WO2019097976A1 - 認識システム - Google Patents

Abstract

認識システムは、遊技テーブルを有する遊技場におけるチップの認識システムであって、遊技テーブル上に積み重ねられたチップの状態をカメラにより画像として記録するゲーム記録装置と、記録されたチップの状態の画像を画像分析して、プレーヤが賭けたチップの枚数および種類を判定するチップ判定装置と、を備える。チップ判定装置は、チップの所定の状態の画像の特徴を記憶し、判定時に前記ゲーム記録装置から得た画像が前記所定の状態の画像であると判断した時に判定不明としてその旨を判定結果として出力表示する機能を更に備える。

Description

認識システム

　本発明は、認識システムに関し、特にチップの認識システムに関する。

　バカラゲームなどのゲームでは、客（プレーヤ）がテーブル上に複数のチップを積み重ねることによって賭けが行われる。そのため、積み重ねられたチップを正確に認識する必要がある。なお、国際公開第２００８／１２０７４９号には、ゲームに用いられるチップの一例が開示されている。

　本発明の目的は、複数の種類を有する対象物を精度よく認識できる認識システムを提供することにある。

　第１の態様に係るチップの認識システムは、
　遊技テーブルを有する遊技場におけるチップの認識システムであって、
　前記遊技テーブル上に積み重ねられたチップの状態をカメラにより画像として記録するゲーム記録装置と、
　前記記録されたチップの状態の画像を画像分析して、プレーヤが賭けたチップの枚数および種類を判定するチップ判定装置と、
　を備え、
　前記チップ判定装置は、チップの所定の状態の画像の特徴を記憶し、判定時に前記ゲーム記録装置から得た画像が前記所定の状態の画像であると判断した時に判定不明としてその旨を判定結果として出力表示する機能を更に備える。

　このような態様によれば、チップ判定装置が、たとえばチップの読み取りの正確性が低くなるような画像を所定の状態の画像として記憶しており、判定時に、ゲーム記録装置から得た画像が、このような所定の状態の画像であると判断した時に、無理やり答えを出すのではなく、判定不明としてその旨を出力表示する。これにより、チップの枚数および種類の判定結果から、チップの読み取りの正確性が低くなるような画像について無理やり答えを出した場合の判定結果（すなわち間違えている可能性が高い判定結果）を除くことができる。すなわち、正確に読み取ることができる画像のみからチップの枚数および種類を判定することができるようになり、結果的に、チップを精度よく認識することが可能となる。

　第２の態様に係るチップの認識システムは、第１の態様に係るチップの認識システムであって、
　前記チップ判定装置は、人工知能装置を含み、前記人工知能装置は、前記チップ判定装置において判定に誤りがあった場合の過去の判定に用いられた複数の画像を教師データとして学習し、
　前記チップ判定装置は、前記学習の結果として判定結果に誤りがあった画像を基にして判定の正確性を自己判定し、判定に疑いがあるものを判定不明としてその旨を判定結果として出力表示する機能を更に備える。

　このような態様によれば、チップ判定装置の人工知能装置が、判定に誤りがあった場合の過去の（誤った）判定に用いられた複数の画像を教師データとして学習を行うことで、判定の正確性を自己判定する際に、自己判定の精度を高めることができる。これにより、正確に読み取ることができる画像を誤って判定不明として出力表示してしまう事態を少なくできる。

　第３の態様に係るチップの認識システムは、第２の態様に係るチップの認識システムであって、
　前記チップ判定装置は、自ら判定不明とした場合に、前記ゲーム記録装置の画像を分析して、前記判定不明の判断となる原因が、前記遊技テーブル上に積み重ねられたチップの重なり状態にあるか又はチップの一部もしくは一枚全体が他のチップで隠れた状態にあるかの何れが原因となったかを、判定して記憶する機能を更に備える。

　このような態様によれば、チップ判定装置に記憶された判定結果から、判定不明の判断となった原因をディーラーが容易に確認することができる。これにより、ディーラーが、別のチップの陰にならない位置にチップを置きなおしたり、ギザギザに積まれたチップをきれいに積みなおしたりして（チップをディーラーが触ることをプレーヤが嫌がる場合にはディーラーがプレーヤに注意を促してもよい）、判定不明の原因を迅速に解消することができる。

　第４の態様に係るチップの認識システムは、第１ないし３のいずれかの態様に係るチップの認識システムであって、
　当該ゲームの記録が前記チップ判定装置により後で分析可能となるように、前記ゲーム記録装置は、カメラから取得した画像にインデックスもしくは時刻を付与するか、もしくはチップの積層状態を特定するタグを付与して記録する。

　このような態様によれば、チップ判定装置は、画像に付与されたインデックスや時刻やタグを利用することで、ゲーム記録装置の記録内容から、分析対象とすべきチップの状態の画像を容易に特定することができ、特定に要する時間を短縮できる。

　第５の態様に係るチップの認識システムは、第１ないし４のいずれかの態様に係るチップの認識システムであって、
　前記チップ判定装置は、第２の人工知能装置を含み、前記第２の人工知能装置は、前記チップ判定装置において判定が正しかった場合の過去の判定に用いられた複数の画像およびチップの情報を教師データとして学習する。

