212) 로 촬상한 화상을 이용하여 칩 (W) 의 판독을 실시해도 된다. 상이한 방향 또는 상이한 위치의 카메라에 의해 다른 각도에서 봄으로써 보다 객관적으로 칩 (W) 을 볼 수 있다. 특히 판정 불명의 판단이 되는 원인이, 도 5 와 같이 칩 (W) 의 일부 혹은 1 장 전체가 다른 칩으로 가려진 상태에 있는 경우에는, 부호 (C) 를 붙여 나타내는 반대측의 카메라 (212) 를 사용함으로써 칩이 다른 칩에 가려지지 않게 된다. 또한, 칩 판정 장치 (12) 는, 각 카메라 (212) 로 촬상한 화상을 이용한, 칩 (W) 의 판독 결과를 각각 출력해도 된다. 그 경우, 칩 판정 장치 (12) 는, 각각의 판독 결과의 판정 정확성을 함께 출력해도 되고, 가장 판독 매수가 많은 결과가, 올바르게 인식하고 있을 가능성이 높은 것으로 간주해도 된다.
칩 판정 장치 (12) 는, 칩 (W) 을 카운트할 때, 칩 (W) 뭉치 중에서, 수직 방향으로 일정한 간격 이상 칩을 인식하지 않고 다음의 칩 (W) 을 인식한 경우, 판정 불능으로 해도 된다. 즉, 수직 방향으로 일정한 간격 이상 칩을 인식할 수 없고 다음의 칩 (W) 을 인식한 경우에는, 도중의 칩이 가려져 보이지 않을 가능성이 높다.
칩 판정 장치 (12) 는, 칩 (W) 의 높이 등으로부터 판정한 칩 (W) 의 매수와, 칩 (W) 의 종류 및 매수를 판정하였을 때의 결과를 비교하여, 매수의 판정 결과가 상이한 경우에 판정 불능이라는 판정 결과를 출력하는 구성이어도 된다. 매수는, 특정한 점 (가장 위의 칩의 윤곽의 중심 등) 을 칩의 형상으로부터 결정하고, 삼각 측량 등의 수법으로 판정해도 된다.
판정 정부 판단 장치 (14) 는, 칩 판정 장치 (12) 의 판정 결과의 정부를 판단하는 장치이다. 판정 정부 판단 장치 (14) 는, 손님 (플레이어) (C) 에 의한 걸었던 칩의 정산이 끝났을 때, 즉 이긴 손님 (플레이어) (C) 에게로의 지불, 및 진 손님 (플레이어) (C) 이 걸었던 칩 (W) (진 칩) 의 회수가 전부 끝났을 때, 칩 트레이 (23) 에 있어서의 칩 (W) 의 현실의 총액 (V0) 을 파악한다.
본 실시형태에서는, 판정 정부 판단 장치 (14) 는, 칩 트레이 (23) 내의 칩 (W) 의 RFID 의 정보를 RFID 판독 장치 (22) 로부터 취득하고, 취득한 RFID 의 정보에 기초하여, 각 게임의 정산 후의 칩 트레이 (23) 에 있어서의 칩 (W) 의 종류 및 매수를 판정하여, 그 현실의 총액 (V0) 을 파악한다.
또, 판정 정부 판단 장치 (14) 는, 칩 판정 장치 (12) 로부터 판정 결과로서의 칩 (W) 의 매수 및 종류의 정보를 취득하고, 취득한 칩 (W) 의 정보에 기초하여, 이긴 손님 (플레이어) (C) 이 걸었던 칩 (W) (이긴 칩) 의 총액 (즉 당해 게임에 있어서의 칩 트레이 (23) 의 감액분) (V2) 과, 진 손님 (플레이어) (C) 이 걸었던 칩 (W) 의 총액 (즉 당해 게임에 있어서의 칩 트레이 (23) 의 증액분) (V3) 을 산출한다. 그리고, 판정 정부 판단 장치 (14) 는, 각 게임의 정산 전의 칩 트레이 (23) 에 있어서의 칩 (W) 의 총액 (V1) 으로부터, 당해 게임에 있어서의 칩 트레이 (23) 의 감액분 (V2) 을 감산하고, 추가로 당해 게임에 있어서의 칩 트레이 (23) 의 증액분 (V3) 을 가산하여, 당해 칩 트레이 (23) 에 있어서의 칩의 있어야 할 총액 (V4 (= V1 - V2 + V3)) 을 계산한다.
