A system that allows AI players to make rich facial expressions in response to game situations

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  • ゲーム状況に合わせAIプレイヤに豊かな表情をとらせるシステム

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ゲームには表情を介した心理戦の面白さがある．こうした表情による面白さを表現するために，AI プレイヤに表情によるリアクションをさせるゲームが存在する．これらのゲームでは，ゲームを動かすAIに連動させて表情を変化させる手法がとられている．しかし，この手法はゲームAI が無いと成立しない．そこで本論文ではゲームAI なしにAI プレイヤの表情変化を行うシステムを提案する．人間プレイヤの顔が映ったゲームプレイ映像を教師データに，ゲーム画面を入力，表情データを出力とした機械学習モデルを事前学習させておき，これをゲーム中に推論することで表情変化を行う．提案システムの構成要素について技術的検討を行い，テトリスを対象に提案システムを実装し，ゲームAI を使わなくとも，表情変更ができていることを確認した．

Games are interesting in their psychological warfare through facial expressions. To express this interest through facial expressions, there are games that allow AI players to react with facial expressions. These games use a method in which facial expressions are changed in conjunction with the AI that runs the game. However, this method is not feasible without game AI. In this paper, we propose a system that changes the facial expressions of AI players without game AI. A machine-learning model is pre-trained using game-playing videos of human players’ faces as teacher data, game screens as input, and facial expression data as output. We conducted a technical study of the components of the proposed system, implemented the proposed system on the game Tetris, and confirmed that the proposed system was able to change facial expressions without using game AI.

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