Your SlideShare is downloading. ×
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Thanks for flagging this SlideShare!

Oops! An error has occurred.

×
Saving this for later? Get the SlideShare app to save on your phone or tablet. Read anywhere, anytime – even offline.
Text the download link to your phone
Standard text messaging rates apply

Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement - Machine Learning Documentation

363

Published on

Conducted as a research study, this doc presents an approach for predicting users' level of engagement from visual cues within a game environment. We use a large data corpus collected from 58 …

Conducted as a research study, this doc presents an approach for predicting users' level of engagement from visual cues within a game environment. We use a large data corpus collected from 58 participants playing the popular platform game Super Mario Bros. Neuroevolution preference learning and data mining techniques is used to construct accurate models of player experience that approximate the relationship between extracted features and reported engagement. The results obtained show that highly accurate models can be constructed (with accuracies up to 96.82%) and that players' visual behaviour towards the end of the game is the best for predicting engagement.
The resulted paper (not this doc) is published in UMAP 14, named: "Utilising Visual Features as Indicators of Players Engagement in Super Mario Bros".

Published in: Technology
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total Views
363
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
0
Actions
Shares
0
Downloads
8
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

Report content
Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
No notes for slide

Transcript

  • 1. Implemented and Designed By Mohammad Shaker & Ola Al-Nameh In Supervision of Eng. Zeina Dallal AI Department – 2013 Information Technology Engineering of Damascus, Syria Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 2. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 1 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫الفهرس‬ 1.1.‫بتجرد‬Abstract....................................................................9 1.1.‫مقدمة‬.................................................................................11 1.1.‫كلمات‬‫مفتاحية‬......................................................................11 2.‫دراسات‬‫مشابهة‬.....................................................................11 1.1.‫دراسات‬‫مشابهة‬.....................................................................11 1.1.‫لعبة‬‫سباق‬‫التسلح‬‫المج‬‫رة‬Galactic Arms Race (GAR).............11 2.3.‫تصميم‬‫إنشاء‬‫سفينة‬‫فضاء‬‫عن‬‫طريق‬‫إجرائية‬‫مقيدة‬‫لتوليد‬‫المحتوى‬constraint-based procedural content generation (PCG).......................................................12 1.‫توليد‬‫المحتوى‬‫بشكل‬‫إجرائي‬Procedural Content Generation (PCG)12 1.1.‫مقدمة‬.................................................................................12 1.1.‫أقسام‬‫توليد‬‫المحت‬‫وى‬‫التلقائي‬......................................................12 1.1.‫البناء‬‫المباشر‬‫والبناء‬‫أثناء‬‫التطوير‬..............................................12 1.3.‫المحتوى‬‫الضروري‬‫والمحتوى‬‫اإلختياري‬....................................12 1.2.‫المعامالت‬............................................................................11 1.2.‫التوليد‬‫العشوائي‬‫والتوليد‬‫المحدد‬.................................................11 1.1.‫خوارزمية‬‫ابني‬-‫اختبر‬‫والخو‬‫ارزميات‬‫اءة‬ّ‫ن‬‫الب‬..................................11 1.3.‫المحتوى‬‫المولد‬‫باستخدام‬‫رق‬ّ‫الط‬‫ّة‬‫ي‬‫البحث‬.......................................13 1.9.‫أمثلة‬‫عن‬‫المحتوى‬‫المولد‬‫بإستخدام‬‫خوارميات‬‫بحثية‬........................13 1.12.‫مجموعة‬‫قواعد‬‫أللعاب‬‫شبيهة‬‫بـ‬Pac-Man................................13 1.11.‫مجموعة‬‫قواعد‬‫أللعاب‬‫وحة‬ّ‫الل‬.................................................19 1.11.‫مسارات‬‫أللعاب‬‫السباق‬..........................................................19 1.11.‫تطوير‬‫أسلحة‬‫للعبة‬‫فضاء‬.......................................................12 1.13.‫تصميم‬‫المراحل‬‫للعبة‬Super Mario Bros..............................12 3.15.‫اللعبة‬‫المدروسة‬‫في‬‫هذه‬‫الدراسة‬...............................................11 3.‫دراسة‬‫المشاعر‬‫المسترجعة‬‫من‬‫الالعب‬.........................................12 4.1.‫متعة‬‫اللعب‬Fun....................................................................12 4.2.‫التحدي‬Challenge..............................................................12 4.3.‫اإلحباط‬Frustration............................................................12