　このような態様によれば、チップ判定装置の第２の人工知能装置が、チップ判定装置において判定が正しかった場合の過去の（正しい）判定に用いられた複数の画像およびチップの情報を教師データとして学習を行うことで、チップの枚数および種類を判定する際の判定精度を高めることができる。

　第６の態様に係るチップの認識システムは、第１ないし５のいずれかの態様に係るチップの認識システムであって、
　前記チップ判定装置は、自ら判定不明とした場合に、前記カメラとは別のカメラによって記録された画像を画像分析してプレーヤが賭けたチップの枚数および種類を判定する。

　第７の態様に係るチップの認識システムは、第１ないし６のいずれかの態様に係るチップの認識システムであって、
　前記チップ判定装置は、垂直方向に一定の間隔以上チップを認識せずに次のチップを認識した場合に、前記所定の状態の画像であると判断し、判定不明としてその旨を判定結果として出力表示する。

　第８の態様に係るチップの認識システムは、第１ないし７のいずれかの態様に係るチップの認識システムであって、
　前記チップ判定装置は、チップの高さから判定したチップの枚数と、前記チップの状態の画像を画像分析して判定した枚数とを比較し、異なる場合に、前記所定の状態の画像であると判断し、判定不明としてその旨を判定結果として出力表示する。

　第９の態様に係る認識システムは、
　判定対象物が、複数の種類を有しており対象物を種類毎に判別して種類毎の個数を判定する認識システムであって、
　前記対象物の状態をカメラにより画像として記録する記録装置と、
　前記記録された対象物の画像を画像分析して、対象物の種類毎の個数を判定する人工知能装置を含む判定装置と、
　を備え、
　前記判定装置は、過去の判定結果を教師データとして学習しており、判定における正確性を自己判定する機能を備え、前記正確性のレベルが一定以下の場合に判定結果に疑いがあるものとして自己判定し、判定不明としてその旨を判定結果として出力表示する機能を更に備える。

　このような態様によれば、判定装置が、過去の判定結果を教師データとして学習しており、新たな画像については、まずは、判定における正確性を自己判定し、その正確性のレベルが一定以下の場合には、無理やり答えを出すのではなく、判定不明としてその旨を出力表示する。これにより、対象物の種類毎の個数の判定結果から、判定における正確性が低くなるような画像について無理やり答えを出した場合の判定結果（すなわち間違えている可能性が高い判定結果）を除くことができる。すなわち、正確に読み取ることができる画像のみから対象物の種類毎の個数を判定することができるようになり、結果的に、対象物を精度よく認識することが可能となる。

図１は、一実施の形態に係るチップの認識システムを備えた遊技場を模式的に示す図である。 図２は、バカラゲームの進行を説明するための図である。 図３は、一実施の形態に係るチップの認識システムの概略構成を示すブロック図である。 図４は、一実施の形態に係るチップの認識方法を説明するためのフローチャートである。 図５は、あるチップの陰に別のチップが隠れている場合を説明するための図である。 図６は、チップの積み方がギザギザの場合を説明するための図である。

　以下に、添付の図面を参照して、本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、各図において同等の機能を有する構成要素には同一の符号を付し、同一符号の構成要素の詳しい説明は繰り返さない。

　以下に説明する実施の形態では、対象物を種類毎に判別して種類毎の個数を判定する認識システムの一例として、遊技テーブルを有する遊技場におけるチップの認識システムについて説明するが、判定対象物は複数の種類を有するものであれば、チップに限定されるものでないことは言うまでもない。

　まず、図１および図２を参照し、遊技テーブル４を有する遊技場において行われるゲームについて説明する。本実施の形態では、遊技テーブル４がバカラテーブルであり、バカラゲームが行われる例を説明するが、他の遊技場あるいは他のゲームにも本発明は適用可能である。

　図１は、一実施の形態に係るチップの認識システム１０を備えた遊技場を模式的に示す図である。図１に示すように、遊技場には、略半円状の遊技テーブル４と、遊技テーブル４の円弧側に沿ってディーラーＤと向かい合うように並べられた複数の椅子２０１とが配置されている。椅子２０１の数は任意であり、図１に示す例では、６つの椅子２０１が並べられている。また、椅子２０１のそれぞれに対応して、遊技テーブル４上にベットエリアＢＡが設けられている。すなわち、図示された例では、６個のベットエリアＢＡが円弧状に並んで設けられている。

　図１に示すように、椅子２０１のそれぞれに客（プレーヤ）Ｃが着席する。客（プレーヤ）Ｃは、バカラゲームの勝敗結果として、プレーヤ（ＰＬＡＹＥＲ）とバンカー（ＢＡＮＫＥＲ）のどちらが勝利するか、または引き分け（ＴＩＥ）となるかを、着席した椅子２０１の目の前に設けられたベットエリアＢＡにチップＷを積み重ねて配置することにより賭ける（以下、これを「ベット」とする）。

