从像素到情感：游戏与玩家体验研究
人机交互
2019-10-16 v2 机器学习
摘要
是否有可能仅通过视频观察用户的行为交互来预测其情感？例如，我们如何仅通过观看游戏过程中的屏幕来预测玩家的唤醒度？本文中，我们采用三种不同的深度卷积神经网络架构，试图学习游戏视频流与玩家唤醒度之间的潜在映射，从而解决这些问题。我们在一个包含 50 个生存射击游戏游戏视频的标注数据集上测试算法，并评估深度学习的模型对高 vs 低唤醒度水平进行分类的能力。我们使用严苛的留一视频交叉验证方法得到的关键发现显示，平均准确率超过 78%，最佳达 98%。尽管本研究以游戏与玩家体验为测试领域，其发现与方法学直接适用于任何情感计算领域，引入了建模情感的通用且与用户无关的方法。
引用
@article{arxiv.1907.02288,
title = {From Pixels to Affect: A Study on Games and Player Experience},
author = {Konstantinos Makantasis and Antonios Liapis and Georgios N. Yannakakis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.02288},
year = {2019}
}
备注
Proceedings of the Intl. Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction. IEEE. 2019