  • 3. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 2 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 4.4.‫قابلية‬‫التخمين‬Predictability.................................................12 3.2.‫الضجر‬‫والملل‬Boredom......................................................12 4.6.‫ع‬َ‫ز‬َ‫ج‬‫ال‬Anxiety..................................................................12 2.‫مخطط‬‫الدراسة‬‫البحثية‬‫بشكل‬‫كامل‬..............................................31 5.1.‫مخطط‬‫الدراسة‬‫البحثية‬............................................................31 6.‫نمذجة‬‫خبر‬‫ة‬‫الالعب‬‫من‬‫أجل‬‫توليد‬‫المحتوى‬...................................31 6.6.‫تعلم‬‫التفضيل‬‫عن‬‫طريق‬‫العصبونية‬‫التطورية‬Neuro-evolutionary Preference Learning through Player Modeling.....................................31 6.2.‫خبرة‬‫الالعب‬‫عادة‬ُ‫م‬‫ال‬‫بعد‬‫لعب‬‫اللعبة‬Reported player’s experience of playing the game.....................................................................................33 6.6.‫خبرة‬‫الالعب‬‫عادة‬ُ‫م‬‫ال‬‫والبروتوكول‬‫التجريبي‬Reported player experience and experimental protocol.................................................33 6.6.‫زوج‬‫لعب‬Game Pair.........................................................39 1.‫أفكار‬‫نظرية‬‫لبناء‬‫النماذج‬..........................................................21 1.1.‫التحقق‬‫التصالبي‬Cross-Validation.......................................21 1.1.1.‫أهداف‬‫التحقق‬‫التصالبي‬........................................................21 1.1.1.‫كيفية‬‫عمل‬‫التحقق‬‫التصالبي‬...................................................23 1.1.1.‫اختيار‬‫معامل‬‫الطيات‬k-fold................................................23 7.1.4.‫أنماط‬‫أخرى‬‫من‬‫التحقق‬Validation.......................................22 1.1.‫ّات‬‫ي‬‫خص‬ّ‫ش‬‫ال‬‫الغير‬‫العبية‬Non-Player Characters (NPC).........22 8.‫التعلم‬‫عن‬‫طريق‬‫األفضليات‬‫لنمذجة‬‫خبرة‬‫الالعب‬Preference learning for modeling player experience......................................................................21 8.1.‫نمذجة‬‫التفضيل‬‫العصبونية‬‫التطورية‬Neuro-Evolutionary Preferece Learning....................................................................................21 8.2.‫التدريب‬‫ببرسبترون‬‫وحيد‬Single Neuron................................21 3.1.‫اختيار‬‫خوارزمية‬‫التدريب‬‫المناسبة‬.............................................21 8.4.‫تنفيذ‬‫التعلم‬‫من‬‫خالل‬‫التفضيالت‬‫لحل‬‫المسألة‬Neuro-evolution for solving the problem...............................................................................................21 8.5.‫مقارنة‬‫طرق‬‫اختيار‬‫الميزات‬Methods ComparisonFeature Selection23 8.6.‫نمذجة‬‫تفضيالت‬‫خبرة‬‫الالعب‬Modeling of Player Experience Preferences23 8.7.‫النموذج‬‫ّأ‬‫ب‬‫المتن‬‫باللعبة‬‫األفضل‬Predictive model.......................22
  • 4. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 3 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 3.3.‫إيقاف‬‫اختيار‬‫الميزات‬..............................................................22 8.9.‫أنواع‬‫طرق‬‫اختيار‬‫الميزات‬Features Selection methods.........22 3.12.‫اختيار‬‫واستخالص‬‫الميزات‬....................................................22 3.11.‫تاب‬‫ع‬‫الهدف‬.........................................................................22 ‫خوارزمية‬‫اختيار‬‫الميزات‬nbest...............................................21 ‫خوارزمية‬‫اختيار‬‫الميزات‬sfs.......................................................21 ‫خوارزمية‬‫اختيار‬‫الميزات‬sffs..................................................21 ‫خوارزمية‬‫اختيار‬‫الميزات‬PFS.................................................23 3.11.‫سبب‬‫اختيار‬‫منهج‬‫برسبترون‬SLP‫متبع‬‫بمتعدد‬‫طبقات‬MLP.........29 3.11.‫مخطط‬‫اختيار‬‫الميزات‬..........................................................12 9.‫السمات‬‫المتحكم‬‫بها‬‫وسمات‬‫اللعب‬...............................................12 9.6.‫أنواع‬‫السمات‬.......................................................................12 9.6.6.‫السمات‬‫التي‬‫يمكن‬‫التحكم‬‫بها‬‫في‬‫اللعبة‬Controllable features of the game12 9.6.2.‫خصائص‬‫اللعب‬‫ضمن‬‫اللعبة‬Gameplay characteristics...12 12.‫برمجية‬‫التعرف‬‫على‬‫التعابير‬SHORE.......................................31 10.1.‫مقدمة‬...............................................................................31 12.1.‫التجارب‬‫على‬SHORE.......................................................31 11.‫جمع‬‫البيانات‬Data Collection...............................................91 11.1.‫مقدمة‬...............................................................................91 11.2.‫عملية‬‫استخراج‬‫السمات‬Features Extraction.........................91 11.1.‫المرحلة‬‫األولى‬–‫استخراج‬‫السمات‬‫من‬‫األحداث‬‫الهامة‬..................93 11.3.‫المرحلة‬‫الثانية‬–‫استخراج‬‫السمات‬‫الظاهرية‬...............................92 11.2.‫ملف‬‫أزواج‬‫اللعب‬................................................................91 12.‫تصميم‬‫قاعدة‬‫المعطيات‬..........................................................121 10.1.‫مقدمة‬.............................................................................121 11.‫النماذج‬‫المختارة‬...................................................................121 12.1.AllFrames..........................................................121 12.2.VIFramesAllAttempts....................121 12.3.VIFramesWindows..............................121 13.‫النتائج‬‫المستحصلة‬‫من‬‫النماذج‬..................................................111
  • 5. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 4 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 13.1.‫عملية‬‫اختيار‬‫الميزات‬..........................................................111 13.1.‫التوقف‬‫عن‬‫اختيار‬‫المزايا‬.....................................................113 14.3.‫عملية‬‫تحسين‬‫طبولوجي‬‫الشبكة‬Topology Optimization.......112 13.3.‫الميزات‬‫التي‬‫تم‬‫اختيارها‬‫حسب‬‫النموذج‬...................................113 13.2.‫أداء‬‫كل‬‫نموذج‬..................................................................119 13.2.‫مناقشة‬‫األداء‬....................................................................119 2.‫زمن‬‫بناء‬‫واختبار‬‫النماذج‬........................................................111 2.1.‫تطبيق‬‫استخالص‬‫السمات‬‫األولية‬Raw Features.......................111 2.1.‫تطبيق‬‫بناء‬‫قاعدة‬‫المعطيات‬‫وتجهيز‬‫السمات‬‫بشكلها‬‫النهائي‬‫القابل‬‫لعملية‬ ‫التحليل‬111 2.1.‫بناء‬‫نماذج‬‫التفضيل‬...............................................................113 13.‫اآلفاق‬‫المستقبلية‬...................................................................113 14.1.‫نموذج‬‫اللعبة‬‫التكيفي‬Adaptive Game Model.....................113 14.2.‫مراحل‬‫التوليد‬‫التكيفي‬‫للمراحل‬Adaptive content generation 113 12.‫المراجع‬............................................................................111
