从游戏视频中提取玩家体验
计算机视觉与模式识别
2018-09-18 v1 人工智能
机器学习
摘要
对于给定玩家的通关过程，提取游戏事件序列传统上需要访问游戏的引擎或源代码。这对那些本可从这些游戏日志中受益的研究人员、开发者和爱好者构成了障碍。本文提出两种通过卷积神经网络和迁移学习从游戏视频中推导游戏日志的方法。我们在Super Mario Bros.的克隆版、Mega Man和Skyrim中对这些方法进行了评估。我们的结果表明，所提方法优于随机森林和其他迁移基线。
引用
@article{arxiv.1809.06201,
title = {Player Experience Extraction from Gameplay Video},
author = {Zijin Luo and Matthew Guzdial and Nicholas Liao and Mark Riedl},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.06201},
year = {2018}
}
备注
8 pages, 6 figures, AIIDE 2018