対戦アクションゲームにおける物体検出モデルを用いた技の検出

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2024-11-15
• タイトル: 対戦アクションゲームにおける物体検出モデルを用いた技の検出
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Detection of Moves in Competitive Action Games Using Object Detection Models
• 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: 対戦アクションゲームで勝率を上げるには， 自分と 相手の行動の特徴を理解し， 戦術を練る ことが重要である．自分の試合や強い選手の試合から行動を分析する方法が有効であるが，分析に多く の時間がかかる点が課題である． 本論文では， NintendoSwitch の大乱闘スマッシュブラザーズ SPECIAL（スマブラ）を題材に，物体検出モデルである YOLO を用いて対戦動画内で使用されたキャラクターの技を検出する手法を提案する． 提案手法は高精度に技を検出し， 検出データをクラスタリングアルゴリズムで整理することで， 使用された技と座標を正確な時系列データ として出力し，分析に活用でき 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: In order to increase the winning rate in competitive action games, it is crucial to understand the characteristics of the actions of both players and their opponents and to develop appropriate strategies. Analyzing the behavior of players based on their own games and those of strong players is an effective method, but it is timeconsuming. In this paper, we propose a method for detecting character moves used in a video game, Super Smash Bros, using an object detection model, YOLO. We show that the proposed method detects moves with high accuracy, and that by organizing the detected data with a clustering algorithm, it is possible to output accurate time-series data of the used moves and their coordinates, which can be used for later analysis．
• 書誌情報: ゲームプログラミングワークショップ2024論文集; 巻 2024, p. 142-149, 発行日 2024-11-15
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会