  • 6. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 5 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 7. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 6 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 8. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 7 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫المشروع‬ ‫مقدمة‬ ‫األول‬ ‫الفصل‬
  • 9. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 8 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 10. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 9 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 1.1.‫بتجرد‬Abstract ‫تبحث‬‫الدراسة‬ ‫هذه‬‫الالعب‬ ‫تعابير‬ ‫بين‬ ‫الوصل‬ ‫صلة‬ ‫إيجاد‬ ‫في‬ ‫بغية‬ ‫للعبة‬ ‫المدروس‬ ‫المحتوى‬ ‫وبين‬ ‫عمدية‬ ‫الغير‬ ‫رأسه‬ ‫وحركات‬ ‫النهاية‬ ‫في‬ ‫الوصول‬‫تبعا‬ ‫تكيفي‬ ‫محتوى‬ ‫نموذج‬ ‫بناء‬ ‫إلى‬‫العب‬ ‫لكل‬ .‫حدا‬ ‫على‬‫تم‬‫استخدام‬‫الالعب‬ ‫تجربة‬ ‫على‬ ‫باالعتماد‬ ‫التفضيل‬ ‫نموذج‬ .‫اللعب‬ ‫في‬‫تم‬‫بنا‬‫ء‬‫معطيات‬ ‫قاعدة‬‫معطيات‬ ‫على‬ ‫اعتمادا‬ ‫قبلنا‬ ‫من‬ ‫اللعب‬ ‫أثناء‬ ‫لوجوههم‬ ‫فيديو‬ ‫بتسجيل‬ ‫اللعب‬ ‫تجربة‬ ‫خاضوا‬ ‫قد‬ ‫لالعبين‬ ‫المعطي‬ ‫جميع‬ ‫لتسجيل‬ ‫باإلضافة‬‫لعبهم‬ ‫طريقة‬ ‫يخص‬ ‫فيما‬ ‫الهامة‬ ‫ات‬ ‫بن‬ ‫ثم‬ ‫ومن‬‫على‬ ‫يتعرف‬ ‫نموذج‬ ‫إلى‬ ‫للوصول‬ ‫ومقارنتها‬ ‫النماذج‬ ‫اء‬ ‫أفض‬‫الشعورية‬ ‫الناحية‬ ‫من‬ ‫المرحلة‬ ‫لية‬‫تكيفي‬ ‫محتوى‬ ‫لتوليد‬ ‫تمهيدا‬ .‫حدا‬ ‫على‬ ‫العب‬ ‫كل‬ ‫يخص‬
  • 11. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 10 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 12. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 11 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 1.1.‫مقدمة‬ ‫األكاديمي‬ ‫االهتمام‬ ‫زاد‬‫في‬ ‫والصناعي‬‫بشكل‬ ‫األلعاب‬ ‫محتوى‬ ‫توليد‬‫التكيفي‬Adaptive Gaming‫كبير‬ ‫بشكل‬‫والدراسات‬ ‫البحوث‬ ‫من‬ ‫العديد‬ ‫أثبتت‬ ‫حيث‬ ‫الماضية‬ ‫القليلة‬ ‫السنوات‬ ‫خالل‬ ‫أن‬[ ‫عب‬ ّ‫الال‬ ‫تجربة‬ ‫من‬ ‫يعزز‬ ‫أن‬ ‫يمكن‬ ‫اللعبة‬ ‫ديناميكيات‬ ‫في‬ ‫التكيف‬ ‫إدراج‬1‫هذه‬ ‫في‬ ‫نقدم‬ .] ‫وخصائص‬ ‫معين‬ ‫لمحتوى‬ ‫تبعا‬ ‫عب‬ّ‫الل‬ ‫أثناء‬ ‫الالعب‬ ‫تفضيالت‬ ‫يدرس‬ ‫نموذجا‬ ‫البحثية‬ ‫الدراسة‬ ‫لعبه‬ ‫أثناء‬ ‫الالعب‬ ‫بها‬ ‫قام‬ ‫التي‬ ‫اللعب‬‫من‬ ‫الرماية‬ ‫أللعاب‬ ‫السابقة‬ ‫دراستنا‬ ‫عن‬ ‫زائد‬ ‫بشكل‬ ‫ولكن‬ ‫من‬‫الالعب‬ ‫ظور‬First Person Shooter Games‫حالة‬ ‫في‬ ‫الوجهة‬ ‫تعابير‬ ‫تأثير‬ ‫بدراسة‬ ‫وذلك‬ ‫للعبة‬ ‫وذلك‬ ‫اللعبة‬ ‫ضمن‬ ‫الشعورية‬ ‫الشخص‬Mario. ‫بعض‬ ‫تكييف‬ ‫طريق‬ ‫عن‬ ،‫التكيفي‬ ‫المحتوى‬ ‫مبادئ‬ ‫بعض‬ ‫تتضمن‬ ‫التجارية‬ ‫األلعاب‬ ‫بعض‬ ‫بدأت‬ ‫الل‬ ‫صعوبة‬ ‫مثال‬ .‫الالعب‬ ‫أداء‬ ‫على‬ ‫اعتمادا‬ ‫اللعبة‬ ‫خصائص‬ ‫من‬( ‫عبة‬difficulty‫يتم‬ ‫التي‬ ) ‫لعبة‬ ‫في‬ ‫األعداء‬ ‫عدد‬ ‫تعديل‬ ‫طريق‬ ‫عن‬ ‫وذلك‬ ‫الالعب‬ ‫مهارة‬ ‫لتقدير‬ ‫تبعا‬ ‫تصميمها‬Max Payne، ( ‫الطاقة‬ ‫رافعات‬ ‫على‬ ‫الحصول‬ ‫احتمالية‬ ‫تعديل‬ ‫أو‬power ups‫لعبة‬ ‫في‬ )Mario Kart‫أو‬ ( ‫التولد‬ ‫أماكن‬spawnpoints‫لعبة‬ ‫في‬ )Left 4 Dead[1]. ‫تصميم‬ ‫في‬ ‫المفتاح‬‫اآلليات‬ ‫تطبيق‬ ‫في‬ ‫يكمن‬ ‫الالعب‬ ‫تجربة‬ ‫بحسب‬ ‫نفسها‬ ‫تصمم‬ ‫التي‬ ‫األلعاب‬ ‫قابلة‬ ‫معينة‬ ‫(ميزات‬ ‫اللعبة‬ ‫محتوى‬ ‫تغيير‬ ‫يتم‬ ‫أن‬ ‫يجب‬ ‫مقدار‬ ‫وكم‬ ،‫كيف‬ ،‫إذا‬ ‫تقرر‬ ‫التي‬ ‫التكيفية‬ .)‫نفسها‬ ‫اللعبة‬ ‫في‬ ‫للتحكم‬‫تجربة‬ ‫حول‬ ‫تتمحور‬ ‫َّالة‬‫ع‬‫ف‬ ‫تكيفية‬ ‫لعبة‬ ‫تصميم‬ ‫نحو‬ ‫األولى‬ ‫الخطوة‬ ‫ا‬ ‫تقييم‬ ‫هي‬ ‫الالعب‬( ‫الشعورية‬ ‫لحالة‬emotional state‫وتطوير‬ ‫لالعب‬ ‫المعرفي‬ ‫ركيز‬ّ‫ت‬‫وال‬ ) ( ‫متنبئات‬predictors.‫الالعب‬ ‫لتجربة‬ )‫من‬ ‫عدد‬ ‫تجميع‬ ‫يتم‬ ‫أن‬ ‫يستحسن‬ ‫الغرض‬ ‫هذا‬ ‫أجل‬ ‫من‬ ‫الالعب‬ ‫أو‬ ‫اللعب‬ ‫تجربة‬ ‫جوانب‬ ‫لبعض‬ ‫مؤشرات‬ ‫الشتقاق‬ )‫مثال‬ ‫اللعب‬ ‫(حركات‬ ‫الالعب‬ ‫مدخالت‬ ‫االحب‬ ‫مستوى‬ ،‫عب‬ ّ‫الال‬ ‫مهارة‬ ‫مثل‬( ‫اط‬frustration( ‫الرضى‬ ‫مستوى‬ )satisfaction‫كذلك‬ .) ( ‫إحصائية‬ ‫طريق‬ ‫عن‬ ‫تجربتهم‬ ‫إخبار‬ ‫لالعبين‬ ‫يمكن‬survey‫طبيعة‬ ‫ذات‬ ‫أسئلة‬ ‫على‬ ‫تحوي‬ ) ( ‫تحجيمية‬scaling( ‫تفضيلية‬ ‫أو‬ )preference.) ( ‫التطوري‬ ‫العصبوني‬ ‫التفضيل‬ ‫تعلم‬ ‫طريق‬ ‫عن‬ ‫الالعب‬ ‫تجربة‬ ‫توقع‬ ‫تعلم‬neuro- evolutionarypreference learning‫الالعب‬ ‫لتجربة‬ ‫الحاسوبية‬ ‫للنمذجة‬ ‫دقيقة‬ ‫نتائج‬ ‫أعطى‬ ) [1.]‫سلوكيات‬ ‫أنماط‬ ‫من‬ ‫عدد‬ ‫إلى‬ ‫واللعبة‬ ‫الالعب‬ ‫بين‬ ‫التفاعل‬ ‫يصنف‬ ‫أن‬ ‫يمكن‬ ‫الالعب‬ ‫نموذج‬ [ ‫في‬ ‫النظرية‬ .‫المختلفة‬ ‫الالعب‬1ّ‫لال‬ ‫نموذج‬ ‫تضمين‬ ‫أن‬ ‫تقول‬ ]‫التنظيم‬ ‫بواسطة‬ ‫توليده‬ ‫تم‬ ‫عب‬ ( ‫الذاتي‬self-organization‫إلى‬ ‫تؤدي‬ ‫أن‬ ‫يمكن‬ ‫التطوري‬ ‫العصبوني‬ ‫التفضيلي‬ ‫للمتعلم‬ ) ‫وتفضيالت‬ ‫لعب‬ ‫بيانات‬ ‫جمع‬ ‫تم‬ ‫النظرية‬ ‫هذه‬ ‫لتجربة‬ .‫عب‬ ّ‫الال‬ ‫لتفضيالت‬ ‫دقة‬ ‫أكثر‬ ‫تقديرات‬
  • 13. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 12 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ( ‫الزوجية‬ ‫على‬ ‫تعتمد‬ ‫ّة‬‫ي‬‫شعور‬pairwise emotional preferences‫من‬ )112‫شخص‬ ‫األول‬ ‫الشخص‬ ‫لعبة‬ ‫يلعبون‬FPS‫دراست‬ ‫في‬ ‫األبعاد‬ ‫ثالثية‬.‫هذه‬ ‫نا‬ 1.1.‫مفتاحية‬ ‫كلمات‬ ‫العصبي‬ ‫التطور‬NeuroEvolution‫الالعب‬ ‫نمذجة‬ ،Player Modeling‫تفضيالت‬ ، Preferences‫كيف‬ّ‫ت‬‫ال‬ ،Adaptive‫إجرائي‬ ‫بشكل‬ ‫المحتوى‬ ‫توليد‬ ،PCG‫ميزات‬ ،Features، ‫للتعديل‬ ‫قابلة‬ ‫ميزات‬Controllable features‫الالعب‬ ‫لعب‬ ‫ميزات‬ ،Gameplay features، ‫الق‬ ‫أشجار‬‫رار‬Decision Trees‫العناقيد‬ ،Clusters.
