大海捞针：在游戏视频中检测缺陷出现片段
软件工程
2023-11-21 v1
摘要
电子游戏中缺陷的存在会给开发者带来重大后果。为避免这些后果，开发者可利用游戏视频来识别并修复这些缺陷。YouTube 等视频托管网站提供对数百万游戏视频的访问，包括描绘缺陷出现的视频，但海量内容使得寻找缺陷实例颇具挑战。我们提出了一种自动化方法，使用机器学习来预测游戏视频的某个片段是否包含缺陷的描绘。我们分析了 198 个游戏视频中的 4,412 个片段，以预测某片段是否包含缺陷实例。此外，我们研究了该方法在应用于不同特定游戏类型以及同一游戏视频时的表现。我们还分析了数据集中的视频，以探究视觉特征的哪些特性可能解释分类器的预测。最后，我们开展了一项用户研究，考察我们的自动化方法相对于人工分析的优势。我们的研究结果表明，我们的方法能有效地检测包含缺陷的视频片段，实现了 0.88 的高 F1 分数，优于当前最先进的游戏视频片段缺陷分类技术。
引用
@article{arxiv.2311.10926,
title = {Finding the Needle in a Haystack: Detecting Bug Occurrences in Gameplay Videos},
author = {Andrew Truelove and Shiyue Rong and Eduardo Santana de Almeida and Iftekhar Ahmed},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.10926},
year = {2023}
}