游戏编程中的人工智能技术的目录

Posted 2023-05-09

参考技术A

第1篇 Windows编程
第1章 Windows概述
1.1 历史一瞥（A Little Bit of History）
1.2 Hello World!
1.3 第一个Windows程序
第2章 Windows编程进阶
2.1 Windows图形设备接口
2.2 文本
2.3 如何创建后备缓冲
2.4 使用资源
2.5 对话框
2.6 正确定时
2.7 总结
第2篇 遗传算法
第3章 遗传算法入门
3.1 鸟和蜜蜂
3.2 二进制数速成
3.3 计算机内的进化
3.4 帮助Bob回家
3.5 练习
第4章 置换码与巡回销售员问题
4.1 巡回销售员问题
4.2 置换杂交操作
4.3 交换变异操作
4.4 选择一个适应性函数
4.5 选择
4.6 把一切组合在一起
4.7 总结
4.8 练习
第5章 遗传算法优化
5.1 TSP用的各种算子
5.2 各种处理工具
5.3 总结
5.4 练习
第6章 登月也不难
6.1 创建和处理矢量图形
6.2 矢量
6.3 相关的物理知识
6.4 人工控制的登月工程
6.5 遗传算法控制的登月飞船
6.6 总结
6.7 习题
第3篇 神经网络
第7章 神经网络概述
7.1 神经网络介绍
7.2 一个生物学的神经网络——大脑
7.3 数字版的神经网络
7.4 扫雷机游戏
7.5 总结
7.6 练习
第8章 为机器人提供知觉
8.1 回避障碍物
8.2 为机器人提供记忆器
8.3 总结
8.4 练习
第9章 有监督的训练方法
9.1 异或函数
反向传播的工作原理
9.2 RecognizeIt——鼠标手势的识别
9.3 一些有用的技术和技巧
9.4 监督学习的应用
9.5 一个现代寓言
9.6 练习
第10章 实时演化
10.1 外星人游戏
10.2 练习
第11章 演化神经网络的拓扑
11.1 竞争约定问题
11.2 直接编码
11.3 间接编码
11.4 拓扑扩张的神经演化
11.5 总结
11.6 练习
附录A WEB资源
附录B 参考书目及推荐读物
附录C 光盘中的内容
后记

图像识别在吃鸡游戏中的大胆尝试

图像识别技术是人工智能的一个重要领域。目前已经在安全领域、军事领域、交通领域、医疗领域、生活领域等得到广泛应用。据科学统计，人类对世界的感知80%来自视觉，模拟器同样渴望一双“明亮双眸”，让计算机像人眼一样，甚至是高于人眼的识别力来感知模拟器的“世界”，这个过程，图像识别技术是其关键所在。

图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的目标。在模拟器领域，图像识别同样能找到一个天然的最佳结合点，夜神模拟器就利用电脑的计算能力，赋予计算机一双“眼睛”，在如下场景中做出大胆尝试：

模拟器游戏场景的应用

图像识别技术在模拟器的游戏场景当中体现的尤为明显。

融合该技术之后，计算机能够自动捕获动态图像或角色，根据游戏场景中的颜色、亮度等信息得出物体的轮廓，依据轮廓所对应的数据来确定轮廓的内容是什么物体或是什么特征，同时根据问题的反光程度来识别材质的特点，进行具体的游戏操作。这个过程包含了轮廓、特征、色彩、材质、物体等多种识别，是对原始图像点信息的综合处理。

比如，玩家通过夜神模拟器在PC端玩《绝地求生：刺激战场》这款手游，常常会遇到这样的场景：敌人潜伏距离较远，玩家很难发现；或者玩家出现视觉漏洞，没有发现潜伏在附近的敌人。这样的场景下，图像识别技术就可以帮助玩家，实时发现静态或动态移动的某个“点”，自动识别判断出哪里有敌人，并帮助你进行瞄准或射击，大大提升了玩家的游戏体验。

模拟器电商应用

在模拟器电商应用当中，图像识别技术同样有用武之地。

用户在使用夜神模拟器上的APP应用或者看到某些新闻消息时，计算机会通过图像识别技术，自动识别出各类品牌、压缩包等，快速给出用户更为吻合、合理的建议，建议他去哪里购买，购买哪个品牌更好。

《王者荣耀》中有许多售卖的英雄皮肤，当玩家在模拟器上玩该款游戏时，无论是出于角色的情怀还是其他原因而想要购买至尊宝的皮肤道具，这时候，图像识别技术会根据商品进行图像对比，最后将类似的、更便宜的、质量更好的皮肤推荐给玩家，给出强健的、个性化的图像识别解决方案，此时玩家的接受度会比平常高很多。

模拟器键盘操控的应用

融合图像识别技术的模拟器，可以让用户在不同场景下拥有个性化的键盘操控。

当图像识别技术赋予了计算机“眼睛”之后，这个过程就可以简化为：人眼借助机器捕捉目标信息、机器和互联网直接对信息进行分析并返回结果。同理，当计算机捕捉到不同的游戏场景之后，会自动给出不同的键盘操控配置，让手游更容易上手，拥有更炫的表现、更好的操控性，以及更爽的游戏体验。

举个例子，赛车这类游戏往往会出现第一人称视角和第三人称视角。第一人称是坐在车里开，这时玩家看到的所有按键和位置是一种状态；而第三人称视角出现时，玩家通常是在车的上方或上后方去看所操控的车，此时操控的按键、方向和按钮的位置会发生变化，变成另一种状态，由于场景的变换，这时就需要两套键盘去操控游戏。当转换场景的时候，如果玩家手动切换，既慢又浪费时间，极大的降低了游戏体验。但是融合图像识别技术之后，会自动识别出玩家处于哪一种视觉场景，及时给玩家对应的、所需要的键盘，来完成游戏操作。

模拟器社交聊天的应用

模拟器可以实现许多APP应用的功能，趣味聊天就是其中一项，所谓趣味，自然离不开图像识别技术。

借助模拟器与对方视频聊天时，用户可以自由调节自己的年龄，图像识别技术根据用户设置好的需求自动更改视频中呈现的面容，进行趣味聊天。比如，你和另一位玩家在游戏页面进行聊天，当你设置视频年龄为20岁时，计算机会根据你当前的面容识别出你20岁的样子；当你设置视频年龄为50岁的时候，计算机会进行加速变老，这个过程可能只是通过十几秒度过几年甚至几十年，变幻出你未来的面容，直接呈现在摄像头里面。

当然，图像识别技术为模拟器带来的便捷与有趣远不止于此。计算机技术在不断发展，图像识别技术也在不断地优化，未来，图像识别技术还会在更多的场景下崭露头角。

结语：

随着人们生活条件不断改善，手游成为了不少人工作学习之余的放松方式。模拟器应运而生，让手游玩家拥有了更好的游戏体验，而图像识别在模拟器中的大胆尝试，既没有恶意修改任何数据，又简化了用户操作，优化完善了用户体验。未来，伴随模拟器行业的飞速发展，利用AI去玩游戏，将VR应用到模拟器中，利用眼动技术实现游戏操控，都可能成为模拟器探索融合的方向，变成实实在在的现实。

模拟器顺势而生，市场需求强劲且竞争激烈，如此一个极具吸引力的领域，发展前景自然是不可限量的。