Automatická analýza stavu hry z vizuálních dat

Tato práce se věnuje automatické analýze hracího stolu karetní hry poker ve variantě Texas hold'em. Cílem práce je vyhodnotit stav hry ze snímku stolu: kolik hraje hráčů, kdo má jaké karty a vypočítat pravděpodobnosti výhry jednotlivých hráčů. Pro identifkaci karet byla natrénována neuronová síť s přesností 99,99% na testovacích datech. Výsledkem práce je aplikace, ve které lze buď analyzovat snímek reálného hracího stolu nebo vygenerovat a analyzovat syntetický snímek.ObhájenoThis work is dedicated to a game state analysis of poker card game in variant Texas hold'em. The aim of this work is to evaluate the game from digital data: how many players are playing, which cards the players have and calculate the probabilities of winning for every player. A neural network with an accuracy of 99.99% on test data was trained to identify the cards. The result of the work is an application in which it is possible to either analyze a real game table image or to generate and analyze a synthetic image