판정 정부 판단 장치 (14) 는, 당해 칩 트레이 (23) 에 있어서의 칩 (W) 의 있어야 할 총액 (V4) 과 당해 칩 트레이 (23) 에 있어서의 칩 (W) 의 현실의 총액 (V0) 을 비교하여, 있어야 할 총액 (V4) 과 현실의 총액 (V0) 사이에 상이가 있었을 때 (V4 ≠ V0), 칩 판정 장치 (12) 의 판정 결과에 잘못이 있었던 것으로 판단한다. 한편, 판정 정부 판단 장치 (14) 는, 있어야 할 총액 (V4) 과 현실의 총액 (V0) 이 일치하고 있을 때 (V4 = V0), 칩 판정 장치 (12) 의 판정 결과가 올바른 것으로 판단한다.
칩 판정 장치 (12) 는, 판정 정부 판단 장치 (14) 로부터 칩 판정 장치 (12) 의 판정 결과의 정부를 취득한다. 판정 정부 판단 장치 (14) 에 의해 칩 판정 장치 (12) 의 판정 결과가 올바른 것으로 판단된 경우에는, 칩 정보 판정용의 인공 지능 장치 (12a) 는, 판정이 올바른 경우의 당해 과거의 (올바른) 판정에 사용된 화상 및 (올바른) 판정 결과로서의 칩 (W) 의 매수 및 종류의 정보를, 교사 데이터로서 학습한다. 이와 같은 학습을 반복하여 실시함으로써, 칩 정보 판정용의 인공 지능 장치 (12a) 는, 칩 (W) 의 매수 및 종류의 판정 정밀도를 높일 수 있다.
한편, 판정 정부 판단 장치 (14) 에 의해 칩 판정 장치 (12) 의 판정 결과에 잘못이 있었던 것으로 판단된 경우에는, 화상 패턴 인식용의 인공 지능 장치 (12b) 는, 판정에 잘못이 있었던 경우의 당해 과거의 (잘못된) 판정에 사용된 화상을「소정 상태의 화상」의 교사 데이터로서 학습한다. 소정 상태의 화상 (어느 칩이 다른 칩의 뒤에 숨어 있는 화상, 들쭉날쭉하게 쌓여져 있는 칩의 화상, 헐레이션이 일어난 화상 등) 을 사람이 선별하여, 화상 패턴 인식용의 인공 지능 장치 (12b) 에 학습시켜도 된다. 소정 상태의 화상 (어느 칩이 다른 칩의 뒤에 숨어 있는 화상, 들쭉날쭉하게 쌓여져 있는 칩의 화상, 헐레이션이 일어난 화상 등) 을 사람 또는 인공 지능이 의도적으로 작성하고, 화상 패턴 인식용의 인공 지능 장치 (12b) 에 학습시켜도 된다. 이와 같은 학습을 반복하여 실시함으로써, 화상 패턴 인식용의 인공 지능 장치 (12b) 는, 판정의 정확성이 일정한 레벨 이하가 될 가능성이 있는 화상을 양호한 정밀도로 추출하는 것이 가능해지고, 즉 판정의 정확성을 자기 판정할 때에 자기 판정의 정밀도를 높일 수 있다.
다음으로, 도 4 를 참조하여, 본 실시형태에 관련된 칩의 인식 시스템 (10) 의 동작 (칩의 인식 방법) 의 일례를 설명한다.
도 4 에 나타내는 바와 같이, 먼저, 손님 (플레이어) (C) 에 의해 유기 테이블 (4) 의 베트 에어리어 (BA) 에 칩 (W) 이 겹쳐 쌓아 배치되면 (칩 (W) 이 베트되면), 게임 기록 장치 (11) 가 겹쳐 쌓여진 칩 (W) 의 상태를 카메라 (212) 에 의해 화상으로서 촬상하여 기록한다 (스텝 S31).
