鉴于大家对工科论文十分关注，我们编辑小组在此为大家搜集整理了“ 机器学习技术在游戏中的应用研究——解决鼠标轨迹识别问题 ”一文，供大家参考学习
近年来，游戏的图形质量已发展到近乎极致的地步，人工智能(AI)已经成为决定一款游戏以及游戏开发工作室命运的重要因素。下一代的3D游戏不仅会有优秀的视觉效果，更会像人一样狡猾和聪明。游戏中人工智能下一个大的变革就是机器学习理论，将来的游戏角色应该能够进化、学习以及推理。鼠标轨迹识别可以增加游戏的趣味性，更加方便玩家的操作，使得玩家不需要记忆大量的快捷键来进行各种各样的操作。
在国产RPG游戏“刀剑封魔录”中，玩家控制角色的必杀技是通过鼠标轨迹的识别来发出的，对于角色“霜刀女侠”来说，当玩家在屏幕上画出“>”轨迹后，“霜刀女侠”首先识别该轨迹，然后会发出必杀技“天女散花”，画出“M”的话发出必杀技“洛神凌波”等。出于商业上的原因，“刀剑封魔录”中的解决方案无从得知，本文提出的解决方案是利用机器学习中的BP神经网络和支持向量机技术来解决游戏中智能体的鼠标轨迹识别问题。由“刀剑封魔录”可知在游戏中加入鼠标轨迹识别会带给游戏更多的趣味性，同时使用机器学习技术可以赋予游戏角色学习和推理的能力，因此本文的解决方案有一定的实际应用价值。1实验数据的获取方法由于游戏中该问题的特殊性，没有开放式的数据集可以使用，因此实验数据采用自主获取的方式获得。
1.1鼠标轨迹的组成每个鼠标轨迹由12个相互连接的单位向量组成，图1所示是一个“W”字形鼠标轨迹。其中12个单位向量首尾相连（首向量和尾向量除外），则一条鼠标轨迹一共有13个点组成，这12个单位向量作为神经网络和SVM的输入。
1.2鼠标轨迹数据的获取以图1所示的“W”形鼠标轨迹为例，鼠标轨迹数据获取的方法如下：按下鼠标左键不放并且不移动鼠标，记下鼠标此时在屏幕中的坐标，记为(xhead,yhead)；移动鼠标划出“W”的形状，在移动鼠标的过程中会产生很多中间点，记录下鼠标在这些中间点的屏幕坐标，记为(xi,yi)，其中0<i<n，n是这些中间点的个数；划完“W”轨迹之后释放鼠标，并记下释放鼠标时的终点屏幕坐标，记为(xtail,ytail)；对划出的轨迹进行平滑，使得该轨迹的点数限制为13个（即12个向量），平滑方法如下：如果n+2<13，则该轨迹无效，重划轨迹；如果n+2=13，轨迹有效，不需要平滑，直接计算每一个向量并且归一化；如果n+2>13，轨迹有效，需要平滑，使得鼠标轨迹的点的个数减少到13个，平滑的具体方法是，查询10个向量（首尾向量除外）中长度最短的一个
