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Erschienen in:

2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

Visual Analysis of Computer Game Output Video Stream for Gameplay Metrics

verfasst von : Kamil Kozłowski, Marcin Korytkowski, Dominik Szajerman

Erschienen in: Computational Science – ICCS 2020

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This work contains a solution for game metrics analysis based on a visual data stream dedicated for the player. The solution does not require interference in the programming code of the analyzed game and it is only based on image processing. It is possible to analyze several aspects of the game simultaneously, for example health/energy bars, current weapon used, number of objects worn (aid kits, ammunition). There have been presented methods using cascading classifiers and their training to detect the desired objects on the screen and to prepare data for other stages of processing, e.g. OCR. The effect of the methods is a gameplay chart that allows a thorough analysis of the player’s actions in the game world and his or her advancement. The solution is fast enough that it can be used not only in previously recorded gameplay analysis, but also in real time during simultaneous gameplay.

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Heads-Up Display is the graphics part of the game user interface by which information about the state of the game is visually presented to the player.

False positive detection percentage allowed at each stage of training the cascade classifier.

hue, saturation, value.

Characteristic of “Bioshock 2” gameplay object.

Defines the step size when the classifier scales the searched shape. The smaller the scale factor, the more calculations the classifier makes and the greater its accuracy.

2K Games: Bioshock 2 (2010). https://store.steampowered.com/app/8850/

Ahonen, T., Hadid, A., Pietikäinen, M.: Face recognition with local binary patterns. In: Pajdla, T., Matas, J. (eds.) ECCV 2004. LNCS, vol. 3021, pp. 469–481. Springer, Heidelberg (2004). https://doi.org/10.1007/978-3-540-24670-1_36CrossRef

Daszuta, M., Wróbel, F., Rynkiewicz, F., Szajerman, D., Napieralski, P.: Affective pathfinding in video games. J. Appl. Comput. Sci. 26(2), 23–29 (2018)

El-Nasr, M.S., Drachen, A., Canossa, A. (eds.): Game Analytics. Springer, Heidelberg (2013). https://www.ebook.de/de/product/20778057/game_analytics.html

El-Nasr, M.S., Drachen, A., Canossa, A. (eds.): Game Analytics. Springer, London (2013). https://doi.org/10.1007/978-1-4471-4769-5CrossRef

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Titel: Visual Analysis of Computer Game Output Video Stream for Gameplay Metrics
verfasst von: Kamil Kozłowski
Marcin Korytkowski
Dominik Szajerman
Verlag: Springer International Publishing
Buch: Computational Science – ICCS 2020
Print ISBN: 978-3-030-50425-0

Electronic ISBN: 978-3-030-50426-7

Copyright-Jahr: 2020
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-50426-7_40

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Abstract

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