다음으로, 칩 판정 장치 (12) 가, 게임 기록 장치 (11) 에 기록된 화상을 취득한다. 또한, 칩 판정 장치 (12) 에 의해 취득되는 화상은, 게임 기록 장치 (11) 에 의해 화상에 부여된 인덱스, 시각, 또는 칩 (W) 의 회수 신 혹은 지불 신을 특정하는 태그에 기초하여 선택된 것이어도 된다.
칩 판정 장치 (12) 에 있어서, 화상 패턴 인식용의 인공 지능 장치 (12b) 는, 게임 기록 장치 (11) 로부터 얻은 화상이 소정 상태의 화상인지의 여부를 판단한다 (스텝 S32). 보다 상세하게는, 화상 패턴 인식용의 인공 지능 장치 (12b) 는, 상기 서술한 바와 같이, 칩 판정 장치 (12) 에 있어서 판정에 잘못이 있었던 경우의 과거의 판정에 사용된 복수의 화상을 교사 데이터로서 학습하고 있고, 당해 학습의 결과로서 판정 결과에 잘못이 있었던 화상을 기초로 하여, 칩 (W) 의 판정 정확성에 대해 자기 판정을 실시하고, 판정의 정확성이 일정한 레벨 이하가 되는지의 여부를 판단한다.
화상 패턴 인식용의 인공 지능 장치 (12b) 에 의해 게임 기록 장치 (11) 로부터 얻은 화상이 소정 상태의 화상인 것으로 판단된 경우에는 (스텝 S33 : 예), 칩 판정 장치 (12) 는, 판정 불명으로 하여 그 취지를 판정 결과로서 출력 장치 (15) 에 출력한다 (스텝 S40). 칩 판정 장치 (12) 의 판정 결과는, 출력 장치 (15) 에 의해, 문자 정보로서 유기 테이블 (4) 상의 모니터에 출력되어도 되고, 음성 정보로서 딜러 (D) 의 헤드셋 등에 출력되어도 된다.
한편, 화상 패턴 인식용의 인공 지능 장치 (12b) 에 의해 게임 기록 장치 (11) 로부터 얻은 화상이 소정 상태의 화상이 아닌 것으로 판단된 경우에는 (스텝 S33 : 아니오), 칩 정보 판정용의 인공 지능 장치 (12a) 는, 게임 기록 장치 (11) 에 기록된 칩 (W) 의 상태의 화상을 화상 분석하여, 손님 (플레이어) (C) 이 걸었던 칩 (W) 의 매수 및 종류를 판정한다 (스텝 S34).
또한, 스텝 S34 에 있어서, 칩 판정 장치 (12) 는, 게임 기록 장치 (11) 에 기록된 칩 (W) 의 상태의 화상을 화상 분석하여, 손님 (플레이어) (C) 이 걸었던 칩 (W) 의 매수 및 종류에 추가하여, 손님 (플레이어) (C) 이 걸었던 칩 (W) 의 베트 에어리어 (BA) 상에 있어서의 위치를 판정해도 되고, 각 게임의 정산 전의 칩 트레이 (23) 에 있어서의 칩 (W) 의 매수 및 종류를 판정해도 된다.
칩 판정 장치 (12) 에 의해 판정된 칩 (W) 의 매수 및 종류의 정보는, 출력 장치 (15) 에 출력된다 (스텝 S35). 칩 판정 장치 (12) 의 판정 결과는, 출력 장치 (15) 에 의해, 문자 정보로서 유기 테이블 (4) 상의 모니터에 출력되어도 되고, 음성 정보로서 딜러 (D) 의 헤드셋 등에 출력되어도 된다.
칩 판정 장치 (12) 에 의해 판정된 칩 (W) 의 매수 및 종류의 정보는, 또, 판정 정부 판단 장치 (14) 에 입력된다. 판정 정부 판단 장치 (14) 는, 칩 판정 장치 (12) 의 판정 결과의 정부를 판단한다 (스텝 S36).
