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  1. 論文誌(ジャーナル)
  2. Vol.61
  3. No.11

ダンスゲーム譜面の特性分析とクラスタリングに基づく特徴的な譜面の自動生成

https://doi.org/10.20729/00207635
https://doi.org/10.20729/00207635
ffe587b5-f99c-42d6-81c0-491f72b7194e
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-JNL6111006.pdf IPSJ-JNL6111006.pdf (3.3 MB)
Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Journal(1)
公開日 2020-11-15
タイトル
タイトル ダンスゲーム譜面の特性分析とクラスタリングに基づく特徴的な譜面の自動生成
タイトル
言語 en
タイトル Generation of Characteristic Charts Based on Analyzing and Clustering Charts of Dance Games
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 [特集:エンタテインメントコンピューティング] ダンスゲームの自動生成,ダンスゲームの分析,Procedural Content Generation
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
ID登録
ID登録 10.20729/00207635
ID登録タイプ JaLC
著者所属
立命館大学大学院情報理工学研究科
著者所属
関西大学総合情報学部
著者所属
立命館大学情報理工学部
著者所属
同志社大学理工学部
著者所属(英)
en
Graduated School of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University
著者所属(英)
en
Faculty of Informatics, Kansai University
著者所属(英)
en
College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University
著者所属(英)
en
Faculty of Science and Engineering, Doshisha University
著者名 辻野, 雄大

× 辻野, 雄大

辻野, 雄大

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山西, 良典

× 山西, 良典

山西, 良典

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山下, 洋一

× 山下, 洋一

山下, 洋一

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井本, 桂右

× 井本, 桂右

井本, 桂右

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著者名(英) Yudai, Tsujino

× Yudai, Tsujino

en Yudai, Tsujino

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Ryosuke, Yamanishi

× Ryosuke, Yamanishi

en Ryosuke, Yamanishi

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Yoichi, Yamashita

× Yoichi, Yamashita

en Yoichi, Yamashita

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Keisuke, Imoto

× Keisuke, Imoto

en Keisuke, Imoto

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 ダンスゲーム譜面は,操作を要求される頻度,リズム構成の複雑さなど,複数の要素によって特徴づけられる.これらの要素によって,ダンスゲーム譜面の難しさおよび面白さに影響する特性が形成される.この特性を客観的かつ多次元で表現する特徴量を提案する.提案した特徴量に基づいてk-means法によるクラスタリングを実施し,特性が類似した譜面のクラスタを得る.クラスタごとに楽曲と譜面の関係を深層学習させることによって,クラスタの特性を備えた譜面の自動生成が可能となり,多様な面白さに対応した特徴的な譜面の提供を実現した.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Multiple factors, e.g., the frequency of action and the complexity of rhythm, may characterize the charts on dance games. Those factors affect the difficulty level and fun of the charts. This paper designs objective and multi-dimensional features concerning such factors. As conducting the k-means clustering with the designed features, the characteristically similar charts structure the clusters. The relationships between songs and charts are leaned for each cluster by the deep neural network. It was confirmed that our approach realized to automatically generate the charts with the characteristics corresponding to the learning cluster. The characteristic charts for each of diverse “fun” could be provided.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00116647
書誌情報 情報処理学会論文誌

巻 61, 号 11, p. 1718-1728, 発行日 2020-11-15
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1882-7764
サプリメンタルコンテンツ
関連タイプ isSupplementedBy
識別子タイプ URI
関連識別子 http://id.nii.ac.jp/1012/00000055/
言語 ja
関連名称 生成結果デモ:ダンスゲームの特性分析とクラスタリングに基づく特徴的な譜面の自動生成(Supplementary material)
言語 en
関連名称 Demonstration video: Generation of Characteristic Charts Based on Analyzing and Clustering Charts of Dance Games(Supplementary material)
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Ver.1 2025-01-19 18:55:36.613579
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