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OA
テトリスのためのルールベースなゲーム画面認識によるデバッグAI の試作
著者
髙橋 秀太朗
服部 峻
高原 まどか
出版者
一般社団法人 日本デジタルゲーム学会
雑誌
日本デジタルゲーム学会 夏季研究発表大会 予稿集 2022 夏季研究発表大会
(
ISSN:27584801
)
巻号頁・発行日
pp.45-48, 2022 (Released:2023-02-24)
参考文献数
2
人間のデバッガーの代わりにバグを判別可能なデバッグAI を構築するためには、プレイ動画からのバグ発見や、効率的なバグ発見のためのプレイ操作系列の自動生成など課題は多いが、ルールベースや機械学習が応用できるのではないかと考えた。そこで本稿では、テトリスゲームを題材に、人間プレイヤー操作によるバグ発生を含むプレイ動画を画像認識して、ルールベースでバグ発見するデバッグAI を試作し、その性能を検証する。
言及状況
変動(ピーク前後)
変動(月別)
分布
外部データベース (DOI)
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収集済み URL リスト
https://www.jstage.jst.go.jp/article/digrajprocsummer/2022/0/2022_45/_article/-char/ja/
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