| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 主要研究内容与创新点 | 第11-12页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第12-13页 |
| 第二章 视觉识别部分 | 第13-26页 |
| 2.1 识别算法 | 第14-22页 |
| 2.1.1 SIFT匹配 | 第14-15页 |
| 2.1.2 卷积神经网络 | 第15-20页 |
| 2.1.3 数据增强 | 第20-22页 |
| 2.2 运动检测 | 第22-25页 |
| 2.2.1 光流法 | 第22-23页 |
| 2.2.2 帧间差分法 | 第23-24页 |
| 2.2.3 背景减法 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 博弈算法 | 第26-38页 |
| 3.1 搜索算法 | 第26-32页 |
| 3.1.1 贪婪策略 | 第26-27页 |
| 3.1.2 极小化极大算法 | 第27-28页 |
| 3.1.3 Alpha-beta 剪枝法 | 第28-30页 |
| 3.1.4 蒙特卡洛树搜索 | 第30-32页 |
| 3.2 评估函数 | 第32-36页 |
| 3.2.1 静态估值函数 | 第33-35页 |
| 3.2.2 时间差分学习 | 第35-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 系统设计与实现 | 第38-55页 |
| 4.1 系统设计及运行流程 | 第38-39页 |
| 4.2 视觉部分实现 | 第39-50页 |
| 4.2.1 棋盘矫正 | 第39-45页 |
| 4.2.2 棋子的定位 | 第45-47页 |
| 4.2.3 棋子识别 | 第47-50页 |
| 4.3 象棋对弈算法部分 | 第50-53页 |
| 4.3.1 棋局的数据结构 | 第50-52页 |
| 4.3.2 搜索算法的对比 | 第52-53页 |
| 4.4 对弈动作 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录1 ：作者在攻读硕士学位期间发表的成果和参与的项目 | 第60-61页 |
| 附录2 ：相关代码 | 第61-78页 |
| 1.视觉识别部分：棋盘矫正 | 第61-64页 |
| 2.视觉识别部分：寻找棋子 | 第64-66页 |
| 3.视觉识别部分：识别棋子 | 第66-69页 |
| 4.对弈算法部分：棋盘初始化以及子力位置价值表 | 第69-73页 |
| 5.对弈算法部分：走法生成 | 第73-77页 |
| 6.对弈算法部分：搜索算法 | 第77-78页 |