  • 14. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 13 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 15. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 14 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 16. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 15 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫الثاني‬ ‫الفصل‬ ‫مشابهة‬ ‫دراسات‬
  • 17. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 16 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 18. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 17 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 1.‫مشابهة‬ ‫دراسات‬ 1.1.‫مشابهة‬ ‫دراسات‬ [ ‫هذه‬ ‫في‬ ‫ورد‬ ‫كما‬1‫المحتوى‬ ‫فإن‬ ‫الحديثة‬ ‫الفيديو‬ ‫ألعاب‬ ‫معظم‬ ‫في‬ ‫فإنه‬ ]content‫(النماذج‬ Models‫وغيره‬ ،‫األسلحة‬ ،‫المراحل‬ ،‫المثال‬ ‫سبيل‬ ‫على‬‫ثابت‬ ‫بشكل‬ ‫اللعبة‬ ‫مع‬ ‫شحنها‬ ‫يتم‬ )‫ا‬ ‫عشوائية‬ ‫يوجد‬ ‫األحوال‬ ‫أحسن‬ ‫في‬ ‫أو‬ ،‫تتغير‬ ‫ال‬ ‫ثابت‬ ‫بشكل‬ ‫مسبقا‬ ‫م‬ّ‫م‬‫ومص‬Randomizing‫على‬ .‫المعامالت‬ ‫من‬ ‫ضيقة‬ ‫مجموعة‬‫اللعبة‬ ‫محتوى‬ ‫كان‬ ‫حال‬ ‫وفي‬ ،‫لكن‬content‫بشكل‬ ‫ويتجدد‬ ‫يتغير‬ ‫الالعبين‬ ‫فإن‬ ،‫دائم‬‫يندمجو‬ ‫أن‬ ‫يمكن‬get engaged‫بش‬ ‫اللعبة‬ ‫مع‬.‫أطول‬ ‫ولمدة‬ ‫أفضل‬ ‫كل‬ [ ‫وحسب‬ ‫فإنه‬ ،‫الطموح‬ ‫هذا‬ ‫وتخيل‬ ‫لتحقيق‬1‫طريق‬ ‫عن‬ ‫المحتوى‬ ‫إنشاء‬ ‫خوارزميات‬ ‫يوجد‬ ] ‫المزادة‬ ‫للطبولوجيا‬ ‫العصبي‬ ‫التطور‬content-generating NeuroEvolution of Augmenting Topologies (cgNEAT) algorithm. ‫والتطو‬ ‫بالتعديل‬ ‫تقوم‬ ‫بأنها‬ ‫الخوارزمية‬ ‫هذه‬ ‫تتحقق‬‫ير‬evolving‫على‬ ‫اعتمادا‬ ‫اللعبة‬ ‫محتوى‬ ‫على‬ ‫الالعب‬ ‫تفضيالت‬player preferences‫خوارزمية‬ ‫تعتبر‬ .‫اللعبة‬ ‫لعب‬ ‫مدار‬ ‫على‬cgNEAT ‫لخوارزمية‬ ‫تطويرا‬NEAT( ‫األصلية‬Stanley and Miikkulainen 2002.) 1.1.‫المجرة‬ ‫التسلح‬ ‫سباق‬ ‫لعبة‬Galactic Arms Race (GAR) ‫الدراسة‬ ‫وحسب‬ ‫اللعبة‬ ‫هذه‬[ ‫في‬ ‫المقدمة‬1‫خوارزمية‬ ‫تستخدم‬ ‫اللعبة‬ ‫هذه‬ ‫فإن‬ ]cgNEAT. ‫في‬ ‫الالعبون‬ ‫يستخدم‬GAR‫جديدة‬ ‫أسلحة‬ ‫على‬ ‫للحصول‬ ‫األعداء‬ ‫طيارات‬ ‫ليقاتلوا‬ ‫الفضائية‬ ‫السفن‬ ‫لالعبين‬ ‫يمكن‬ ‫كيف‬ ‫أدناه‬ ‫األشكال‬ ‫توضح‬ .‫اللعبة‬ ‫خالل‬ ،‫اللعبة‬ ‫من‬ ‫تطورت‬ ‫والتي‬GAR‫اكتشاف‬ ‫ليست‬ ‫والتي‬ ‫األسلحة‬ ‫من‬ ‫واسعة‬ ‫مجموعة‬‫على‬ ‫أيضا‬ ‫ولكن‬ ،‫أساسي‬ ‫بشكل‬ ‫اللعبة‬ ‫في‬ ‫موجودة‬ ‫وتمديد‬ ‫أساس‬extending.‫الماضي‬ ‫في‬ ‫ل‬ٍّ‫ض‬ُ‫ف‬ ‫سابق‬ ‫محتوى‬ ‫من‬ ‫جديد‬ ‫محتوى‬ ‫خوارزمية‬ ‫على‬ ‫المترتبة‬ ‫اآلثار‬cgNEAT‫المحتوى‬ ‫تولد‬ ‫ألعاب‬ ‫إنشاء‬ ‫اآلن‬ ‫الممكن‬ ‫من‬ ‫أنه‬ ‫هو‬ ‫المحتو‬ ‫إنشاء‬ ‫تكلفة‬ ‫من‬ ‫كبير‬ ‫حد‬ ‫إلى‬ ‫بذلك‬ ‫ضة‬ّ‫ف‬‫مخ‬ ،‫بنفسها‬ ‫بها‬ ‫الخاص‬‫بذلك‬ ‫زيدة‬ُ‫م‬ ،‫ثابت‬ ‫بشكل‬ ‫ى‬ .‫ذاتها‬ ‫بحد‬ ‫اللعبة‬ ‫قيمة‬ .‫منها‬ ‫كل‬ ‫شرح‬ ‫مع‬ ‫المفاهيم‬ ‫بعض‬ ‫التالية‬ ‫األشكال‬ ‫تبين‬
