通过智能椅理解网络竞技选手行为：CS:GO 与 Monolith 战队场景
人机交互
2019-08-20 v1 人工智能
计算机与社会
摘要
电子竞技是快速发展的多学科领域。然而，电竞中的研究与实验尚处于起步阶段。在这项工作中，我们提出了智能椅平台——一种用于收集电竞选手数据并利用机器学习方法进一步处理的无干扰方法。用例场景涉及三组玩家：「网络竞技选手」（Monolith 战队）、半职业玩家和新手，均参与 CS:GO 项目。具体而言，我们从集成于椅中的加速度计与陀螺仪收集数据，并应用机器学习算法进行数据分析。我们的结果表明，职业选手在游戏时于椅上的行为可被识别。
引用
@article{arxiv.1908.06407,
title = {Understanding Cyber Athletes Behaviour Through a Smart Chair: CS:GO and Monolith Team Scenario},
author = {Anton Smerdov and Anastasia Kiskun and Rostislav Shaniiazov and Andrey Somov and Evgeny Burnaev},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.06407},
year = {2019}
}
备注
6 pages, 6 figures