Visual Attention in Dynamic Environments and its Application to Playing On-line Games
Notice bibliographique
Résumé
We examine the visual processing requirements of complex visual tasks by building a system capable of playing Jump'n'Run on-line games (e.g. CANABALT - http://www.adamatomic.com/canabalt) in real time. Such games are visually complicated while gameplay remains simple - move the character as far as possible in the map and help it avoid obstacles by pressing a single button. In our setup, video is streamed from the camera pointed at the monitor and button press is controlled by computer. The current gaze position imposes a fovea and periphery in each frame. The theoretical foundation for our work is the Selective Tuning model of visual attention (Tsotsos 2011) and the accompanying Cognitive Programs framework (Tsotsos 2013). We implement relevant parts of the model and show how it enables interaction between the high-level knowledge of the game and low-level context-independent algorithms used for bottom-up image processing. Since our focus is visual attention, we did not learn gameplay logic and instead hard-coded Cognitive Programs as a hierarchy of Finite State Automata: each FSA is composed of elements that in turn are decomposed into FSA's. These include detection and tracking of characters/obstacles, edge/line detection, construction of saliency maps, selection of regions of interest, foveation, changing gaze position, decisions regarding visual contents, spatial relations, etc. We learn game physics by using regression analysis to find relationship between the duration of the button press and sampled jump trajectories. We show that this representation is sufficient for this task and that the inclusion of attentive mechanisms permits us to achieve real-time performance. In particular, several elements help optimize vision algorithms by reducing the search space and partially eliminate image artefacts introduced by the camera. Based on the current state of the game we are able to make assumptions about the next events and adjust the image processing hierarchy accordingly. Meeting abstract presented at VSS 2014
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».