Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Hướng tới kiểm soát camera cảm xúc trong trò chơi
Tóm tắt
Thông tin về môi trường ảo tương tác, chẳng hạn như trò chơi, được người dùng tiếp nhận thông qua một camera ảo. Trong khi hầu hết các ứng dụng tương tác cho phép người dùng kiểm soát camera, thì trong các nhiệm vụ điều hướng phức tạp trong môi trường 3D, người dùng thường cảm thấy thất vọng với sự tương tác. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất việc đưa vào kiểm soát camera như một thành phần quan trọng của tương tác thích ứng có cảm xúc trong trò chơi. Chúng tôi nghiên cứu tác động của góc nhìn camera đến sinh lý tâm lý của người chơi thông qua các khảo sát sở thích được thu thập từ một trò chơi thử nghiệm. Dữ liệu được thu thập từ những người chơi trò chơi 3D săn mồi / con mồi, trong đó trải nghiệm của người chơi được liên kết trực tiếp với các thiết lập camera. Các mô hình tính toán về các trạng thái cảm xúc rời rạc như vui vẻ, thách thức, chán nản, thất vọng, phấn khích, lo âu và thư giãn được xây dựng dựa trên các đặc trưng sinh học (nhịp tim, nhịp lượng máu và điện trở da) để dự đoán sở thích cảm xúc tự báo cáo theo cặp của người chơi. Để thực hiện điều này, việc lựa chọn đặc trưng tự động và học hỏi sở thích dựa trên tiến hóa thần kinh được kết hợp, cung cấp các mô hình cảm xúc chính xác cao. Hiệu suất của các mô hình mạng nơ-ron nhân tạo trên dữ liệu chưa thấy cho thấy độ chính xác trên 80% cho phần lớn các trạng thái cảm xúc rời rạc được khảo sát. Tính tổng quát của các mô hình đã thu được được thử nghiệm trong các môi trường trò chơi thử nghiệm khác nhau và việc sử dụng các mô hình được tạo ra để tạo ra kiểm soát camera cảm xúc thích ứng trong trò chơi được thảo luận.
Từ khóa
#camera ảo #môi trường 3D #tương tác thích ứng #cảm xúc #mô hình sinh lý tâm lý #trò chơi tương tácTài liệu tham khảo
Amerson, D., Kime, S., Young, R.M.: Real-time cinematic camera control for interactive narratives. In: Advances in Computer Entertainment Technology, p. 369, 2005
Aylett, R., Dias, J., Paiva, A.: An affectively driven planner for synthetic characters. In: Proceedings of ICAPS, pp. 2–10. AAAI, 2006a
Aylett R., Louchart S., Dias J., Paiva A., Vala M., Woods S., Hall L.: Unscripted narrative for affectively driven characters. IEEE Comput. Graph. Appl. 26(3), 42–52 (2006b)
Bares, W., Lester, J.: Cinematographic user models for automated realtime camera control in dynamic 3d environments. In: User Modeling: In Proceedings of the Sixth International Conference, UM97, 1997
Bares, W.H., McDermott, S., Boudreaux, C., Thainimit, S.: Virtual 3d camera composition from frame constraints. In: ACM Multimedia, pp. 177–186, 2000
Blinn J.: Where am I? What am I looking at?. IEEE Comput. Graph. Appl. 8(4), 76–81 (1988)
Bourne O., Sattar A., Goodwin S.D.: A constraint-based autonomous 3d camera system. Constraints 13(1–2), 180–205 (2008)
Brosschot J.F., Thayer J.F.: Anger inhibition, cardiovascular recovery, and vagal function: A model of the link between hostility and cardiovascular disease. J. Ann. Behav. Med. 20(4), 326–332 (1998)
Burelli, P., Yannakakis, G.N.: Combining local and global optimisation for virtual camera control. In: Proceedings of the 2010 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games, pp. 403–401, Copenhagen, Denmark, August 2010a. IEEE
Burelli, P., Yannakakis, G.N.: Global search for occlusion minimization in virtual camera control. In: Proceedings of the 2010 IEEE World Congress on Computational Intelligence, pp. 2718–2725, Barcelona, Spain, July, 2010b. IEEE
Burelli, P., Di Gaspero, L., Ermetici, A., Ranon, R.: Virtual camera composition with particle swarm optimization. In: Smart Graphics, pp. 130–141. Springer-Verlag (2008)
Christianson, D.B., Anderson, S.E., He, L., Salesin, D., Weld, D.S., Cohen, M.F.: Declarative camera control for automatic cinematography. In: AAAI/IAAI, vol. 1, pp. 148–155, 1996
Christie M., Normand J.-M.: A semantic space partitioning approach to virtual camera composition. Comput. Graph. Forum 24(3), 247–256 (2005)
Christie, M., Olivier, P.: Camera Control in Computer Graphics. pp. 89–113. Eurographics Association, 2006
Christie, M., Machap, R., Normand, J.-M., Olivier, P., Pickering, J.: Virtual camera planning: a survey. In: Smart Graphics, pp. 40–52, 2005a
Christie, M., Machap, R., Normand, J.-M., Olivier, P., Pickering, J.: Virtual camera planning: a survey. In: Smart Graphics, pp. 40–52, 2005b
Conati, C., Chabbal, R., Maclaren, H.: A study on using biometric sensors for detecting user emotions in educational games. In: Proceedings of the Workshop “Assessing and Adapting to User Attitude and Affects: Why, When and How?”. In Conjunction with UMć603, 9th International Conference on User Modeling, pp. 60–65, Pittsburgh, PA, USA, 2003
Fairclough S.H.: Fundamentals of physiological computing. Interact. Comput. 21(1–2), 133–145 (2009)
Fürnkranz J., Hüllermeier E.: Preference learning. Künstliche Intelligenz 19(1), 60–61 (2005)