　ベットするチップＷは、１種類のみであってもよいし、複数種類であってもよい。また、ベットするチップＷの枚数は、客（プレーヤ）Ｃが任意に決定してよい。本実施の形態によるチップの認識システム１０は、この積み重ねて配置されたチップＷの枚数および種類を認識するものである。

　ディーラーＤは、客（プレーヤ）Ｃによるベットを終了させるため、タイミングを計り“Ｎｏ　Ｍｏｒｅ　Ｂｅｔ（ベットの受付終了）”とコールし、手を横方向に動かすなどを行う。次いで、ディーラーＤは、カードシュータ装置Ｓからカードを１枚ずつ遊技テーブル４に引き出す。図２に示すように、１枚目のカードはプレーヤ（ＰＬＡＹＥＲ）、２枚目のカードはバンカー（ＢＡＮＫＥＲ）、３枚目のカードはプレーヤ（ＰＬＡＹＥＲ）、４枚目のカードはバンカー（ＢＡＮＫＥＲ）の手となる（以下、１～４枚目のカードの引き出しを、「ディーリング」とする）。

　なお、カードはカードシュータ装置Ｓからすべて裏面が上向きの状態で引き出される。そのため、引き出されたカードのランク（数）やスート（ハート・ダイヤ・スペード・クラブ）は、ディーラーＤからも客（プレーヤ）Ｃからも把握することはできない。

　４枚目のカードが引き出された後、プレーヤ（ＰＬＡＹＥＲ）にベットをした客（プレーヤ）Ｃ（ＰＬＡＹＥＲにベットをした客が複数いる場合は一番高額のベットをした客Ｃ、ＰＬＡＹＥＲにベットをした客がいない場合はディーラーＤ）は、裏面が上向きになっている１枚目と３枚目のカードを表面に返す。同様に、バンカー（ＢＡＮＫＥＲ）にベットをした客（プレーヤ）Ｃ（ＢＡＮＫＥＲにベットをした客が複数いる場合は一番高額のベットをした客Ｃ、ＢＡＮＫＥＲにベットをした客がいない場合はディーラーＤ）は、２枚目と４枚目のカードを表面に返す（一般に、この裏面のカードを表面に返すことを、「スクイーズ」と呼ぶ）。

　そして、この１～４枚目のカードのランク（数）と、バカラゲームの詳細なルールに基づき、ディーラーＤにより５枚目のカード、さらに６枚目のカードが引き出され、これらは各々プレーヤ（ＰＬＡＹＥＲ）またはバンカー（ＢＡＮＫＥＲ）の手となる。同じくプレーヤ（ＰＡＬＹＥＲ）の手となるカードをプレーヤ（ＰＬＡＹＥＲ）にベットをした客（プレーヤ）Ｃがスクイーズし、バンカー（ＢＡＮＫＥＲ）の手となるカードをバンカー（ＢＡＮＫＥＲ）にベットをした客（プレーヤ）がスクイーズする。

　１～４枚目のカードが引き出された後、５枚目、６枚目のカードをスクイーズして勝敗結果が判明するまでの時間は、客（プレーヤ）Ｃにとって醍醐味となる時間である。

　さらに、カードのランク（数）によっては１～４枚目までで勝敗が決まることもあり、また５枚目、さらには６枚目でようやく勝敗が決まることもある。ディーラーＤは、スクイーズされたカードのランク（数）に基づき、勝敗が決まったことや勝敗結果を把握し、カードシュータ装置Ｓにおける勝敗結果表示ボタンを押して、勝敗結果を客（プレーヤ）Ｃに知らせるためにモニタに表示させるなどの作業を行う。

　また同時に、カードシュータ装置Ｓが有する勝敗判定部により、ゲームの勝敗結果が判定される。勝敗が決まっているにもかかわらず、ディーラーＤが勝敗結果の表示を行わずにさらにカードを引こうとした場合はエラーとなる。カードシュータ装置Ｓは前記エラーを検知し、エラー信号が出力される。最後に、ディーラーＤは、勝敗結果が表示されている間、客（プレーヤ）Ｃによる賭けたチップの精算を行い、勝った客（プレーヤ）Ｃへの支払い、および負けた客（プレーヤ）Ｃの賭けたチップの回収を行う。精算が完了した後、勝敗結果の表示を終了し、次のゲームのベットを開始する。

　なお、上記のバカラゲームの流れは、一般のカジノで広く行われているものであり、カードシュータ装置Ｓは、カードをディーラーＤの手により引き出す構造をとりつつ、引き出されるカードを読み取るように構成され、さらに結果表示ボタンや結果表示部を有し、勝敗判定や勝敗結果の表示を行う機能を備えた、既存のカードシュータ装置である。一般のカジノフロアにおいて、複数台並べられている遊技テーブル４ごとにカードシュータ装置Ｓやモニタなどが配置され、各遊技テーブル４またはその下のキャビネットに、使用するカードがパッケージまたはセット単位で、さらにはカートン単位で供給され、運用されている。

