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딥 러닝을 통한 게이머의 얼굴 표정 변화에 기반한 게임의 난이도 제어에 관한 연구
왕지소 중앙대학교 첨단영상대학원 2018 국내석사
이제는 모바일 마켓순위에서 많은 게임이 높은 점유율을 차지하지만 점유율을 오랫동안 유지하는 것은 쉽지 않다. 게이머를 끌어당기는 중요한 요소는 게임 재미(Game Fun)이고, 게임을 재미있게 만드는 가장 중요한 요소는 게임 난이도이다. 하지만 게임 난이도를 디자인하는 것은 매우 어려운 일이다. 게임 난이도는 플레이어의 실력을 적당하게 맞추기 위해 게임 난이도의 동적 균형을 제시하였다. 본 논문은 딥 신경망을 이용하여 게임 시 플레이어의 얼굴 표정을 실시간으로 검출하고 판단한다. 플레이어의 얼굴 표정에 의한 게임 난이도를 조절하여 게임을 좀 더 재미있게 구현하였다. 얼굴 표정 인식 시스템은 딥 신경망과 SVM 분류기를 결합으로써 설계됐다. 딥 신경망 모델이 일반 신경망 대신 신경망 속에 두 개 연속적인 컨볼루셔널 레이어를 사용하여 미세한 특징을 효과적으로 추출할 수 있다. 인간 표정 인식 기술과 게임 난이도에 관련을 위하여 설문 조사를 하고 주로 플레이어가 ‘자주 플레이하는 게임의 장르’, ‘게임에 자주 나타나는 정서 상태’ 및 ‘게임 속에서 자신 생각한 어려운 점’에 통계를 수행했다. Unity3D 엔진을 사용하여 러닝 게임을 제작하였고 게임 난이도는 일정한 거리가 지남에 따라 그동안 인식한 표정의 수량을 기준으로 난이도가 변화된다. 본 논문 실험에서는 실험자들을 무작위로 20명을 지정하여 표정 인식 기술을 사용하기 전후의 게임의 점수, Play-time 및 게임 난이도 변화를 비교분석을 하였다. 결론은 딥 러닝을 이용한 표정 시스템은 게임 play-time 및 score를 늘릴 수 있고, 게임 재미를 증진시켰다. Many games nowadays have a certain share in the market. However, to maintain the market position for long is not common. The most appealing element for gamers is Game Fun. The element that can make game interesting is game difficulty. While the game difficulty has no uniform evaluation standard until now. In order to make the game difficulty close to player's level, the game difficulty of dynamic balance has been proposed in this paper. The proposed paper adopts the deep learning network model to recognize the player's expression in real time. The system infers the player's psychological activity based on different expressions and makes adjustments to the game difficulty level to meet the user's needs. Facial expression recognition system is composed of deep neural network and SVM classifier. The deep learning network model uses a continuous convolutional neural network instead of the existing convolutional network. Through the use of two continuous convolutional layer structures in the network, the subtle features of face facial expression can be effectively extracted. In order to associate facial expression detection with game difficulty, the game category, three expressions commonly used in playing game and the most difficult points considered in the game are fixed through the questionnaire survey. This paper uses Unity3D engine to design different levels of running game on the basis of the questionnaire. After reached a certain distance, the game difficulty will be varied based on the number of facial expressions recognized in the meantime. In the game experiment, twenty testers are selected without scope to compare the scores, play-time and the change of game difficulty before and after using the face recognition technology. The result showed that the facial expression recognition system using deep learning could increase the play-time and score in game, and promote the fun of games.
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