Gleicher, M., Witkin, A.: Through-the-lens camera control. In: Computer Graphics, pp. 331–340, 1992
Goldberger J.J., Challapalli S., Tung R., Parker M.A., Kadish A.H.: Relationship of heart rate variability to parasympathetic effect. Circulation 103, 1977–1983 (2001)
Hazlett, R.L.: Measuring emotional valence during interactive experiences: boys at video game play. In: CHI ’06: Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, pp. 1023–1026, New York, NY, USA, 2006. ACM Press
Hudlicka, E.: Affective game engines: motivation and requirements. In: Proceedings of the 4th International Conference on the Foundations of Digital Games, pp. 299–306. ACM, 2009
IOM Biofeedback Equipment. Wild divine. http://www.wilddivine.com/
Jhala, A., Young, R.M.: A discourse planning approach to cinematic camera control for narratives in virtual environments. In: AAAI, pp. 307–312, 2005
Jhala, A., Young, R.M.: Representational requirements for a plan based approach to virtual cinematography. In: Artificial Intelligence in Interactive Digital Entertainment (AIIDE), Marina Del Rey, CA, 2006. AAAI, AAAI Press
Mandryk R.L., Atkins M.S.: A fuzzy physiological approach for continuously modeling emotion during interaction with play environments. Int. J. Hum. Comput. Stud. 65, 329–347 (2007)
Martinez, H.P., Jhala, A., Yannakakis, G.N.: Analyzing the impact of camera viewpoint on player psychophysiology. In: Proceedings of the International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction, pp. 394–399, Amsterdam, The Netherlands, September 2009. IEEE
Massina M.M., Derkenne B., von Bernuth G.: Correlations between indices of heart rate variability in healthy children and children with congenital heart disease. Cardiology 91(2), 109–113 (1999)
McQuiggan, S., Lee, S., Lester, J.: Predicting user physiological response for interactive environments: an inductive approach. In: Proceedings of the 2nd Artificial Intelligence for Interactive Digital Entertainment Conference, pp. 60–65, 2006
Mejia-Lavalle, M., Arroyo-Figueroa, G.: Power system database feature selection using a relaxed perceptron paradigm. In: Proceedings of 5th Mexican international conference on artificial intelligence, LNCS, pp. 522–531. Springer, Berlin/Heidelberg, 2006
Nicholas, H., Ralf, H., Thomas, S.: A camera engine for computer games: managing the trade-off between constraint satisfaction and frame coherence. In: Proceedings Eurographics, vol. 20, pp. 174–183, 2001
Paiva A., Andersson G., Höök K., Mourão D., Costa M., Martinho C.: SenToy in FantasyA: designing an affective sympathetic interface to a computer game. Pers. Ubiquitous Comput. 15(4), 378–389 (2002)
Pedersen, C., Togelius, J., Yannakakis, G.N.: Modeling player experience in Super Mario Bros. In: Proceedings of the IEEE Symposium on Computational Intelligence and Games, pp. 132–139, Milan, Italy, September 2009. IEEE
Pedersen C., Togelius J., Yannakakis G.N.: Modeling player experience for content creation. IEEE Trans. Comput. Intell. AI Games 2(1), 54–67 (2010)
Picard R.W., Vyzas E., Healey J.: Toward machine emotional intelligence: analysis of affective physiological state. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 23(10), 1175–1191 (2001)
Pickering, J.: Intelligent camera planning for computer graphics. PhD thesis, University of York (2002)
Rani, P., Sarkar, N., Liu, C.: Maintaining optimal challenge in computer games through real-time physiological feedback. In: Proceedings of the 11th International Conference on Human Computer Interaction, 2005
Ravaja N., Saari T., Turpeinen M., Laarni J., Salminen M., Kivikangas M.: Spatial presence and emotions during video game playing: does it matter with whom you play?. Presence Teleop. Virt. Environ. 15(4), 381–392 (2006)
Schwartz, M., Martinez, H.P., Yannakakis, G.N., Jhala, A.: Investigating the interplay between camera viewpoints, game information, and challenge. In: Proceedings of Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE’09), Palo Alto, CA, October 2009. AAAI Press
Ware C., Osborne S.: Exploration and virtual camera control in virtual three dimensional environments. SIGGRAPH 24(2), 175–183 (1990)
Yannakakis, G.N. Preference learning for affective modeling. In: Proceedings of the International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction, pp. 126–131, Amsterdam, The Netherlands, September 2009. IEEE
Yannakakis G.N., Hallam J.: Entertainment modeling through physiology in physical play. Int. J. Hum. Comput. Stud. 66, 741–755 (2008)
Yannakakis G.N., Hallam J.: Real-time game adaptation for optimizing player satisfaction. IEEE Trans. Comput. Intell. AI Games 1(2), 121–133 (2009)
Yannakakis G.N., Hallam J., Lund H.H.: Entertainment capture through heart rate activity in physical interactive playgrounds. User Model. User-Adapt. Interact. Special Issue: Affective Modeling and Adaptation 18(1–2), 207–243 (2008)
Yannakakis G.N., Maragoudakis M., Hallam J.: Preference learning for cognitive modeling: a case study on entertainment preferences. IEEE Syst. Man Cybernet. A: Syst Hum. 39(6), 1165–1175 (2009)