에임봇을 알아보던 중 이미지서칭 기반의 머신러닝 에임핵이 있다는 것을 알게 되었으며
자료를 찾아 보다 영상을 보고 만들어 보자는 생각이 들었습니다.
Testbed Spec
CPU: i7-8750H 2.2Ghz
GPU: GTX1070 8G
RAM: 16GB
OS: Windows 10
에임핵 영상
Machine Learning
위키백과에선
기계 학습(機械學習) 또는 머신 러닝(영어: machine learning)은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말한다. 가령, 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있다.
라고 정의되어 있습니다.
이 포스팅 및 향후의 에임봇 포스팅에서는 Tensorflow 라이브러리와 Tensorflow에서 지원하는 객채 탐지
(Object Detection) 알고리즘을 이용하여 구현하였습니다.
Aimbot
Aimbot이란 슈팅 게임 장르에서 적에게 자동으로 조준을 해주는 봇을 의미하며 TriggerBot과 같이 사용되어 AimHack이라고도 자주 불립니다.
슈팅 게임 장르를 좋아하는 저로써는 게임을 망치는데 아주 큰 기여를 하는 것 중 하나가 AimHack이라고 생각합니다.
Tensorflow
구글에서 만든 머신러닝 시스템으로, 간단하게 개인 데스크탑에서 머신러닝을 할 수 있게 해주는 라이브러리입니다.
CPU, GPU 다 사용하여 머신러닝이 가능하며 C++, GO, Java 언어 등등을 지원 한다고 하며 해당 포스팅에서는 Python을 이용하여 라이브러리를 사용했습니다.
Result
왼쪽의 원본 영상을 토대로 캐릭터의 머리 이미지를 탐색하여 해당 좌표로 마우스를 이동, 클릭해주는 로직으로 구현되어 있습니다.
제작하는 도중 업데이트가 되어 캐릭터가 추가되어 인식이 잘 안되는 구간이 있으며 머신러닝 모델의 이미지 인식률이 높아 (오탐률도 다른 모델에 비해 높습니다.) 에임이 튀는 경우가 있습니다.
환경의 사양이 조금 더 좋고 좀 더 정확도와 탐지율이 높은 모델을 사용하면 기존 예시 영상처럼 더 부드럽게 구현이 가능할 것으로 보입니다.
