| ✅ Proje Özeti: Street Fighter Move Recognizer | |
| 🎯 Amaç: | |
| Joystick hareketlerine (örneğin: ⬇️➡️🅱️ gibi) bakarak oyuncunun hangi “özel hareketi” (Hadouken, Shoryuken vb.) yapmak istediğini tahmin eden bir model oluşturmak. | |
| 💡 Neden Özel? | |
| Gerçek zamanlı joystick verilerini taklit ederek çalışır. | |
| Sekans verisiyle çalışmak (zaman sıralı girişler). | |
| Oyun zekâsı gibi davranmak: Oyuncu hangi hareketi yapıyor? | |
| 🛠️ Teknik Yaklaşım: | |
| Aşama Açıklama | |
| 1. Veri Üretimi / Toplama Simüle joystick sekansları (örnek: ['DOWN', 'RIGHT', 'PUNCH']) ve bunların karşılığı özel hareket etiketi (Hadouken) | |
| 2. Veri İşleme Her combo bir sekans (sequence), veri X = ["DOWN", "RIGHT", "PUNCH"], y = "Hadouken" gibi olur | |
| 3. Modelleme | |
| Seçenek 1: LSTM / GRU (sekans modelleme için) | |
| Seçenek 2: 1D CNN (daha hızlı sonuçlar verir) | |
| Seçenek 3: HMM (Hidden Markov Model, klasik çözüm) | |
| 4. Model Eğitimi %80 eğitim, %20 test — sınıflandırma problemi | |
| 5. Değerlendirme Accuracy, confusion matrix ile | |
| 6. Model Kaydı model.pkl veya .keras olarak | |
| 7. Streamlit Uygulaması Kullanıcıdan joystick sekansı al → model tahminini göster | |
| 8. Hugging Face config.json, README.md, model.pkl / .keras, sample_input.json | |
| 9. GitHub Notebook + app + model + README ile tam repo | |
| 📁 Örnek Combo Dataset (Simülasyon) | |
| Joystick Sequence Move | |
| ["DOWN", "RIGHT", "PUNCH"] Hadouken | |
| ["RIGHT", "DOWN", "RIGHT", "KICK"] Shoryuken | |
| ["LEFT", "LEFT", "PUNCH"] Dash Punch | |
| ["DOWN", "KICK"] Low Kick | |
| Toplam 5–10 özel hareket tanımıyla başlamak yeterli. | |
| ✅ Evet, Yapabiliriz: | |
| ✔ Model eğitimi (LSTM / CNN) | |
| ✔ Streamlit arayüz (combo tuşları seçtir → tahmini göster) | |
| ✔ Hugging Face'e yükleme | |
| ✔ GitHub'da paylaşım | |