  • 19. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 18 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫األشكال‬ ‫هذه‬ ‫تبين‬‫السالح‬ ‫تطور‬ ‫أمثلة‬‫في‬ ‫أسلحة‬ ‫تتطور‬ ‫كما‬ .GAR‫يعثر‬ ‫أن‬ ‫المرجح‬ ‫من‬ ‫فإنه‬ ، .‫الماضي‬ ‫في‬ ‫بتفضيلها‬ ‫قاموا‬ ‫التي‬ ‫لتلك‬ ‫مماثلة‬ ‫صفات‬ ‫ذات‬ ‫أسلحة‬ ‫على‬ ‫الالعبون‬ ‫ف‬‫انتشار‬ ‫سالح‬ ‫أطلق‬ ‫ما‬ ‫كثيرا‬ ‫الالعب‬ ‫فإن‬ ،‫الفعلي‬ ‫اللعب‬ ‫من‬ ‫المثال‬ ‫هذا‬ ‫ي‬Spread weapon( ‫الشكل‬ ‫في‬ ‫كما‬a.) ‫تعديالت‬ ‫عليه‬ ‫حدثت‬ُ‫وأ‬ ‫االنتشار‬ ‫سالح‬ ‫في‬ ‫جديد‬ ‫تطور‬ ‫حدث‬ ،‫اللعبة‬ ‫من‬ ‫الحق‬ ‫وقت‬ ‫في‬ ‫وتغييرات‬variations(b،c.) ( ‫لالهتمام‬ ‫مثيرة‬ ‫االنتشار‬ ‫أسلحة‬ ‫من‬ ‫آخر‬ ‫نوع‬d‫بإط‬ ‫تقوم‬ )‫قذائف‬ ‫(إطالق‬ ‫قذيفتين‬ ‫الق‬ .‫داخلية‬ ‫سريعة‬ ‫وقذيفة‬ )‫الخارجي‬ ( ‫السالح‬ ‫هذا‬ ‫نسل‬ ‫من‬ ‫الحق‬ ‫وقت‬ ‫في‬e،f‫فرق‬ ‫أن‬ ‫حيث‬ ،‫في‬ ‫مبالغ‬ ‫بشكل‬ ‫نمطه‬ ‫يكون‬ ) ‫ون‬ّ‫الل‬ ‫نمط‬ ‫من‬ ‫متعدد‬ ‫وبشكل‬ ،‫كبير‬ ‫بشكل‬ ‫والخارجي‬ ‫الداخلي‬ ‫القذائف‬ ‫نوعي‬ ‫بين‬ ‫السرعة‬ ‫األ‬ ‫هذه‬ .‫االنتشار‬ ‫عرض‬ ‫تعديل‬ ّ‫م‬‫ت‬ ‫كما‬ ‫الواحدة‬ ‫للقذيفة‬‫تطوير‬ ‫كيفية‬ ‫لتوضيح‬ ‫مثلة‬ ‫خوارزمية‬cgNEAT‫في‬ ‫الالعب‬ ‫تفضيالت‬ ‫على‬ ‫بناء‬ ‫التالية‬ ‫المرحلة‬ ‫بناء‬ ‫لمحتوى‬ .‫الماضية‬ ‫المراحل‬
  • 20. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 19 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫الشكل‬ ‫هذه‬ ‫يبين‬‫الالعب‬ ‫لعب‬ ‫خالل‬ ‫األسلحة‬ ‫تطور‬gameplay‫العبوا‬ ‫يكتشف‬ .GAR‫العديد‬ ‫اللعبة‬ ‫قبل‬ ‫من‬ ‫وذلك‬ ،‫اللعب‬ ‫أثناء‬ ‫ديناميكيا‬ ‫المصممة‬ ‫األسلحة‬ ‫من‬‫كل‬ ‫بجانب‬ ‫الشكل‬ ‫يظهر‬ .‫نفسها‬ ‫مثال‬ .‫سالح‬ ‫كل‬ ‫لتطوير‬ ‫اتخذت‬ ‫التي‬ ‫االستنساخ‬ ‫أجيال‬ ‫عدد‬ ‫صورة‬: ( ‫الشكل‬ ‫في‬a،b)‫لمحاربة‬ ‫فعالة‬ ‫تكون‬ ‫الني‬ ‫جسيمات‬ ‫من‬ ‫انماط‬ ‫عدة‬ ‫السالح‬ ‫من‬ ‫تنبعث‬ .‫واحد‬ ‫آن‬ ‫في‬ ‫األعداء‬ ‫من‬ ‫العديد‬ ( ‫الشكل‬ ‫يبين‬c‫البدا‬ ‫في‬ ‫واسع‬ ‫هو‬ ‫والذي‬ ‫محدد‬ ‫نمط‬ ‫يبعث‬ ‫سالح‬ ‫نمط‬ )‫صد‬ ‫أجل‬ ‫من‬ ،‫ية‬ ‫مسافة‬ ‫بعد‬ ‫واحد‬ ‫جسم‬ ‫على‬ ‫الضرر‬ ‫ليركز‬ ‫الحق‬ ‫وقت‬ ‫في‬ ‫يتقاطع‬ ‫ولكن‬ ،‫األعداء‬ ‫أسلحة‬ ( ‫الشكل‬ ‫ّنة.يبين‬‫ي‬‫مع‬d.‫الالعب‬ ‫أمام‬ ‫الجسيمات‬ ‫من‬ ‫دفاعي‬ ‫جدار‬ ‫يخلق‬ ) ( ‫الشكل‬e‫مثل‬ ‫ضخمة‬ ‫عقبات‬ ‫على‬ ‫الدوران‬ ‫يمكنها‬ ‫والتي‬ ‫موجة‬ ‫شكل‬ ‫على‬ ‫نمط‬ ‫يطلق‬ ) .‫النيازك‬ ( ‫الشكل‬f‫خط‬ ‫إنشاء‬ ‫يبين‬ )‫أسفر‬ ‫مما‬ ،‫العب‬ ‫من‬ ‫الجانبين‬ ‫كال‬ ‫في‬ ‫الجزيئات‬ ‫من‬ ‫دفاعي‬ ‫دفاعي‬ ‫خط‬ ‫عن‬.‫لالعب‬ ‫خوارزمية‬ ‫قدرة‬ ‫تثبت‬ ‫النتائج‬ ‫هذه‬cgNEAT‫تكتيكي‬ ‫بشكل‬ ‫األسلحة‬ ‫من‬ ‫مجموعة‬ ‫توليد‬ ‫على‬ !‫وأصيل‬ ‫حقيقي‬ ‫بشكل‬ ‫ومفيد‬ ‫متنوع‬ ‫بشكل‬ ‫وجمالي‬
  • 21. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 20 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 1.1.‫المحتوى‬ ‫لتوليد‬ ‫مقيدة‬ ‫إجرائية‬ ‫طريق‬ ‫عن‬ ‫فضاء‬ ‫سفينة‬ ‫إنشاء‬ ‫تصميم‬constraint- based procedural content generation (PCG) [ ‫في‬ ‫الدراسة‬ ‫تعرض‬3]‫المحتوى‬ ‫لتوليد‬ ‫مقيدة‬ ‫إجرائية‬constraint-based procedural content generation (PCG) ‫السفينة‬ ‫جسم‬ ‫(شكل‬ ‫فضاء‬ ‫لسفينة‬ ‫تصميم‬ ‫إلنشاء‬ ‫افع‬ّ‫د‬‫ال‬ ‫وأنواع‬ ‫األسلحة‬ ‫مثل‬ ‫الفضاء‬ ‫سفينة‬ ‫وسمات‬ ‫بغض‬ )‫وطبولوجيا‬‫واستراتيجيات‬ ‫الفيزياء‬ ‫عن‬ ‫النظر‬ ‫يختار‬ ‫م‬ّ‫م‬‫المص‬ ‫فإن‬ ،‫المقترح‬ ‫العمل‬ ‫إلطار‬ ‫وفقا‬ .