판정 정부 판단 장치 (14) 에 의해 칩 판정 장치 (12) 의 판정 결과가 올바른 것으로 판단된 경우에는 (스텝 S37 : 예), 칩 판정 장치 (12) 의 (올바른) 판정에 사용된 화상, 및 (올바른) 판정 결과로서의 칩 (W) 의 매수 및 종류의 정보가, 교사 데이터로서 칩 정보 판정용의 인공 지능 장치 (12a) 에 입력되고, 칩 정보 판정용의 인공 지능 장치 (12a) 가 학습을 실시한다 (스텝 S38).
한편, 판정 정부 판단 장치 (14) 에 의해 칩 판정 장치 (12) 의 판정 결과가 잘못된 것으로 판단된 경우에는 (스텝 S37 : 아니오), 칩 판정 장치 (12) 의 (잘못된) 판정에 사용된 화상이「소정 상태의 화상」의 교사 데이터로서 화상 패턴 인식용의 인공 지능 장치 (12b) 에 입력되고, 화상 패턴 인식용의 인공 지능 장치 (12b) 가 학습을 실시한다 (스텝 S39).
인공 지능은, 판정 결과에 잘못이 있는 경우에는 크게 틀리므로 (자신만만하게 틀린 대답을 내므로), 틀리기 쉬운 화상의 패턴을 인공 지능으로 학습함으로써, 틀리기 쉬운 화상의 패턴을 인식할 수 있도록 할 수 있다.
이상과 같이, 본 실시형태에 의하면, 칩 판정 장치 (12) 가, 칩 (W) 의 판독 정확성이 낮아지는 화상을 소정 상태의 화상으로서 기억하고 있고, 판정시에 게임 기록 장치 (11) 로부터 얻은 화상이 이와 같은 소정 상태의 화상인 것으로 판단하였을 때, 억지로 대답을 내는 것이 아니라, 판정 불명으로 하여 그 취지를 출력 표시한다. 이로써, 칩 (W) 의 매수 및 종류의 판정 결과로부터, 칩 (W) 의 판독 정확성이 낮아지는 화상에 대해 억지로 대답을 낸 경우의 판정 결과 (즉 틀렸을 가능성이 높은 판정 결과) 를 제외할 수 있다. 즉, 정확하게 판독할 수 있는 화상만으로부터 칩 (W) 의 매수 및 종류를 판정할 수 있게 되고, 결과적으로, 칩 (W) 을 양호한 정밀도로 인식하는 것이 가능해진다.
즉, 예를 들어 칩 판정 장치 (12) 에 의해 1000 개의 화상을 판정하였을 때의 정해율 99.9 % 로서, 틀린 0.1 % 의 경우의 10 개의 화상 중, 9 개의 화상에서는 가려진 칩이 있거나 칩을 쌓는 방식이 들쭉날쭉한 것이 원인으로 정해율이 낮은 것이라면, 분모로부터 그러한 경우를 제외함으로써, 정해율을 한 단계 더 높일 수 있다.
또, 본 실시형태에 의하면, 화상 패턴 인식용의 인공 지능 장치 (12b) 가, 판정에 잘못이 있었던 경우의 과거의 (잘못된) 판정에 사용된 복수의 화상을 교사 데이터로서 학습을 실시함으로써, 판정의 정확성을 자기 판정할 때에 자기 판정의 정밀도를 높일 수 있다. 이로써, 본래 정확하게 판독할 수 있는 화상을 잘못하여 판정 불명으로서 출력 표시한다는 사태를 줄일 수 있다.
또, 본 실시형태에 의하면, 칩 판정 장치 (12) 는, 스스로 판정 불명으로 한 경우, 판정 불명의 판단이 되는 원인이, (1) 유기 테이블 (4) 상에 겹쳐 쌓여진 칩 (W) 의 중첩 상태에 있는지, 또는 (2) 칩 (W) 의 일부 혹은 1 장 전체가 다른 칩 (W) 으로 가려진 상태에 있는지 중 어느 쪽이 원인이 되었는지를, 판정하여 기억하기 때문에, 판정 불명의 판단이 된 원인을 딜러 (D) 가 용이하게 확인할 수 있다. 이로써, 딜러 (D) 가, 다른 칩 (W) 에 가려지지 않는 위치에 칩 (W) 을 다시 두거나, 들쭉날쭉하게 쌓여진 칩 (W) 을 깔끔하게 다시 쌓거나 하여 (칩 (W) 을 딜러 (D) 가 만지는 것을 손님 (플레이어) (C) 이 싫어하는 경우에는 딜러 (D) 가 손님 (플레이어) (C) 에게 주의를 촉구해도 된다), 판정 불명의 원인을 신속하게 해소할 수 있다.
