物体検出モデルを用いたアクションゲームにおける対戦分析

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2023-11-10
• タイトル: 物体検出モデルを用いたアクションゲームにおける対戦分析
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Using Object Detection Models Battle Analysis in Action Games
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: アクションゲーム解析
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 物体検出
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ゲーム技術支援
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 東海大学大学院工学研究科電気電子工学専攻
• 著者所属: 東海大学大学院工学研究科電気電子工学専攻
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokai University Graduate School of Engineering of Electrical and Electronic Engineering
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokai University Graduate School of Engineering of Electrical and Electronic Engineering
• 著者名: 高橋, 一樹; 尾関, 智子
• 著者名(英): Kazuki, Takahashi; Tomoko, Ozeki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: アクションゲームで勝率を上げるには，自分と相手プレイヤーの特徴を理解し，戦術を練ることが重要である．そのための手段として，自分の対戦動画や強いプレイヤーの対戦動画を分析する方法が有効だが，分析に大量の時間がかかる点が課題である．本論文では，技の使用回数を自動でカウントをするために，物体検出モデルによって技のモーション中の特徴的なフレーム画像を検出する手法を提案する．提案手法高精度に技を検出し，対戦動画の分析に有効であることを示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: To increase the odds of winning in action games, it is important to understand the competitive style of the players and their opponents, and to develop tactics. One effective way to achieve this is to analyze video clips of the player’s matches and those of strong players, but this analysis is time consuming. In this paper, we propose a method to detect characteristic frame images during the motion of a technique by using an object detection model to automatically count the number of times the player uses the technique. The proposed method detects techniques with high accuracy and is effective for analyzing playing styles in action games.
• 書誌情報: ゲームプログラミングワークショップ2023論文集; 巻 2023, p. 83-87, 発行日 2023-11-10
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会