‫القيادة‬ ‫يحاول‬ ‫والتي‬ ‫الفضاء‬ ‫لسفينة‬ ‫المتطلبات‬ ‫من‬ ‫مجموعة‬ ‫القيود‬ ‫محسن‬constraint optimizer‫تحقيقها‬ ‫من‬ .‫القيود‬ ‫وإرضاء‬ ‫االختبارات‬ ‫من‬ ‫عدد‬ ‫في‬ ‫عليها‬ ‫الحصول‬ ‫تم‬ ‫التي‬ ‫النتائج‬ ‫مجموعة‬ ‫باستخدام‬‫سفينة‬ ‫أن‬ ‫تبين‬ ‫واألهداف‬ ‫القيود‬ ‫من‬ ‫والبقاء‬ ‫والقتال‬ ‫الحركة‬ ‫في‬ ‫جيدا‬ ‫أداء‬ ‫دت‬ّ‫ول‬ ‫الفضاء‬ ‫بصريا‬ ‫مقبولة‬ ‫أنها‬ ‫كما‬ ،‫الحياة‬ ‫قيد‬ ‫على‬visually appealing. ‫كل‬ .‫فضاء‬ ‫سفينة‬ ‫توليد‬ ‫توضيح‬ ‫اليسار‬ ‫على‬ ‫الشكل‬ ‫في‬ ‫سالحا‬ ‫يمثل‬ ‫األحمر‬ ‫كاللون‬ ‫محدد‬ ‫نمط‬ ‫يمثل‬ ‫لون‬ ‫دا‬ ‫يمثل‬ ‫األزرق‬ ‫واللون‬.‫الفضاء‬ ‫لسفينة‬ ‫فع‬ .‫المكونات‬ ‫كل‬ ‫تظهر‬ ،‫للمحاكاة‬ ‫لقطة‬ ‫التالي‬ ‫الشكل‬ ‫يبين‬ ‫اإلجرائية‬ ‫طريق‬ ‫عن‬ ‫المعدلة‬ ‫الفضاء‬ ‫سفينة‬ ‫فيها‬ ‫تظهر‬ PCG،‫األحمر‬ ‫باللون‬ ‫العدو‬ ‫وسفينة‬ ،‫األصفر‬ ‫باللون‬ ‫عوارض‬ ‫يمثالن‬ ‫وكوكبين‬obstacles‫(وهما‬ ‫تتجه‬ ‫والذي‬ ‫األبيض‬ ‫باللون‬ ‫الممثل‬ ‫والهدف‬ )‫الدائرتان‬ ‫نحوه‬.‫الفضاء‬ ‫سفينة‬
  • 22. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 21 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 23. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 22 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 24. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 23 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫الثالث‬ ‫الفصل‬ ‫إجرائي‬ ‫بشكل‬ ‫المحتوى‬ ‫توليد‬ Procedural Content Generation (PCG)
  • 25. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 24 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 26. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 25 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 1.‫إجرائي‬ ‫بشكل‬ ‫المحتوى‬ ‫توليد‬Procedural Content Generation (PCG) 1.1.‫مقدمة‬ ّ‫ي‬‫إجرائ‬ ‫بطرق‬ ‫تلقائي‬ ‫بشكل‬ ‫عبة‬ّ‫الل‬ ‫محتوى‬ ‫بناء‬ ‫هو‬‫ة‬‫جمي‬ ‫هنا‬ ‫بالمحتوى‬ ‫والمقصود‬ .‫اللعبة‬ ‫أجزاء‬ ‫ع‬ ،‫الحارات‬ ،‫القصص‬ ، ‫المراحل‬ ،‫الخرائط‬ ،‫التضاريس‬ ‫مثل‬ ‫الالعب‬ ‫تجربة‬ ‫على‬ ‫تؤثر‬ ‫التي‬ .‫المتاحة‬ ‫األسلحة‬ ،‫الكميرا‬ ‫منظور‬ ،‫اللعبة‬ ‫قواعد‬ ، ‫تحقيقها‬ ‫الواجب‬ ‫األهداف‬ ‫بـ‬ ‫يهتمون‬ ‫األلعاب‬ ‫مصممي‬ ‫من‬ ‫تجعل‬ ‫أسباب‬ ‫عدة‬ ‫يوجد‬PCG: 1.‫الذاكرة‬ ‫إستهالك‬ ‫ا‬ ‫األلعاب‬ ‫محتوى‬ ‫ضغط‬ ‫فيمكن‬‫تعتمد‬ ‫لتي‬ ‫الـ‬ ‫على‬PCG‫المحتوى‬ ‫هذا‬ ‫جعل‬ ‫طريق‬ ‫عن‬ ،‫الحاجة‬ ‫عند‬ ‫إال‬ ‫توليده‬ ‫يتم‬ ‫وال‬ ،‫معلوم‬ ‫غير‬ ‫الفضاء‬ ‫لعبة‬ ‫ذلك‬ ‫على‬ ‫ومثال‬Elite (Acornsoft 1984)‫إدارة‬ ‫استاطعت‬ ‫التي‬ ‫ال‬ ‫ذاكرة‬ ‫بإستهالك‬ ‫النجوم‬ ‫مجموعات‬ ‫مئات‬ ‫تمثيل‬ ‫طريق‬ ‫عن‬ ‫الكيلوبايتات‬ ‫عشرات‬ ‫يتعدى‬ ‫بمجموعة‬ ‫كوكب‬ ‫او‬ ‫نجم‬ ‫كل‬.‫أرقام‬ 1.‫يدوي‬ ‫بشكل‬ ‫المحتوى‬ ‫إلنشاء‬ ‫المالية‬ ‫التكاليف‬ ‫توفير‬ ‫مثل‬ ‫تطبيقات‬ ‫بإستخدام‬ ‫تقوم‬ ‫المعاصرة‬ ‫األلعاب‬ ‫من‬ ‫العديد‬SpeedTree[5]‫إلنشاء‬ .‫معامالت‬ ‫مجموعة‬ ‫تغيير‬ ‫طريق‬ ‫عن‬ ‫فيها‬ ‫التجول‬ ‫الالعب‬ ‫يستطيع‬ ‫ضخمة‬ ‫مناطق‬ 1.