Detección automática de emociones en juegos usando deep learning
Cargando...
Archivos
Fecha
2023
Autores
Profesor/a Guía
Facultad/escuela
Idioma
es
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad Andrés Bello
Nombre de Curso
Licencia CC
Licencia CC
Resumen
En este informe se abordan temas como redes neuronales, deep learning, affective gaming,
Zona del flow y Redes neuronales convolucionales, usando el estudio de Csikszentmihalyi
como base para entender lo que es la zona del flow en cada persona. Además este informe tiene
como objetivo entrenar una red neuronal convolucional para ser usada en la detección de
emociones dentro de un videojuego del estilo Roguelike, para luego realizar una encuesta para
ver si los usuarios experimentaron la zona del Flow al jugar el videojuego, además de analizar
qué emociones experimentan al estar en este estado. Para esto se utilizaron 2 métodos de
evaluación, el primero una encuesta que el jugador realiza al terminar de jugar el juego y otro
que viene desde el mismo juego, realizando una recopilación de datos activa mientras el usuario
se encuentra en los distintos niveles de éste.
This project addresses topics such as neural networks, deep learning, affective gaming, Flow Zone, and Convolutional Neural Networks, using Csikszentmihalyi's study to understand what the flow zone is in each person. In addition, the aim of this work is to train a convolutional neural network to be used in the detection of emotions within a Roguelike-style video game and carry out a survey to see if users experienced the Flow zone when playing the video game, in addition to analyzing what emotions they experience when they are in this state. For this purpose, two evaluation methods were used, the first is a survey that the player answers after playing the game and the other one comes from the game itself, through an active data collection about the emotions of the player while solving the different levels of the game.
This project addresses topics such as neural networks, deep learning, affective gaming, Flow Zone, and Convolutional Neural Networks, using Csikszentmihalyi's study to understand what the flow zone is in each person. In addition, the aim of this work is to train a convolutional neural network to be used in the detection of emotions within a Roguelike-style video game and carry out a survey to see if users experienced the Flow zone when playing the video game, in addition to analyzing what emotions they experience when they are in this state. For this purpose, two evaluation methods were used, the first is a survey that the player answers after playing the game and the other one comes from the game itself, through an active data collection about the emotions of the player while solving the different levels of the game.
Notas
Proyecto de título (Ingeniero Civil Informático)
Palabras clave
Emociones, Aprendizaje de Máquina, Reconocimiento Facial (Ciencia de la Computación), Videojuegos, Redes Neurales (Ciencia de la Computación)