[发明专利]一种基于机器学习的养成类游戏角色的培养方法和装置

说明书

本发明公开了一种基于机器学习的养成类游戏角色的培养方法和装置，属于机器学习技术与游戏设计技术领域。所述方法包括：接收携带有角色类型信息的目标游戏角色的创建请求；将所述角色类型信息对应的事物识别初始模型，确定为所述目标游戏角色的事物识别模型；获取用户提供的所述目标游戏角色的识别训练素材，所述识别训练素材至少包括标记有事物标识的视频、图片或音频；基于所述目标游戏角色的识别训练素材，以深度学习的方式对所述目标游戏角色的事物识别模型进行模型训练。采用本发明，可以提高养成类游戏的可玩性和趣味性。

技术领域

本发明涉及机器学习技术与游戏设计技术领域，特别涉及一种基于机器学习的养成类游戏角色的培养方法和装置。

背景技术

随着计算机技术和网络技术的不断发展，电子游戏已成为当下广泛常见的娱乐项目，其中，养成类游戏是一种较受玩家欢迎的游戏，玩家可以在游戏中模拟培养特定的游戏角色(人或者动物)，使其不断成长，以达到或触发游戏中的特定条件，从而满足玩家的成就感。

在游玩养成类游戏时，玩家可以在游戏最初创建或选择一个初始的游戏角色，然后按照游戏中的设定，进行不同的游戏选择与操作，选择不同的培养方式对初始的游戏角色进行培养，从而可以按照不同的游戏剧情推动游戏进程，触发不同游戏进程中的不同游戏事件，最终实现不同的游戏结局或者将游戏的初始的游戏角色培养至玩家想要的状态。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：

养成类游戏中游戏剧情和培养方式均是预先设定好的，玩家只要满足游戏中同一前提就能获得完全相同的结果，也即触发的游戏剧情完全相同，培养后的游戏角色的状态基本一致，故而，在一定时间的游玩后，游戏极易丧失新颖性，可玩性和趣味性大幅降低。

发明内容

为了解决现有技术的问题，本发明实施例提供了一种基于机器学习的养成类游戏角色的培养方法和装置。所述技术方案如下：

第一方面，提供了一种基于机器学习的养成类游戏角色的培养方法，所述方法包括：

接收携带有角色类型信息的目标游戏角色的创建请求；

将所述角色类型信息对应的事物识别初始模型，确定为所述目标游戏角色的事物识别模型；

获取用户提供的所述目标游戏角色的识别训练素材，所述识别训练素材至少包括标记有事物标识的视频、图片或音频；

基于所述目标游戏角色的识别训练素材，以深度学习的方式对所述目标游戏角色的事物识别模型进行模型训练。

可选的，所述基于所述目标游戏角色的识别训练素材，以深度学习的方式对所述目标游戏角色的事物识别模型进行模型训练，包括：

以深度学习的方式确定所述识别训练素材中的事物辨识特征；

根据所述识别训练素材中标记的事物标识和所述事物辨识特征训练所述目标游戏角色的事物识别模型，以使所述事物识别模型确定任意事物的事物标识。

可选的，所述方法还包括：

当接收到针对所述目标游戏角色的事物识别比拼的开始请求时，随机选择包含有事物辨识特征的待识别视频、图片或音频；

将所述待识别视频、图片或音频输入所述目标游戏角色的事物识别模型，得到识别出的事物标识；

根据所述识别出的事物标识和所述待识别视频、图片或音频对应的事物标识，确定事物识别评分。

可选的，所述基于所述目标游戏角色的识别训练素材，以深度学习的方式对所述目标游戏角色的事物识别模型进行模型训练，包括：

以深度学习的方式确定所述识别训练素材中的事物动作和/或事物姿态，以及所述事物动作对应的肢体位移和/或所述姿态对应的肢体位置；