　本実施の形態に係るチップの認識システム１０は、客（プレーヤ）ＣがベットエリアＢＡに積み重ねて配置したチップＷを認識するシステムに関し、より詳しくは、チップＷの枚数および／または種類を認識するシステムに関する。

　図１に示すように、本実施の形態では、ベットエリアＢＡに積み重ねて配置されたチップＷの状態を撮像する監視カメラ２１２が、遊技テーブル４の外側に設けられている。また、各チップＷにはＲＦＩＤが設けられおり、ディーラーＤが管理するチップトレイ２３には、チップトレイ２３内のチップＷのＲＦＩＤを読み取るＲＦＩＤ読取装置２２が設けられている。

　本実施の形態に係るチップの認識システム１０は、監視カメラ２１２およびＲＦＩＤ読取装置２２に対してそれぞれ通信可能に接続されている。

　図３は、本実施の形態に係るチップの認識システム１０の概略構成を示すブロック図である。図３に示すように、チップの認識システム１０は、ゲーム記録装置１１と、チップ判定装置１２と、判定正否判断装置１４とを有している。なお、チップの認識システム１０の少なくとも一部は、コンピュータにより実現されている。

　ゲーム記録装置１１は、たとえばハードディスク等の固定型データストレージを含んでいる。ゲーム記録装置１１は、遊技テーブル４上に積み重ねられたチップＷの状態を、カメラ２１２により撮像された画像として記録する。なお、画像は、動画像であってもよいし、連続した静止画像であってもよい。

　ゲーム記録装置１１は、後述するチップ判定装置１２によりゲームの記録が後で分析可能となるように、カメラ２１２から取得した画像にインデックスもしくは時刻を付与するか、もしくはチップＷの回収シーンあるいは支払シーンを特定するタグを付与して記録してもよい。

　チップ判定装置１２は、ゲーム記録装置１１に記録されたチップＷの状態の画像を画像分析して、客（プレーヤ）Ｃが賭けたチップＷの枚数および種類を判定する。チップ判定装置１２は、たとえば深層学習（ディープラーニング）技術などにより画像認識を行う人工知能装置を含んでいてもよい。

　ところで、客（プレーヤ）Ｃが賭けたチップＷ１～Ｗ６が複数の山に分けて積まれている場合（図５参照）や、チップＷ１～Ｗ６の積み方が乱雑でギザギザの場合（図６参照）には、カメラ２１２からチップＷ１～Ｗ６全体を見ることができないため、チップＷ１～Ｗ６の読み取りの正確性が低くなる可能性がある。

　より詳しくは、図５にて符号（Ａ）を付して示すカメラ２１２のように、カメラ２１２の高さを上げると、チップＷ１～Ｗ６が手前側の山と奥側の山に分けて積まれていても、奥側の山のチップＷ１～Ｗ４が手前側の山のチップＷ５、Ｗ６の陰に隠れにくくなるが、図６にて符号（Ａ）を付して示すカメラ２１２のように、チップＷ１～Ｗ６の積み方が乱雑でギザギザの場合には、あるチップＷ１がその上の別のチップＷ２の陰に隠れたり、あるチップＷ３がその上の別のチップＷ４、Ｗ５の陰に隠れたりして、チップＷ１～Ｗ６全体を読み取ることが難しくなる。

　逆に、図６にて符号（Ｂ）を付して示すカメラ２１２のように、カメラ２１２の高さを下げると、チップＷ１～Ｗ６の積み方が乱雑でギザギザであっても、チップＷ１～Ｗ６全体を読み取りやすいが、図５にて符号（Ｂ）を付して示すカメラ２１２のように、チップＷ１～Ｗ６が手前側の山と奥側の山に分けて積まれている場合には、奥側の山のチップＷ１、Ｗ２が手前側の山のチップＷ５、Ｗ６の陰に隠れやすくなり、チップＷ１～Ｗ６全体を読み取ることが難しくなる。

　また、チップＷ１～Ｗ６の積み方に問題がなくても、カメラ２１２にハレーション（外光が入って画像が白くなってしまう現象）が起こった場合にも、画像のコントラストが低下するため、チップＷ１～Ｗ６の読み取りの正解率が低くなる。

　従来の人工知能装置は、このような読み取りの正確性が低くなるような画像についても、無理やり（間違えている可能性が高い）答えを出してしまい、答えが間違っているために、客（プレーヤ）Ｃが賭けたチップと、チップトレイのチップとのマッチングが合わなくなる。人工知能装置の読み間違いによってマッチングが合わない場合に、いちいちゲームを止めてしまうと、効率が悪くなってしまう。

　このような点を考慮して、本実施の形態におけるチップ判定装置１２は、積み重ねられたチップＷの種類および枚数を判定する人工知能装置（チップ情報判定用の人工知能装置１２ａ）に加えて、正解率が低い（間違えやすい）画像のパターンを認識する人工知能装置（画像パターン認識用の人工知能装置１２ｂ）をさらに含んでいる。