‫األلعاب‬ ‫من‬ ‫جديدة‬ ‫أنماط‬ ‫بناء‬ ‫بناء‬ ‫بإمكاننا‬ ‫كان‬ ‫إن‬ ‫لعله‬‫لوقت‬ ‫جيد‬ ‫وبإداء‬ ‫وملحوظ‬ ‫كبير‬ ‫بشكل‬ ‫محتواها‬ ‫تغير‬ ‫ألعاب‬ (‫التنفيذ‬Real time)‫النمط‬ ‫هذا‬ ‫مثل‬ ‫بناء‬ ‫أمكن‬ ‫إن‬ .‫لها‬ ‫نهاية‬ ‫يوجد‬ ‫ال‬ ‫ألعاب‬ ‫بناء‬ ‫ألمكن‬ ‫لزيادة‬ ‫حتى‬ ‫أو‬ )‫لعبه‬ ‫نمط‬ ‫(أو‬ ‫معين‬ ‫العب‬ ‫ذوق‬ ‫ليالئم‬ ‫الناتج‬ ‫المحتوى‬ ‫وتعديل‬ ‫األلعاب‬ ‫من‬ ‫ستكون‬ )‫االندماجية‬ ،‫(التحدي‬ ‫الالعب‬ ‫تجربة‬‫بشكل‬ ‫لعبها‬ ‫إعادة‬ ‫يمكن‬ ‫ألعاب‬ ‫هي‬ ‫النتيجة‬ .‫دائم‬ ‫بشكل‬ ‫المحتوى‬ ‫وتغيير‬ ‫التكييف‬ ‫على‬ ‫لقدرتها‬ ‫النهائي‬
  • 27. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 26 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 4.‫المصممين‬ ‫لة‬ّ‫ي‬‫مخ‬ ‫تجاوز‬ ‫خوارزمي‬ ‫بشكل‬ ‫المحتوى‬ ‫بتوليد‬ ‫ولكن‬ ،‫المصممين‬ ‫لمخيلة‬ ‫رهين‬ ‫هو‬ ‫األلعاب‬ ‫محتوى‬ ‫ن‬ ‫قد‬ ‫فإننا‬ ‫نهج‬َ‫م‬ُ‫م‬ )‫الحرفي‬ ‫بالمعنى‬ ‫عشوائي‬ ‫اعتباره‬ ‫يمكن‬ ‫(ال‬ ‫عشووائي‬‫على‬ ‫حصل‬ .‫نتوقعه‬ ‫نكن‬ ‫لم‬ ‫محتوى‬ 1.1.‫التلقائي‬ ‫المحتوى‬ ‫توليد‬ ‫أقسام‬ ‫الـ‬ ‫أن‬ ‫من‬ ‫بالرغم‬PCG،‫مدة‬ ‫منذ‬ ‫تحقيقها‬ ‫األلعاب‬ ‫من‬ ‫العديد‬ ‫أستطاعت‬ ‫ميزة‬ ‫هو‬ ‫المختلفة‬ ‫بأشكاله‬ ‫بالتغيير‬ ‫بدء‬ ‫الواقع‬ ‫هذا‬ ‫لكن‬ .‫المجال‬ ‫هذا‬ ‫في‬ ‫للبحث‬ ‫متخصص‬ ‫أكاديمي‬ ‫مجتمع‬ ‫اليوجد‬ ‫انه‬ ‫إال‬ ‫العد‬ ‫إيجاد‬ ‫تم‬ ‫حيث‬ ‫فمؤخرا‬‫من‬ ‫يد‬mailing List[6]،IEEE CIS Task Force [7]‫ورشة‬ ، [ ‫عمل‬3[ ‫وويكي‬ ،]9‫هذا‬ ‫تناقش‬ ‫متخصصة‬ ‫كتب‬ ‫اليوجد‬ ‫لكنه‬ ،‫الموضوع‬ ‫لهذا‬ ‫مخصص‬ ] .‫المجال‬ ‫في‬ ‫األساسية‬ ‫المفاهيم‬ ‫من‬ ‫العديد‬ ‫على‬ ‫الضوء‬ ‫يسلط‬ ‫التالي‬ ‫القسم‬PCG. 1.1.‫التطوير‬ ‫أثناء‬ ‫والبناء‬ ‫المباشر‬ ‫البناء‬ ‫كن‬ ‫إذا‬ ‫فيما‬ ‫تحديد‬ ‫يجب‬‫مرحلة‬ ‫أثناء‬ ‫أو‬ ،‫اللعب‬ ‫أثناء‬ ‫وفوري‬ ‫مباشر‬ ‫بشكل‬ ‫المحتوى‬ ‫توليد‬ ‫نريد‬ ‫ا‬ ‫مباشر‬ ‫بشكل‬ ‫اللعبة‬ ‫تقوم‬ ،‫بناء‬ ‫إلى‬ ‫العب‬ ‫يدخل‬ ‫عندما‬ ‫المباشر‬ ‫التوليد‬ ‫على‬ ‫فمثال‬ .‫اللعبة‬ ‫تطوير‬ ‫اللعبة‬ ‫تطوير‬ ‫أثناء‬ ‫بالتوليد‬ ‫نقصد‬ ‫بينما‬ .‫قبل‬ ‫من‬ ‫موجودة‬ ‫تكن‬ ‫لم‬ ‫التي‬ ‫للبناء‬ ‫الداخلية‬ ‫البنية‬ ‫بإنشاء‬ ‫خو‬ ‫أن‬‫أثناء‬ ‫عليه‬ ‫بالتعديل‬ ‫هو‬ ‫يقوم‬ ‫و‬ ‫للمحتوى‬ ‫معينة‬ ‫بنية‬ ‫المصمم‬ ‫على‬ ‫تقترح‬ ‫التوليد‬ ‫ارزمية‬ ‫خرائط‬ ‫بأقتراح‬ ‫مخدم‬ ‫يقوم‬ ‫أن‬ ‫الممكن‬ ‫فمن‬ .‫األسلوبين‬ ‫بين‬ ‫وسط‬ ‫حل‬ ‫يوجد‬ .‫اللعبة‬ ‫تطوير‬ ‫مرحلة‬ .‫لعبهم‬ ‫نمط‬ ‫عن‬ ‫مسبقا‬ ‫جمعها‬ ‫تم‬ ‫معلومات‬ ‫على‬ ‫بناء‬ ‫العبين‬ ‫مجموعة‬ ‫أو‬ ‫لالعب‬ ‫جديدة‬ 1.4.‫الضروري‬ ‫المحتوى‬‫اإلختياري‬ ‫والمحتوى‬ ‫هو‬ ‫الضروري‬ ‫المحتوى‬ .‫إختياريا‬ ‫أو‬ ‫ضروريا‬ ‫كان‬ ‫إذا‬ ‫فيما‬ ‫المولد‬ ‫المحتوى‬ ‫تصنيف‬ ‫يمكن‬ ‫الواجب‬ ‫المعالم‬ ‫مثل‬ ‫تحقيقها‬ ‫الواجب‬ ‫والمهام‬ ‫اللعبة‬ ‫إتمام‬ ‫من‬ ‫الالعبون‬ ‫ليتمكن‬ ‫تواجده‬ ‫المطلوب‬ ‫في‬ .‫تتواجد‬ ‫أن‬ ‫بد‬ ‫ال‬ ‫التي‬ ‫القواعد‬ ‫أو‬ ،‫قتلها‬ ‫الواجب‬ ‫الوحوش‬ ‫أو‬ ‫زيارتها‬‫هو‬ ‫اإلختياري‬ ‫المحتوى‬ ‫ما‬ ‫يعد‬ ‫التي‬ ‫المعالم‬ ‫أو‬ ‫المنازل‬ ‫او‬ ‫األسلحة‬ ‫مثل‬ .‫معه‬ ‫يتفاعل‬ ‫وال‬ ‫عنه‬ ‫يبتعد‬ ‫أن‬ ‫عب‬ ّ‫الال‬ ‫يستطيع‬ ‫الذي‬ .‫دائما‬ ‫صحيحا‬ ‫يكون‬ ‫أن‬ ‫يجب‬ ‫الضروري‬ ‫المحتوى‬ ‫أن‬ ‫المحتويين‬ ‫بين‬ ‫هنا‬ ‫الفارق‬ .‫إختياريا‬ ‫دخولها‬ ‫لتتح‬ ‫زيارته‬ ‫يجب‬ ‫معلم‬ ‫توليد‬ ‫يتم‬ ‫أن‬ ‫المقبول‬ ‫غير‬ ‫من‬ ‫أي‬‫يستطيع‬ ‫ال‬ ‫ما‬ ‫لسبب‬ ‫ولكن‬ ‫معين‬ ‫هدف‬ ‫قيق‬