또, 본 실시형태에 의하면, 게임 기록 장치 (11) 가, 카메라 (212) 로부터 취득한 화상에 인덱스 혹은 시각을 부여하거나, 혹은 칩 (W) 의 적층 상태를 특정하는 태그를 부여하여 기록하기 때문에, 칩 판정 장치 (12) 가, 화상에 부여된 인덱스나 시각이나 태그를 이용함으로써, 게임 기록 장치 (11) 의 기록 내용으로부터, 분석 대상으로 해야 할 칩 (W) 의 상태의 화상을 용이하게 특정할 수 있고, 특정에 필요로 하는 시간을 단축시킬 수 있다.
또, 본 실시형태에 의하면, 칩 정보 판정용의 인공 지능 장치 (12a) 가, 칩 판정 장치 (12) 에 있어서 판정이 올바른 경우의 과거의 (올바른) 판정에 사용된 복수의 화상 및 (올바른) 판정 결과로서의 칩 (W) 의 정보를 교사 데이터로서 학습을 실시함으로써, 칩 (W) 의 매수 및 종류를 판정할 때의 판정 정밀도를 높일 수 있다.
또한, 상기 서술한 실시형태는, 본 발명이 속하는 기술 분야에 있어서의 통상의 지식을 갖는 자가 본 발명을 실시할 수 있는 것을 목적으로 하여 기재된 것이다. 상기 실시형태의 다양한 변형예는, 당업자라면 당연히 이룰 수 있는 것이며, 본 발명의 기술적 사상은 다른 실시형태에도 적용할 수 있는 것이다. 따라서, 본 발명은, 기재된 실시형태에 한정되지는 않으며, 특허청구범위에 의해 정의되는 기술적 사상에 따른 가장 넓은 범위로 해야 한다.

Claims (9)

  1. 유기 테이블을 갖는 유기장에 있어서의 칩의 인식 시스템으로서,
    상기 유기 테이블 상에 겹쳐 쌓여진 칩의 상태를 카메라에 의해 화상으로서 기록하는 게임 기록 장치와,
    상기 기록된 칩의 상태의 화상을 화상 분석하여, 플레이어가 걸었던 칩의 매수 및 종류를 판정하는 칩 판정 장치를 구비하고,
    상기 칩 판정 장치는, 칩의 소정 상태의 화상의 특징을 기억하고, 판정시에 상기 게임 기록 장치로부터 얻은 화상이 상기 소정 상태의 화상인 것으로 판단하였을 때에 판정 불명으로 하여 그 취지를 판정 결과로서 출력 표시하는 기능을 추가로 구비한, 칩의 인식 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 칩 판정 장치는, 인공 지능 장치를 포함하고, 상기 인공 지능 장치는, 상기 칩 판정 장치에 있어서 판정에 잘못이 있었던 경우의 과거의 판정에 사용된 복수의 화상을 교사 데이터로서 학습하고,
    상기 칩 판정 장치는, 상기 학습의 결과로서 판정 결과에 잘못이 있었던 화상을 기초로 하여 판정의 정확성을 자기 판정하고, 판정에 의문이 있는 것을 판정 불명으로 하여 그 취지를 판정 결과로서 출력 표시하는 기능을 추가로 구비한, 칩의 인식 시스템.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 칩 판정 장치는, 스스로 판정 불명으로 한 경우, 상기 게임 기록 장치의 화상을 분석하여, 상기 판정 불명의 판단이 되는 원인이, 상기 유기 테이블 상에 겹쳐 쌓여진 칩의 중첩 상태에 있는지 또는 칩의 일부 혹은 1 장 전체가 다른 칩으로 가려진 상태에 있는지 중 어느 쪽이 원인이 되었는지를, 판정하여 기억하는 기능을 추가로 구비한, 칩의 인식 시스템.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    당해 게임의 기록이 상기 칩 판정 장치에 의해 이후에 분석 가능해지도록, 상기 게임 기록 장치는, 카메라로부터 취득한 화상에 인덱스 혹은 시각을 부여하거나, 혹은 칩의 적층 상태를 특정하는 태그를 부여하여 기록하는, 칩의 인식 시스템.