　チップ情報判定用の人工知能装置１２ａは、ゲーム記録装置１１に記録されたチップＷの状態の画像を画像分析して、客（プレーヤ）Ｃが賭けたチップＷの枚数および種類を判定する。チップ情報判定用の人工知能装置１２ａは、客（プレーヤ）Ｃが賭けたチップＷのベットエリアＢＡ上における位置をさらに判定してもよい。

　チップ情報判定用の人工知能装置１２ａは、ゲーム記録装置１１に記録されたチップＷの状態の画像を画像分析して、各ゲームの精算前のチップトレイ２３におけるチップＷの枚数および種類を判定してもよい。

　図３に示すように、チップ判定装置１２は、判定結果を出力装置１５に出力する。出力装置１５は、チップ判定装置１２の判定結果を、文字情報として遊技テーブル４上のモニタに出力してもよいし、音声情報としてディーラーＤのヘッドセットなどに出力してもよい。

　また、画像パターン認識用の人工知能装置１２ｂは、チップＷの所定の状態の画像の特徴を記憶しており、ゲーム記録装置１１から得た画像が当該所定の状態の画像であるか否かを判断する。ここで、「チップＷの所定の状態の画像」とは、当該画像を画像分析してチップの枚数および種類を判定した場合に、判定の正確性のレベルが一定以下となる可能性があり、すなわち判定に疑いがある画像である。具体的には、たとえば、複数の山に分けて積まれているチップＷ１～Ｗ６を低い位置にあるカメラ２１２により撮像して記憶された画像（図５にて符号（Ｂ）を付して示すカメラ２１２参照）や、乱雑でギザギザに積まれたチップＷ１～Ｗ６を高い位置にあるカメラ２１２により撮像して記憶された画像（図６にて符号（Ａ）を付して示すカメラ２１２参照）、ハレーションが起こった画像などである。

　チップ判定装置１２は、ゲーム記録装置１１から得た画像が、画像パターン認識用の人工知能装置１２ｂにより所定の状態の画像であると判断された時、すなわち判定の正確性のレベルが一定以下となると自己判定された時に、判定不明としてその旨を判定結果として出力装置１５に出力する。

　また、チップ判定装置１２は、自ら判定不明とした場合に、ゲーム記録装置１１から得た画像を画像分析して、判定不明の判断となる原因が、（１）遊技テーブル上に積み重ねられたチップの重なり状態にあるか、又は（２）チップＷの一部もしくは一枚全体が他のチップで隠れた状態にあるか、の何れが原因となったかを、判断して記憶する機能を更に備えていてもよい。

　図５および図６を参照し、チップ判定装置１２は、符号（Ａ）を付して示すカメラ２１２または符号（Ｂ）を付して示すカメラ２１２から得た画像が所定の状態の画像であり判定不能と判断した場合には、符号（Ｃ）を付して示す別のカメラ２１２で撮像した画像を利用してチップＷの読取を行ってもよい。異なる向きまたは異なる位置のカメラによって他の角度から見ることでより客観的に、チップＷを見ることができる。特に判定不明の判断となる原因が、図５のようにチップＷの一部もしくは一枚全体が他のチップで隠れた状態にある場合には、符号（Ｃ）を付して示す反対側のカメラ２１２を用いることによってチップが他のチップに隠れなくなる。さらに、チップ判定装置１２は、各カメラ２１２で撮像した画像を利用した、チップＷの読取結果をそれぞれ出力してもよい。その場合に、チップ判定装置１２は、それぞれの読取結果の判定の正確性を合わせて出力してもよいし、最も読取枚数が多い結果が、正しく認識している可能性が高いとみなしてもよい。

　チップ判定装置１２は、チップＷをカウントする際に、チップＷのかたまりの中で、垂直方向に一定の間隔以上チップを認識せずに次のチップＷを認識した場合に、判定不能としてもよい。すなわち、垂直方向に一定の間隔以上チップを認識できずに次のチップＷを認識した場合は、途中のチップが隠れて見えていない可能性が高い。

　チップ判定装置１２は、チップＷの高さ等から判定したチップＷの枚数と、チップＷの種類および枚数を判定した際の結果とを比較し、枚数の判定結果が異なる場合に、判定不能であるという判定結果を出力する構成であってもよい。枚数は、特定の点（一番上のチップの輪郭の中心等）をチップの形状から決定し、三角測量などの手法で判定してもよい。

　判定正否判断装置１４は、チップ判定装置１２の判定結果の正否を判断する装置である。判定正否判断装置１４は、客（プレーヤ）Ｃによる賭けたチップの精算が終わったとき、すなわち勝った客（プレーヤ）Ｃへの支払い、および負けた客（プレーヤ）Ｃが賭けたチップＷ（負けチップ）の回収がすべて終わったときに、チップトレイ２３におけるチップＷの現実の総額Ｖ０を把握する。

　本実施の形態では、判定正否判断装置１４は、チップトレイ２３内のチップＷのＲＦＩＤの情報をＲＦＩＤ読取装置２２から取得し、取得したＲＦＩＤの情報に基づいて、各ゲームの精算後のチップトレイ２３におけるチップＷの種類および枚数を判定し、その現実の総額Ｖ０を把握する。

