https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59664| Title: | Обработка и распознавание геометрических паттернов в игровых данных |
| Other Titles: | Processing and recognizing geometric patterns in game |
| Authors: | Берговин, С. А. Саливон, А. Ю. Усенко, Ф. В. Прудник, А. М. |
| Keywords: | материалы конференций;аналитическая геометрия;виртуальная реальность;игровая механика;системы координат |
| Issue Date: | 2025 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Обработка и распознавание геометрических паттернов в игровых данных = Processing and recognizing geometric patterns in game / С. А. Берговин, А. Ю. Саливон, Ф. В. Усенко, А. М. Прудник // Big Data и анализ высокого уровня = Big Data and Advanced Analytics : сборник научных статей XI Международной научно-практической конференции, Республика Беларусь, Минск, 23–24 апреля 2025 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.] ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2025. – С. 412–417. |
| Abstract: | В работе рассматривается применение методов аналитической геометрии для реализации механики рисования заклинаний в игре Cave Enchant. Описан алгоритм распознавания геометрических фигур, учитывающий координатные преобразования и выпуклость многоугольников. Применённый метод минимизирует влияние дрожания руки игрока и обладает высокой вычислительной эффективностью, а также предоставляет возможности его использования в других аспектах разработки игр. |
| Alternative abstract: | This paper discusses the application of analytic geometry methods to the implementation of spell drawing mechanics in the game Cave Enchant. An algorithm for recognizing geometric shapes that takes into account coordinate transformations and convexity of polygons is described. The method minimizes the influence of player's hand shaking and has high computational efficiency, as well as provides opportunities for its use in other aspects of game development. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59664 |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2025) |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Bergovin_Obrabotka.pdf | 722.75 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.