Pattern recognition for in-game spell systems

Abstract

Magic is a popular element in current computer games. Although most games spoil the sensation of magic as of something extraordinarily subtle by allowing the player to cast spells by simply hitting key combinations, several games require the player to finish a more complicated action before casting a spell: Drawing a complicated glyph that represents the spell is one of such actions. This thesis aims to provide a repurposable library that would allow simple implementation of structured glyph-drawing-based in-game spell systems. The thesis studies several relevant approaches to pattern recognition, describes a neural-network based method for recognition of various shapes and shape combinations, develops a system for describing the parameters and results of the used algorithm in terms of predefined spell shapes and their recognized combinations, and implements this approach in a library and an accompanying simple demonstrational game. The library and its parameters are benchmarked and systematically optimized.

Magie tvoří v současných hrách populární element. Nicméně většina her kazí pocit z magie jakožto něčeho jedinečného, tím, že hráči umožní kouzlit pouhým stiskem několika kláves. Jsou však i hry vyžadují složitější mechanismus kouzlení, a právě kreslení komplexních symbolů je jedním z nich. Cílem této práce je nabídnout opakovatelně použitelnou knihovnu umožňující jednoduchou implementaci strukturovaného herního systému kouzel, založeného na kreslení symbolů. Práce zkoumá několik relevantních přístupů k rozpoznávání vzorů, popisuje metodu využívající neurální sítě k rozpoznání různých tvarů a jejich kombinací, vytváří systém pro popis parametrů a výsledků použitých algoritmů v rámci předdefinovaných tvarů kouzel a jejich rozpoznaných kombinací a implementuje tento přístup do knihovny a jednoduché doprovodné demonstrační hry. Knihovna a její parametry jsou porovnávány a systematicky optimalizovány.