　また、判定正否判断装置１４は、チップ判定装置１２から判定結果としてのチップＷの枚数および種類の情報を取得し、取得したチップＷの情報に基づいて、勝った客（プレーヤ）Ｃが賭けたチップＷ（勝ちチップ）の総額（すなわち当該ゲームにおけるチップトレイ２３の減額分）Ｖ２と、負けた客（プレーヤ）Ｃが賭けたチップＷの総額（すなわち当該ゲームにおけるチップトレイ２３の増額分）Ｖ３とを算出する。そして、判定正否判断装置１４は、各ゲームの精算前のチップトレイ２３におけるチップＷの総額Ｖ１から、当該ゲームにおけるチップトレイ２３の減額分Ｖ２を減算し、さらに当該ゲームにおけるチップトレイ２３の増額分Ｖ３を加算して、当該チップトレイ２３におけるチップのあるべき総額Ｖ４（＝Ｖ１－Ｖ２＋Ｖ３）を計算する。

　判定正否判断装置１４は、当該チップトレイ２３におけるチップＷのあるべき総額Ｖ４と当該チップトレイ２３におけるチップＷの現実の総額Ｖ０とを比較し、あるべき総額Ｖ４と現実の総額Ｖ０との間に相違があったときに（Ｖ４≠Ｖ０）、チップ判定装置１２の判定結果に誤りがあったと判断する。他方、判定正否判断装置１４は、あるべき総額Ｖ４と現実の総額Ｖ０とが一致しているときに（Ｖ４＝Ｖ０）、チップ判定装置１２の判定結果が正しいと判断する。

　チップ判定装置１２は、判定正否判断装置１４からチップ判定装置１２の判定結果の正否を取得する。判定正否判断装置１４によりチップ判定装置１２の判定結果が正しいと判断された場合には、チップ情報判定用の人工知能装置１２ａは、判定が正しかった場合の当該過去の（正しい）判定に用いられた画像および（正しい）判定結果としてのチップＷの枚数及び種類の情報を、教師データとして学習する。このような学習を繰り返し行うことで、チップ情報判定用の人工知能装置１２ａは、チップＷの枚数および種類の判定精度を高めることができる。

　他方、判定正否判断装置１４によりチップ判定装置１２の判定結果に誤りがあったと判断された場合には、画像パターン認識用の人工知能装置１２ｂは、判定に誤りがあった場合の当該過去の（誤った）判定に用いられた画像を、「所定の状態の画像」の教師データとして学習する。所定の状態の画像（あるチップが他のチップの陰に隠れている画像、ギザギザに積まれているチップの画像、ハレーションが起こった画像など）を人が選別して、画像パターン認識用の人工知能装置１２ｂに学習させてもよい。所定の状態の画像（あるチップが他のチップの陰に隠れている画像、ギザギザに積まれているチップの画像、ハレーションが起こった画像など）を人または人工知能が意図的に作成し、画像パターン認識用の人工知能装置１２ｂに学習させてもよい。このような学習を繰り返し行うことで、画像パターン認識用の人工知能装置１２ｂは、判定の正確性が一定のレベル以下となる可能性がある画像を精度よく抽出することが可能となり、すなわち判定の正確性を自己判定する際に自己判定の精度を高めることができる。

　次に、図４を参照して、本実施の形態に係るチップの認識システム１０の動作（チップの認識方法）の一例を説明する。

　図４に示すように、まず、客（プレーヤ）Ｃにより遊技テーブル４のベットエリアＢＡにチップＷを積み重ねて配置される（チップＷがベットされる）と、ゲーム記録装置１１が、積み重ねられたチップＷの状態をカメラ２１２により画像として撮像して記録する（ステップＳ３１）。

　次に、チップ判定装置１２が、ゲーム記録装置１１に記録された画像を取得する。なお、チップ判定装置１２により取得される画像は、ゲーム記録装置１１により画像に付与されたインデックス、時刻、またはチップＷの回収シーンあるいは支払シーンを特定するタグに基づいて選択されたものであってもよい。

　チップ判定装置１２において、画像パターン認識用の人工知能装置１２ｂは、ゲーム記録装置１１から得た画像が所定の状態の画像であるか否かを判断する（ステップＳ３２）。より詳しくは、画像パターン認識用の人工知能装置１２ｂは、上述したように、チップ判定装置１２において判定に誤りがあった場合の過去の判定に用いられた複数の画像を教師データとして学習しており、当該学習の結果として判定結果に誤りがあった画像を基にして、チップＷの判定の正確性について自己判定を行い、判定の正確性が一定のレベル以下となるか否かを判断する。

　画像パターン認識用の人工知能装置１２ｂによりゲーム記録装置１１から得た画像が所定の状態の画像であると判断された場合には（ステップＳ３３：ＹＥＳ）、チップ判定装置１２は、判定不明としてその旨を判定結果として出力装置１５に出力する（ステップＳ４０）。チップ判定装置１２の判定結果は、出力装置１５により、文字情報として遊技テーブル４上のモニタに出力されてもよいし、音声情報としてディーラーＤのヘッドセットなどに出力されてもよい。

