diplomsko delo
Timotej Knez (Avtor), Veljko Pejović (Mentor), Martin Gjoreski (Komentor)

Povzetek

Cilj diplomske naloge je ugotoviti, ali je mogoče med igranjem igre sproti zaznavati miselni napor igralca, kar bi nam omogočilo dinamično prilagajanje težavnosti igre glede na potrebe posameznega igralca. Za določanje miselnega napora smo poskusili uporabiti fiziološke signale, ki jih lahko merijo pametne naprave. Ta ideja je danes še posebej aktualna, saj so naprave, ki omogočajo merjenje tovrstnih signalov, vse bolj pogoste. Da bi odkrili, ali je takšno zaznavanje napora mogoče, smo zasnovali eksperiment, s katerim smo preverili, ali obstaja povezava med izmerjenimi biološkimi signali ter težavnostjo igrane igre. Za potrebe izvedbe eksperimenta smo izdelali Android aplikacijo, ki uporabniku omogoča igranje igre Kača, hkrati pa s pomočjo pametne zapestnice meri fiziološke podatke. Te podatke smo kasneje obdelali s pomočjo tehnik strojnega učenja in izdelali več modelov za napovedovanje težavnosti igrane igre na podlagi izmerjenih signalov. Rezultate eksperimenta smo preverili z nekaj dodatnimi poskusi, s katerimi smo potrdili, da obstaja povezava med izmerjenimi fiziološkimi signali in težavnostjo igre.

Ključne besede

računalniške igre;dinamična težavnost;biološki signali;mobilno zaznavanje;strojno učenje;kognitivna obremenjenost;računalništvo in informatika;univerzitetni študij;diplomske naloge;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.11 - Diplomsko delo
Organizacija: UL FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Založnik: [T. Knez]
UDK: 004.5:794(043.2)
COBISS: 1538399939 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 1029
Št. prenosov: 344
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: Analizing effect of computer game difficulty on biological signals
Sekundarni povzetek: The goal of this thesis is to determine whether it is possible to track a gamer's mental demand in real time. If possible, this would enable us to dynamically adjust the game's difficulty according to each player's unique needs. Biometric signals, measurable by smart devices, were used in order to determine mental demand. This is nowadays a popular approach as the devices able to measure such signals are getting more common. To determine whether measuring mental demand in such a way was possible an experiment was designed to verify the existence of a connection between the measured biological signals and the difficulty of the game. An Android application was designed for the needs of the experiment which allows the users to play the game Snake whilst measuring biometric data via a smart wristband. This data was later processed using machine learning algorithms to create various models of determining a game's difficulty based on the measured signals. The results of the experiment were verified with some additional experiments to confirm a link between the measured biometric signals and the difficulty of a game.
Sekundarne ključne besede: computer game;dynamic difficulty;biological signals;mobile sensing;machine learning;cognitive load;computer and information science;diploma;
Vrsta dela (COBISS): Diplomsko delo/naloga
Študijski program: 1000468
Konec prepovedi (OpenAIRE): 1970-01-01
Komentar na gradivo: Univ. v Ljubljani, Fak. za računalništvo in informatiko
Strani: 35 str.
ID: 11226252