基于人脸识别的防沉迷牌类游戏设计与实现文献综述
2020-04-15 09:41:44
| 1、目的及意义 题目：基于人脸识别的防沉迷牌类游戏设计与实现 目的及意义： 人脸识别技术是包括人脸检测和人脸身份认证技术在内的识别技术，人脸检测是根据图片信息，利用图像处理和计算机视觉的相关算法，从图像中判别是否有人脸，并给出人脸的数量和位置，从而进一步的通过脸与脸的匹配识别人脸的身份。 牌类小游戏的制作目的是为了满足人们休闲的需要，在紧张的工作之余休闲类的小游戏能够给人带来最大程度的放松，也可以增进人们之间的交流，沟通，通过游戏还可以认识更多的朋友，也可以达到跨省、跨市，甚至跨国之间互相娱乐的目的。 国家新闻出版总署等八大部委联合宣布，“网络游戏防沉迷系统”及配套的《网络游戏防沉迷系统实名认证方案》将于2007年正式实施，未成年人玩网络游戏超过5小时，经验值和收益将计为0。这一方案的实施，将有效地防止未成年人沉迷于网络游戏。青少年是手游新增用户群体中的主力军，他们在游戏中的留存、活跃、甚至付费上都有惊人的潜力，但同时，他们也容易深陷其中，产生娱乐之外的反效果。现阶段，摆在游戏厂商面前的，除了推动手游产业蓬勃发展之外，也要开始重视并处理青少年的健康成长、教育和娱乐三者之间的博弈。过去几年，随着娱乐在国民中的渗透和游戏产品品质的不断提升，中国国民的对游戏的认知发生了变迁，从原本的讨厌反感、到接触了解、到包容、到参与、到付费，玩家对待游戏的态度更加理性。当然，一片大好的同时也伴随着一些棘手的问题，青少年沉迷游戏便是其中之一。 心智不成熟的青少年在网游面前可以说是毫无抵抗力，一旦陷进去，就会不顾一切地进行游戏。除了荒废正常的学习生活，还会对眼睛视力、脑部发育等身体健康产生影响。 除此之外，网络游戏内容的暴力性容易导致青少年暴力犯罪心理的形成和行为的发生。青少年时期，人容易情绪冲动、控制能力差，世界观、人生观尚不成熟，对待事物缺乏理性的认识与自制力。在与人发生冲突时，沉迷于网络游戏的青少年很容易发生下意识模仿游戏中的暴力情景而实施的暴力型犯罪行为。游戏与青少年之间确实存在一定矛盾，但游戏本身没有错，它带来的是必要的娱乐体验；孩子本身也没有错，心智不成熟很难对游戏有足够的抵抗力。也就是说，尽管看似正常的事情，涉及到青少年，就需要谨而慎之，因为他们确实需要得到特殊的照顾。青少年对游戏的沉迷，除了需要监管部门的指导之外，更需要的是通过游戏厂商来努力解决。 那么现在，大批未成年人涌入游戏中，游戏也迫切需要行之有效的防沉迷机制的出现，以此达到对青少年的保护。
国外的研究现状分析： 人脸识别技术现在已经在许多领域中得到应用，并起到了举足轻重的作用。 国外的发展概况在1966年PRI的Bledsoe开始研究机器自动人脸识别，1990年日本研制成功的人像识别机，可在1秒钟内从3500人中识别到你要找的人。1993年，美国陆军研究实验室(Army Research Laboratory)和美国国防部高级研究项目署(AdvancedResearch Projects Agency)成立了Feret(Face RecognitionTechnology)项目组，建立了Feret人脸数据库，用于评价人脸识别算法的性能。 2014年，Facebook发表于CVPR14的工作DeepFace将大数据（400万人脸数据）与深度卷积网络相结合，在LFW数据集上逼近了人类的识别精度。其中DeepFace还引入了一个Local Connected卷积结构，在每个空间位置学习单独的卷积核，缺点是会导致参数膨胀，这个结构后来并没有流行起来。
国内的研究现状分析: 国内的发展概况现在人脸识别系统在大多数领域中起到了举足轻重的作用，尤其是用在机关单位的安全和考勤、网络安全、物业管理、银行、海关边检、军队安全、智能门禁、计算机登录系统、司机驾照验证。 2013年底开始，先后在世界最权威的人脸检测(FDDB评测)、人脸关键点定位（300-W评测），和人脸识别(LFW评测)获得三个世界第一。这意味着在人脸技术三个最核心的技术模块，Face 都达到了世界最高水平。同时Face 所提供的技术云平台(Face 最好的免费人脸识别云服务)也是世界上最大的人脸技术平台，累计处理图片总数接近10亿规模，并为联想，360，世纪佳缘，美图秀秀，camera360等一批国内外著名互联网企业提供了技术服务。
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2. 研究的基本内容与方案
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| 2、基本内容和技术方案 基本内容： 本系统基于MFC(Microsoft FoundationClass)框架和OpenCV进行开发，设计过程采用Adaboost算法进行人脸检测，采用UML进行建模，并严格按照软件的生命周期进行开发。 主要模块分为： 1、 人脸识别模块。用于登录用户的身份识别，每个账号提交身份证照片信息，并且每次登录都需人脸验证，未成年青少年在游戏的时长和充值受限制。 2、 游戏设计模块。设计一款斗地主游戏，有发牌、提示和智能选牌和充值商城的功能模块。