  5. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 칩 판정 장치는, 제 2 인공 지능 장치를 포함하고, 상기 제 2 인공 지능 장치는, 상기 칩 판정 장치에 있어서 판정이 올바른 경우의 과거의 판정에 사용된 복수의 화상 및 칩의 정보를 교사 데이터로서 학습하는, 칩의 인식 시스템.
  6. 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 칩 판정 장치는, 스스로 판정 불명으로 한 경우, 상기 카메라와는 다른 카메라에 의해 기록된 화상을 화상 분석하여 플레이어가 걸었던 칩의 매수 및 종류를 판정하는, 칩의 인식 시스템.
  7. 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 칩 판정 장치는, 수직 방향으로 일정한 간격 이상 칩을 인식하지 않고 다음의 칩을 인식한 경우, 상기 소정 상태의 화상인 것으로 판단하고, 판정 불명으로 하여 그 취지를 판정 결과로서 출력 표시하는, 칩의 인식 시스템.
  8. 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 칩 판정 장치는, 칩의 높이로부터 판정한 칩의 매수와, 상기 칩의 상태의 화상을 화상 분석하여 판정한 매수를 비교하여 상이한 경우, 상기 소정 상태의 화상인 것으로 판단하고, 판정 불명으로 하여 그 취지를 판정 결과로서 출력 표시하는, 칩의 인식 시스템.
  9. 판정 대상물이, 복수의 종류를 갖고 있고 대상물을 종류마다 판별하여 종류마다의 개수를 판정하는 인식 시스템으로서,
    상기 대상물의 상태를 카메라에 의해 화상으로서 기록하는 기록 장치와,
    상기 기록된 대상물의 화상을 화상 분석하여, 대상물의 종류마다의 개수를 판정하는 인공 지능 장치를 포함하는 판정 장치를 구비하고,
    상기 판정 장치는, 과거의 판정 결과를 교사 데이터로서 학습하고 있고, 판정에 있어서의 정확성을 자기 판정하는 기능을 구비하고, 상기 정확성의 레벨이 일정 이하인 경우에 판정 결과에 의문이 있는 것으로서 자기 판정하고, 판정 불명으로 하여 그 취지를 판정 결과로서 출력 표시하는 기능을 추가로 구비한, 인식 시스템.
KR1020180137555A 2017-11-15 2018-11-09 인식 시스템 KR20190055747A (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JPJP-P-2017-219634 2017-11-15
JP2017219634 2017-11-15

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20190055747A true KR20190055747A (ko) 2019-05-23

Family

ID=64316378

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020207016071A KR20200088364A (ko) 2017-11-15 2018-10-25 인식 시스템
KR1020180137555A KR20190055747A (ko) 2017-11-15 2018-11-09 인식 시스템

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020207016071A KR20200088364A (ko) 2017-11-15 2018-10-25 인식 시스템

Country Status (10)

Country Link
US (3) US20200388109A1 (ko)
EP (2) EP3711826A4 (ko)
JP (4) JPWO2019097976A1 (ko)
KR (2) KR20200088364A (ko)
CN (8) CN111527528A (ko)
AU (5) AU2018370412A1 (ko)
CA (2) CA3082749A1 (ko)
PH (2) PH12018000374A1 (ko)
SG (5) SG11202004469WA (ko)
WO (1) WO2019097976A1 (ko)

Families Citing this family (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111527528A (zh) * 2017-11-15 2020-08-11 天使游戏纸牌股份有限公司 识别系统
US11205319B2 (en) 2019-06-21 2021-12-21 Sg Gaming, Inc. System and method for synthetic image training of a neural network associated with a casino table game monitoring system
US11183012B2 (en) 2019-08-19 2021-11-23 Sg Gaming, Inc. Systems and methods of automated linking of players and gaming tokens
CN111062237A (zh) * 2019-09-05 2020-04-24 商汤国际私人有限公司 识别图像中的序列的方法及装置、电子设备和存储介质
CN111062401A (zh) * 2019-09-27 2020-04-24 商汤国际私人有限公司 堆叠物体的识别方法及装置、电子设备和存储介质
US11398127B2 (en) 2019-10-07 2022-07-26 Sg Gaming, Inc. Gaming systems and methods using image analysis authentication