　他方、画像パターン認識用の人工知能装置１２ｂによりゲーム記録装置１１から得た画像が所定の状態の画像ではないと判断された場合には（ステップＳ３３：ＮＯ）、チップ情報判定用の人工知能装置１２ａは、ゲーム記録装置１１に記録されたチップＷの状態の画像を画像分析して、客（プレーヤ）Ｃが賭けたチップＷの枚数および種類を判定する（ステップＳ３４）。

　なお、ステップＳ３４において、チップ判定装置１２は、ゲーム記録装置１１に記録されたチップＷの状態の画像を画像分析して、客（プレーヤ）Ｃが賭けたチップＷの枚数および種類に加えて、客（プレーヤ）Ｃが賭けたチップＷのベットエリアＢＡ上における位置を判定してもよいし、各ゲームの精算前のチップトレイ２３におけるチップＷの枚数および種類を判定してもよい。

　チップ判定装置１２により判定されたチップＷの枚数および種類の情報は、出力装置１５に出力される（ステップＳ３５）。チップ判定装置１２の判定結果は、出力装置１５により、文字情報として遊技テーブル４上のモニタに出力されてもよいし、音声情報としてディーラーＤのヘッドセットなどに出力されてもよい。

　チップ判定装置１２により判定されたチップＷの枚数および種類の情報は、また、判定正否判断装置１４に入力される。判定正否判断装置１４は、チップ判定装置１２の判定結果の正否を判断する（ステップＳ３６）。

　判定正否判断装置１４によりチップ判定装置１２の判定結果が正しいと判断された場合には（ステップＳ３７：ＹＥＳ）、チップ判定装置１２の（正しい）判定に用いられた画像、および（正しい）判定結果としてのチップＷの枚数および種類の情報が、教師データとしてチップ情報判定用の人工知能装置１２ａに入力され、チップ情報判定用の人工知能装置１２ａが学習を行う（ステップＳ３８）。

　他方、判定正否判断装置１４によりチップ判定装置１２の判定結果が誤りであったと判断された場合には（ステップＳ３７：ＮＯ）、チップ判定装置１２の（誤った）判定に用いられた画像が、「所定の状態の画像」の教師データとして画像パターン認識用の人工知能装置１２ｂに入力され、画像パターン認識用の人工知能装置１２ｂが学習を行う（ステップＳ３９）。

　人工知能は、判定結果に誤りがある場合には大きく間違える（自信満々に間違った答えを出す）ので、間違えやすい画像のパターンを人工知能で学習することで、間違えやすい画像のパターンを認識できるようにすることができる。

　以上のように、本実施の形態によれば、チップ判定装置１２が、チップＷの読み取りの正確性が低くなるような画像を所定の状態の画像として記憶しており、判定時に、ゲーム記録装置１１から得た画像が、このような所定の状態の画像であると判断した時に、無理やり答えを出すのではなく、判定不明としてその旨を出力表示する。これにより、チップＷの枚数および種類の判定結果から、チップＷの読み取りの正確性が低くなるような画像について無理やり答えを出した場合の判定結果（すなわち間違えている可能性が高い判定結果）を除くことができる。すなわち、正確に読み取ることができる画像のみからチップＷの枚数および種類を判定することができるようになり、結果的に、チップＷを精度よく認識することが可能となる。

　すなわち、たとえばチップ判定装置１２により１０００個の画像を判定したときの正解率９９．９％であって、間違えた０．１％の場合の１０個の画像のうち、９個の画像では陰になっているチップがあったりチップの積み方がギザギザであることが原因で正解率が低いのであれば、分母からそのような場合を除いてしまうことで、正解率をもう一段階を上げることができる。

　また、本実施の形態によれば、画像パターン認識用の人工知能装置１２ｂが、判定に誤りがあった場合の過去の（誤った）判定に用いられた複数の画像を教師データとして学習を行うことで、判定の正確性を自己判定する際に、自己判定の精度を高めることができる。これにより、本来正確に読み取ることができる画像を誤って判定不明として出力表示してしまう、という事態を少なくできる。

　また、本実施の形態によれば、チップ判定装置１２は、自ら判定不明とした場合に、判定不明の判断となる原因が、（１）遊技テーブル４上に積み重ねられたチップＷの重なり状態にあるか、又は（２）チップＷの一部もしくは一枚全体が他のチップＷで隠れた状態にあるか、の何れが原因となったかを、判定して記憶するため、判定不明の判断となった原因をディーラーＤが容易に確認することができる。これにより、ディーラーＤが、別のチップＷの陰にならない位置にチップＷを置きなおしたり、ギザギザに積まれたチップＷをきれいに積みなおしたりして（チップＷをディーラーＤが触ることを客（プレーヤ）Ｃが嫌がる場合にはディーラーＤが客（プレーヤ）Ｃに注意を促してもよい）、判定不明の原因を迅速に解消することができる。