图1: 功能模块图 技术方案： 1） 开发工具： ① UML设计工具：Enterprise Architect 7.5； ② 流程图设计工具：Dia ； ③ 程序开发工具：Visual Studio 2013Professional。 2） 设计框架 基于MVC框架开发，M是指业务模型，V是指用户界面，C则是控制器，使用MVC的目的是将M和V的实现代码分离，从而使同一个程序可以使用不同的表现形式。
图2: 设计框架图 3） 总体设计 斗地主游戏的设计，分为游戏图形界面、发牌、提示和智能选牌和充值商城的设计。 人脸识别的设计，在游戏登录模块采用人脸识别验证用户身份。 图形界面提供用户操作的环境，主要用于人机交互，例如：用户选择一组牌型出牌，当地主或者农民取得胜利时，图形界面上应该给出提示信息。 人脸识别验证用户身份是整个系统的核心部分，支持整个系统的未成年防沉迷机制，主要用于登录模块验证，并限制未成年用户在游戏时长和充值游戏模块的游戏体验。 4） 详细设计 图形界面的设计：斗地主游戏的界面元素至少应该包括： ① 牌桌； ② 牌； ③ 用于提示当前牌局的必要文本或图形信息。 人脸识别验证算法的设计： ① 用于验证登录用户身份的人脸识别算法； ② 直接使用Visual Studio 2013调用OpenCV的视频捕获和图像处理函数获取图像和图像预处理； ③ 再利用肤色和Adaboost算法进行人脸检测，将人脸特征标记出来。 ④ 对Adaboost算法的改进：基于对各目标类上权重分布的调整和限制，在Adaboost算法发生退化情形的情况下，该算法能够有效的降低预测错误率。 5） 技术分析 Enterprise Architect 对于软件生命周期控制的支持较好，能够提高软件开发 效率和降低开发风险。 Visual Studio 2013 支持标准C ，可以大幅度提高软件开发效率。
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| 4.参考文献 [1]Karli Watson，Jacob VibeHammer，Jon D Reid 等著.齐立波，黄俊伟译.C#入门经典(第7版)[M]．清华大学出版社，2014.1 [2]YandongWen,Kaipeng Zhang.A Discriminative Feature Learning Approach for Deep FaceRecognition[C]．European Conference on Computer Vision,2016.1 [3]JeffDonahue,Lisa Anne Hendricks.Long-term recurrent convolutional networks forvisual recognition and description[C]．Computer Vision amp; PatternRecognition，2015.3 [4]Sarath KumarPurushothaman,Viral Singh.Multi-game automation approach for Cocos-2dx basedcard game[C].ICCCNT,2017 [5] NataliyaBoyko, Oleg Basystiuk. Performance Evaluation and Comparisonof Software for Face Recognition, Based on Dlib and Opencv Library [C]．2018 IEEESecond International Conference on Data Stream Mining，2018.8 [6] FelixMuhlbauer,MichaelGroBhans. Rapid prototyping of OpenCVimage processing applications using ASP [C]．2011 22nd IEEE InternationalSymposium on Rapid System Prototyping，2011.6 [7] XianghuaFan, Fuyou Zhang. The System of Face DetectionBased on OpenCV [C]．2012 24th Chinese Control and Decision Conference (CCDC)，2012.7 [8]李波，孙宪丽，关颖著．PowerDesigner16从入门到精通[M]．清华大学出版社，2016.1 [9]李勇著.基于Cocos2d-x引擎的游戏架构设计与实现[M]．北京邮电大学，2015.1 [10] 黄佳.基于OPENCV的计算机视觉技术研究[D].华东理工大学,2013 [11] 姜涛,朱志宇.远程视频实时人脸识别系统设计[J].电子设计工程,2018 [12] 王爱侠,基于OpenCV的人脸检测系统实现[J].软件导刊,2014 [13] 侯顺艳,郄建敏,许静.基于双肤色模型和AdaBoost的人脸检测系统设计[J].科技视界,2014 [14] 于微波,赵琳,佟冬,基于Adaboost人脸检测算法[J].吉林大学学报：信息科学版,2014 [15] 李越.OpenCV应用现状综述[J].工业控制计算机,2017 [16] 王洋,郑佳春.基于OpenCV人脸检测技术的研究及实现[J].物联网技术,2018,8 |