  • 28. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 27 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫أو‬ ‫لالستخدام‬ ‫قابلة‬ ‫غير‬ ‫أسلحة‬ ‫بتوليد‬ ‫تقوم‬ ‫أن‬ ‫للخوارزمية‬ ‫نسمح‬ ‫أن‬ ‫يمكن‬ ‫بينما‬ .‫دخوله‬ ‫الالعب‬ ‫وإختيار‬ ‫جانبا‬ ‫السالح‬ ‫بإلقاء‬ ‫يقوم‬ ‫أن‬ ‫ببساطة‬ ‫الالعب‬ ‫بإستطاعة‬ ‫كان‬ ‫إذا‬ ‫لمبنى‬ ‫منطقي‬ ‫غير‬ ‫تصميم‬ ‫غير‬ ‫وزيارة‬ ‫الغريب‬ ‫المبنى‬ ‫من‬ ‫الخروج‬ ‫أو‬ ‫غيره‬.‫ه‬ 1.3.‫المعامالت‬ ‫يمكن‬ ‫حد‬ ‫أي‬ ‫إلى‬ ‫اإلعتبار‬ ‫بعين‬ ‫األخذ‬ ‫طريق‬ ‫عن‬ ‫محتوى‬ ‫توليد‬ ‫خوارزمييتي‬ ‫بين‬ ‫التمييز‬ ‫يمكن‬ ‫موسع‬ ‫محتوى‬ ‫بتوليد‬ ‫تقوم‬ ‫المحتوى‬ ‫توليد‬ ‫خوارزميات‬ ‫جميع‬ .‫ّة‬‫ي‬‫خورازم‬ ‫كل‬ ‫بمعامالت‬ ‫التالعب‬ ‫بذرة‬ ‫تأخذ‬ ‫أن‬ ‫لخوارزمية‬ ‫فيمكن‬ .‫ومضغوط‬ ‫صغير‬ ‫محتوى‬ ‫من‬ ‫إنطالقا‬(seed)‫لخوارزمية‬‫توليد‬ ‫األبعاد‬ ‫متعدد‬ ‫شعاع‬ ‫تقبل‬ ‫أن‬ ‫أخرى‬ ‫لخوارزمية‬ ‫يمكن‬ ‫فيما‬ ،‫تستخدمها‬ ‫التي‬ ‫العشوائية‬ ‫األرقام‬ .‫بناؤه‬ ‫الواجب‬ ‫المحتوى‬ ‫يوصف‬ ‫كوسيط‬ 1.3.‫المحدد‬ ‫والتوليد‬ ‫العشوائي‬ ‫التوليد‬ ‫المقصود‬ .‫األعتبار‬ ‫بعين‬ ‫المحتوى‬ ‫عشوائية‬ ‫بأخذ‬ ‫المحتوى‬ ‫بناء‬ ‫خوارزميات‬ ‫ف‬ّ‫ن‬‫نص‬ ‫أن‬ ‫نستطيع‬ ‫ن‬ ‫بتمرير‬ ‫أنه‬ ‫هنا‬‫الناتج‬ ‫المحتوى‬ ‫فهل‬ ‫مرة‬ ‫من‬ ‫اكثر‬ ‫وتنفيذها‬ ‫الخوارزميات‬ ‫لنفس‬ ‫المعامالت‬ ‫فس‬ ‫المتعلقة‬ ‫المعامالت‬ ‫نفس‬ ‫فبتمرير‬ ‫محددة‬ ‫الخوازرمية‬ ‫كانت‬ ‫فإن‬ .‫مختلف‬ ‫أم‬ ‫متطابق‬ ‫سيكون‬ ‫عكس‬ ‫عى‬ ‫التنفيذ‬ ‫مرات‬ ‫عدد‬ ‫عن‬ ‫النظر‬ ‫بغض‬ ‫الناتج‬ ‫نفس‬ ‫على‬ ‫سنحصل‬ ‫الخوارزمية‬ ‫بتصميم‬ ‫الخوارزمية‬ ‫كانت‬ ‫إذا‬ ‫فيما‬ ‫الحال‬.)‫الجينية‬ ‫الخوارزميات‬ ‫(مثل‬ ‫عشوائية‬ 1.3.‫ابني‬ ‫خوارزمية‬-‫اءة‬ّ‫ن‬‫الب‬ ‫والخوارزميات‬ ‫اختبر‬ ،‫البناءة‬ ‫الخوارزمية‬ ‫هو‬ ‫خوارزميتين‬ ‫بين‬ ‫للتميز‬ ‫استخدامه‬ ‫يمكن‬ ‫الذي‬ ‫األخير‬ ‫المعيار‬ ‫ابني‬ ‫مبدأ‬ ‫تعتمد‬ ‫التي‬ ‫والخوارزمية‬-.‫اختبر‬ ‫و‬ ‫المحتوى‬ ‫بتوليد‬ ‫تقوم‬ ‫كانت‬ ‫إذا‬ ‫بناءة‬ ‫ما‬ ‫خوارزمية‬ ‫بأن‬ ‫نعتبر‬‫التحقق‬ ‫عليها‬ ‫ولكن‬ .‫ذلك‬ ‫عند‬ ‫تنتهي‬ ‫ابني‬ ‫خوارزمية‬ .‫البناء‬ ‫عملية‬ ‫أثناء‬ ‫مقبوال‬ ‫أو‬ ‫صحيحا‬ ‫المحتوى‬ ‫كان‬ ‫إذا‬ ‫فيما‬-‫ببناء‬ ‫تقوم‬ ‫إختبر‬ ‫كان‬ ‫إذا‬ ‫فيما‬ ‫تتحقق‬ ‫فمثال‬ ‫شروط‬ ‫مجموعة‬ ‫يوافق‬ ‫كان‬ ‫إذا‬ ‫فيما‬ ‫بالتحقق‬ ‫تقوم‬ ‫وثم‬ ،‫معين‬ ‫محتوى‬ ‫أو‬ ،‫معين‬ ‫بطول‬ ‫والمخرج‬ ‫والمدخل‬ ‫ما‬ ‫معلم‬ ‫بين‬ ‫الطريق‬‫صفات‬ ‫تحقق‬ ‫األشجار‬ ‫كانت‬ ‫إذا‬ ‫فيما‬ ‫الحالي‬ ‫المحتوى‬ ‫من‬ ‫جزء‬ ‫أو‬ ‫جميع‬ ‫توليد‬ ‫بإعادة‬ ‫تقوم‬ ‫فإنها‬ ‫الفشل‬ ‫حال‬ ‫في‬ .‫معطى‬ ‫مجال‬ ‫ضمن‬ .‫مقبول‬ ‫محتوى‬ ‫على‬ ‫نحصل‬ ‫حتى‬ ‫العملية‬ ‫وتكرر‬
  • 29. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 28 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 1.3.‫ة‬ّ‫ي‬‫البحث‬ ‫رق‬ّ‫ط‬‫ال‬ ‫باستخدام‬ ‫المولد‬ ‫المحتوى‬ ‫ابني‬ ‫طريقة‬ ‫من‬ ‫خاصة‬ ‫حالة‬ ‫وهو‬-:‫التالية‬ ‫الشروط‬ ‫ويحقق‬ ‫اختبر‬ ‫يوجد‬‫أو‬ ‫وحيدة‬ ‫قيمة‬ ‫طريق‬ ‫عن‬ ‫وذلك‬ .‫معطى‬ ