图像识别 - 寻找发光物体

Question

大多数游戏反作弊使用启发式方法，例如检测已知的二进制签名或防止第三方库注入。但是，Valve 软件使用 deep learning 来对抗作弊。 Valve 向其 AI 提供视角、射速等信息。而且效果很好。

我的问题是，我如何制作这样的东西，但使用图像而不是数据？ 考虑这个例子

不是 - 作弊：

作弊：

可以制作这样的模型吗？

Answer 1

好吧，图像也只是数据。 您可以将每个图像及其像素分离为 f.e.它的原始数字如 rgb。 通过这种方式，您可以根据图像中像素的转换输入对网络进行建模。

在这个例子中，图案可能只会识别那些鲜艳颜色的巨大尖峰，因为这些值与通常的环境有很大不同。

如果问题旨在存档某种“视觉作弊检测”而不是关于深度学习，您可以简单地手动检查图像像素，如果您知道“作弊”覆盖的颜色或只是检测差异，并以此方式标记它们。