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Visual Detection of Unknown Objects in Video Games Using Qualitative Stability Analysis

机译：使用定性稳定性分析法视觉检测视频游戏中的未知对象

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Many current computer vision approaches for object detection can only detect objects that have been learned in advance. In this paper, we present a method that uses qualitative stability analysis to infer the existence of unknown objects in certain areas of the images based on gravity and stability of already detected objects. Our method recursively searches these areas for unknown objects until all detected objects form a stable structure or no new objects can be identified anymore. We evaluate our method using the popular video game Angry Birds. We only start with detecting the green pigs and are able to automatically identify and detect all essential game objects in all 400+ available levels. All objects can be accurately and reliably detected. Our method can be applied to other video games where objects obey gravity and are bound by polygons.
机译：当前用于对象检测的许多计算机视觉方法只能检测预先学习的对象。在本文中，我们提出了一种方法，该方法使用定性稳定性分析，根据重力和已检测物体的稳定性推断图像某些区域中存在未知物体。我们的方法递归地在这些区域中搜索未知对象，直到所有检测到的对象形成稳定的结构或不再可以识别出新对象为止。我们使用流行的视频游戏《愤怒的小鸟》评估了我们的方法。我们仅从检测绿色猪开始，并且能够自动识别和检测所有400多个可用级别中的所有必需游戏对象。可以准确可靠地检测所有物体。我们的方法可以应用于其他物体服从重力并被多边形约束的视频游戏。

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