　また、本実施の形態によれば、ゲーム記録装置１１が、カメラ２１２から取得した画像にインデックスもしくは時刻を付与するか、もしくはチップＷの積層状態を特定するタグを付与して記録するため、チップ判定装置１２が、画像に付与されたインデックスや時刻やタグを利用することで、ゲーム記録装置１１の記録内容から、分析対象とすべきチップＷの状態の画像を容易に特定することができ、特定に要する時間を短縮することができる。

　また、本実施の形態によれば、チップ情報判定用の人工知能装置１２ａが、チップ判定装置１２において判定が正しかった場合の過去の（正しい）判定に用いられた複数の画像および（正しい）判定結果としてのチップＷの情報を教師データとして学習を行うことで、チップＷの枚数および種類を判定する際の判定精度を高めることができる。

　なお、上述した実施の形態は、本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者が本発明を実施できることを目的として記載されたものである。上記実施形態の様々の変形例は、当業者であれば当然になしうることであり、本発明の技術的思想は他の実施形態にも適用しうることである。したがって、本発明は、記載された実施形態に限定されることはなく、特許請求の範囲によって定義される技術的思想に従った最も広い範囲とすべきである。
 

Claims (9)

1. 　遊技テーブルを有する遊技場におけるチップの認識システムであって、
   　前記遊技テーブル上に積み重ねられたチップの状態をカメラにより画像として記録するゲーム記録装置と、
   　前記記録されたチップの状態の画像を画像分析して、プレーヤが賭けたチップの枚数および種類を判定するチップ判定装置と、
   　を備え、
   　前記チップ判定装置は、チップの所定の状態の画像の特徴を記憶し、判定時に前記ゲーム記録装置から得た画像が前記所定の状態の画像であると判断した時に判定不明としてその旨を判定結果として出力表示する機能を更に備えた、チップの認識システム。
2. 　請求項１に記載のチップの認識システムであって、
   　前記チップ判定装置は、人工知能装置を含み、前記人工知能装置は、前記チップ判定装置において判定に誤りがあった場合の過去の判定に用いられた複数の画像を教師データとして学習し、
   　前記チップ判定装置は、前記学習の結果として判定結果に誤りがあった画像を基にして判定の正確性を自己判定し、判定に疑いがあるものを判定不明としてその旨を判定結果として出力表示する機能を更に備えた、チップの認識システム。
3. 　請求項２に記載のチップの認識システムであって、
   　前記チップ判定装置は、自ら判定不明とした場合に、前記ゲーム記録装置の画像を分析して、前記判定不明の判断となる原因が、前記遊技テーブル上に積み重ねられたチップの重なり状態にあるか又はチップの一部もしくは一枚全体が他のチップで隠れた状態にあるかの何れが原因となったかを、判定して記憶する機能を更に備えた、チップの認識システム。
4. 　請求項１ないし３のいずれかに記載のチップの認識システムであって、
   　当該ゲームの記録が前記チップ判定装置により後で分析可能となるように、前記ゲーム記録装置は、カメラから取得した画像にインデックスもしくは時刻を付与するか、もしくはチップの積層状態を特定するタグを付与して記録する、チップの認識システム。
5. 　請求項１ないし４のいずれかに記載のチップの認識システムであって、
   　前記チップ判定装置は、第２の人工知能装置を含み、前記第２の人工知能装置は、前記チップ判定装置において判定が正しかった場合の過去の判定に用いられた複数の画像およびチップの情報を教師データとして学習する、チップの認識システム。
6. 　請求項１ないし５のいずれかに記載のチップの認識システムであって、
   　前記チップ判定装置は、自ら判定不明とした場合に、前記カメラとは別のカメラによって記録された画像を画像分析してプレーヤが賭けたチップの枚数および種類を判定する、チップの認識システム。
7. 　請求項１ないし６のいずれかに記載のチップの認識システムであって、
   　前記チップ判定装置は、垂直方向に一定の間隔以上チップを認識せずに次のチップを認識した場合に、前記所定の状態の画像であると判断し、判定不明としてその旨を判定結果として出力表示する、チップの認識システム。
8. 　請求項１ないし７のいずれかに記載のチップの認識システムであって、
   　前記チップ判定装置は、チップの高さから判定したチップの枚数と、前記チップの状態の画像を画像分析して判定した枚数とを比較し、異なる場合に、前記所定の状態の画像であると判断し、判定不明としてその旨を判定結果として出力表示する、チップの認識システム。
9. 　判定対象物が、複数の種類を有しており対象物を種類毎に判別して種類毎の個数を判定する認識システムであって、
   　前記対象物の状態をカメラにより画像として記録する記録装置と、
   　前記記録された対象物の画像を画像分析して、対象物の種類毎の個数を判定する人工知能装置を含む判定装置と、
   　を備え、
   　前記判定装置は、過去の判定結果を教師データとして学習しており、判定における正確性を自己判定する機能を備え、前記正確性のレベルが一定以下の場合に判定結果に疑いがあるものとして自己判定し、判定不明としてその旨を判定結果として出力表示する機能を更に備えた、認識システム。

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