US11393282B2 (en) 2019-10-09 2022-07-19 Sg Gaming, Inc. Systems and devices for identification of a feature associated with a user in a gaming establishment and related methods
SG10201913056VA (en) * 2019-12-23 2021-04-29 Sensetime Int Pte Ltd Method and apparatus for obtaining sample images, and electronic device
CN112292689A (zh) * 2019-12-23 2021-01-29 商汤国际私人有限公司 样本图像的获取方法、装置和电子设备
WO2021202518A1 (en) 2020-03-30 2021-10-07 Sg Gaming, Inc. Gaming environment tracking optimization
US11495085B2 (en) 2020-07-13 2022-11-08 Sg Gaming, Inc. Gaming environment tracking system calibration
KR20220018469A (ko) * 2020-08-01 2022-02-15 센스타임 인터내셔널 피티이. 리미티드. 목표 대상 인식 방법 및 장치
KR20220157282A (ko) * 2021-05-19 2022-11-29 센스타임 인터내셔널 피티이. 리미티드. 객체들을 비교하기 위한 방법들 및 디바이스들
KR20220170331A (ko) * 2021-06-21 2022-12-29 센스타임 인터내셔널 피티이. 리미티드. 게임 코인 상태 검출 방법, 장치, 전자 기기 및 저장 매체
AU2021240270A1 (en) * 2021-09-13 2023-03-30 Sensetime International Pte. Ltd. Data processing methods, apparatuses and systems, media and computer devices
CN116157801A (zh) * 2021-09-22 2023-05-23 商汤国际私人有限公司 对象序列的识别方法、网络训练方法、装置、设备及介质
CN115516525A (zh) * 2021-12-15 2022-12-23 商汤国际私人有限公司 状态识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
US11967200B2 (en) 2022-01-12 2024-04-23 Lnw Gaming, Inc. Chip tracking system
US11948425B2 (en) 2022-05-06 2024-04-02 Northernvue Corporation Game monitoring device

Family Cites Families (31)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6848994B1 (en) * 2000-01-17 2005-02-01 Genesis Gaming Solutions, Inc. Automated wagering recognition system
US6683321B2 (en) * 2001-09-28 2004-01-27 Record Products Of America, Inc. Disc counter
GB2382034A (en) * 2001-11-03 2003-05-21 Ian Nigel Davis Betting game scoring and monitoring
US7938722B2 (en) * 2005-09-12 2011-05-10 Igt Enhanced gaming chips and table game security
US7901285B2 (en) * 2004-05-07 2011-03-08 Image Fidelity, LLC Automated game monitoring
US20060160608A1 (en) * 2005-01-14 2006-07-20 Hill Otho D Card game system with automatic bet recognition
US8021231B2 (en) * 2005-12-02 2011-09-20 Walker Digital, Llc Problem gambling detection in tabletop games
JP2008246103A (ja) 2007-03-30 2008-10-16 Angel Shoji Kk Rfidを内包した遊戯用代用貨幣およびその製造方法
AU2008205438B2 (en) * 2007-09-13 2012-07-26 Universal Entertainment Corporation Gaming machine and gaming system using chips
US8285034B2 (en) * 2009-08-26 2012-10-09 Bally Gaming, Inc. Apparatus, method and article for evaluating a stack of objects in an image
GB2488085B (en) * 2009-11-17 2014-08-27 Tcs John Huxley Australia Pty Ltd Roulette performance and analysis
CN102479138A (zh) * 2010-11-29 2012-05-30 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 利用图像进行错误侦测的系统及方法
CN103164713B (zh) * 2011-12-12 2016-04-06 阿里巴巴集团控股有限公司 图像分类方法和装置
CN102663435B (zh) * 2012-04-28 2013-12-11 南京邮电大学 基于半监督的垃圾图片过滤方法
