Sökträffar

    Sökträffar

    Visa alla resultat för ""
    Hittar inga resultat eller sökförslag för "."

    Söktips

    • Kontrollera att orden är rättstavade
    • Försök med andra sökord eller synonymer
    • Smalna av din sökning för att få fler träffar

    Hur kan vi hjälpa dig?

    Ny student

    Kontakta oss

    Hitta medarbetare

    Sökträffar

      Sökträffar

      Visa alla resultat för ""
      Hittar inga resultat eller sökförslag för "."

      Söktips

      • Kontrollera att orden är rättstavade
      • Försök med andra sökord eller synonymer
      • Smalna av din sökning för att få fler träffar

      Hur kan vi hjälpa dig?

      Ny student

      Kontakta oss

      Hitta medarbetare

      Högskolan i Skövde, länk till startsida

      Texten är äldre än sex månader.

      Forskning: Ett steg mot spelet som anpassar sig till dina känslor

      Publicerad 13 november 2018

      Forskare vid Högskolan i Skövde har "tränat" ett artificiellt neuronnät som med hjälp av en vanlig webbkamera kan upptäcka känslomässiga tillstånd hos en person som spelar ett datorspel. Detta kan öppna för en framtid där datorspel anpassar sig efter spelarens känslor.

      Tänk dig att du spelar ett datorspel. Medan du spelar filmar en kamera på datorn ditt ansikte. Enbart genom att analysera videon kan datorn avgöra om du tycker att spelet är roligt, tråkigt, enkelt eller svårt. Spelet anpassar sig sedan för att optimera din spelupplevelse.

      De tillgängliga datorspel som idag klarar av att anpassa sig till de faktiska känslorna hos en spelare använder ansiktsigenkänning och obekväma fysiska sensorer. Men forskning från Högskolan i Skövde kan komma att ändra detta. Under sina forskarstudier har doktoranden Fernando Bevilacqua konstruerat ett artificiellt neuronnät som kan upptäcka känslomässiga tillstånd hos en spelare bara genom att analysera en video av spelarens ansikte.

      Utbildade och testade med Super Mario Bros

      Ett artificiellt neuronnät är en slags AI-mjukvara som försöker efterlikna arbetssättet hos neuronerna i den mänskliga i hjärnan. Fernando Bevilacqua "utbildade" och testade sitt artificiella neuronnät genom att låta ett antal människor spela en modifierad version av spelet Super Mario Bros. Samtidigt filmade en vanlig webbkamera varje spelares ansikte. Videon fick därefter genomgå en process som kallas photoplethysmography, där spelarens hjärtfrekvens kan läsas av enbart med hjälp av videon. Även information om spelarens ansiktsuttryck hämtades från videon innan all information matades in i det artificiella neuronnätet. Enbart med hjälp av videoinformationen kunde neuronnätet göra en korrekt klassificering av en spelares känslomässiga tillstånd i över 60 procent av fallen.

      – Under mitt forskningsarbete har jag fokuserat på spel och jag har använt ett dataspel för att kalibrera det artificiella neuronnätet. Men jag tror att den här tekniken också kan användas inom andra områden. Kanske kan vi använda den i bilar för att berätta för föraren när han eller hon befinner sig i ett känslomässigt tillstånd där det kan vara osäkert att köra, säger Fernando Bevilacqua.

      Från gruppen till individen

      Idag används frågeformulär och fysiologiska mätningar om någon vill utvärdera känslomässiga tillstånd hos den som spelar ett datorspel. Dessa metoder ger forskare och spelutvecklare en genomsnittlig av hur en grupp reagerar på ett spel.

      – Grundtanken i vår forskning är att röra sig bort från gruppen och fokusera mer på den enskilda spelarens upplevelse. Det öppnar upp för en framtid där du inte längre spelar ett spel på lätt, medelsvår eller svår nivå. Istället spelar du spelet på din egen specifika nivå, avslutar Fernando Bevilacqua.

      Avhandling

      Game-calibrated and user-tailored remote detection of emotions: A non-intrusive, multifactorial camera-based approach for detecting stress and boredom of players in games
      By: Fernando Bevilacqua

      Publicerad: 2018-11-13
      Senast ändrad: 2020-01-23
      Sidansvarig: webmaster@his.se