Förmågan att extrahera sekvensen av spelhändelser för en viss spelares play-through har traditionellt krävt tillgång till spelets motor eller källkod. Detta fungerar som ett hinder för forskare, utvecklare och hobbyister som annars skulle kunna dra nytta av dessa spelloggar. I detta papper presenterar vi två metoder för att härleda spelloggar från spelvideo via konvolutionella neurala nätverk och överföra lärande. Vi utvärderar tillvägagångssätten i en Super Mario Bros. klon, Mega Man och Skyrim. Våra resultat visar att vår strategi överträffar slumpmässiga skogs- och andra överföringsbaslinjer.
Luo m.fl. REF, det arbete som mest liknar vårt, tillämpade CNNs att konvertera från gameplay video till representationer av spelare erfarenhet för en Super Mario klon, Mega Man, och Skyrim genom överföring lärande.
Player Experience Extraction from Gameplay Video
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}