JP6083961B2 (ja) * 2012-06-20 2017-02-22 株式会社システム エイ・ブイ コイン選別装置
JP6161247B2 (ja) * 2012-09-28 2017-07-12 グローリー株式会社 各台装置、遊技システム及び遊技媒体処理方法
JP6055297B2 (ja) * 2012-12-07 2016-12-27 株式会社日立情報通信エンジニアリング 文字認識装置及び方法、文字認識プログラム
US9646226B2 (en) * 2013-04-16 2017-05-09 The Penn State Research Foundation Instance-weighted mixture modeling to enhance training collections for image annotation
US20160328604A1 (en) * 2014-01-07 2016-11-10 Arb Labs Inc. Systems and methods of monitoring activities at a gaming venue
JP6528147B2 (ja) * 2014-01-31 2019-06-12 株式会社日本デジタル研究所 会計データ入力支援システム、方法およびプログラム
CN103927387B (zh) * 2014-04-30 2017-06-16 成都理想境界科技有限公司 图像检索系统及其相关方法和装置
CN105740751A (zh) * 2014-12-11 2016-07-06 深圳市赛为智能股份有限公司 一种目标检测与识别的方法和系统
JP6148265B2 (ja) * 2015-02-04 2017-06-14 エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社 学習装置、学習方法、およびプログラム
CA2947969C (en) * 2015-05-29 2017-09-26 Adrian BULZACKI Systems, methods and devices for monitoring betting activities
CN115634442A (zh) * 2015-08-03 2023-01-24 天使集团股份有限公司 游艺场的作弊检测系统
JP6652478B2 (ja) * 2015-11-19 2020-02-26 エンゼルプレイングカード株式会社 チップの計測システム
CN106909552A (zh) * 2015-12-22 2017-06-30 成都理想境界科技有限公司 图像检索服务器、系统、相关检索及排错方法
CN107239786B (zh) * 2016-03-29 2022-01-11 阿里巴巴集团控股有限公司 一种字符识别方法和装置
JP2017109197A (ja) * 2016-07-06 2017-06-22 ウエノテックス株式会社 廃棄物選別システム及びその選別方法
CN106815323B (zh) * 2016-12-27 2020-02-07 西安电子科技大学 一种基于显著性检测的跨域视觉检索方法
CN111527528A (zh) * 2017-11-15 2020-08-11 天使游戏纸牌股份有限公司 识别系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN116030581A (zh) 2023-04-28
CN109771931A (zh) 2019-05-21
PH12020550641A1 (en) 2021-03-08
AU2020207871A1 (en) 2020-08-13
SG10201913894VA (en) 2020-03-30
US20200388109A1 (en) 2020-12-10
JP2023159365A (ja) 2023-10-31
JP2023085429A (ja) 2023-06-20
CA3024036A1 (en) 2019-05-15
SG11202004469WA (en) 2020-06-29
CN116631124A (zh) 2023-08-22
CN115810141A (zh) 2023-03-17
US20220398891A1 (en) 2022-12-15
EP3711826A1 (en) 2020-09-23
JP2019088775A (ja) 2019-06-13
KR20200088364A (ko) 2020-07-22
SG10201913895QA (en) 2020-03-30
WO2019097976A1 (ja) 2019-05-23
EP3486883A1 (en) 2019-05-22
CA3082749A1 (en) 2019-05-23
AU2018370412A1 (en) 2020-06-18
SG10201913891TA (en) 2020-03-30
SG10201913892SA (en) 2020-03-30
JPWO2019097976A1 (ja) 2020-11-19
EP3711826A4 (en) 2021-09-22
US20190147689A1 (en) 2019-05-16
AU2022231800A1 (en) 2022-10-13
CN115810143A (zh) 2023-03-17
CN111527528A (zh) 2020-08-11
CN116013004A (zh) 2023-04-25
AU2023229582A1 (en) 2023-10-05
AU2018263987A1 (en) 2019-05-30
CN115810142A (zh) 2023-03-17
PH12018000374A1 (en) 2019-06-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR20190055747A (ko) 인식 시스템
KR102622512B1 (ko) 칩의 인식 학습 시스템
KR102536437B1 (ko) 칩 인식 시스템

Legal Events

Date Code Title Description
AMND Amendment
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)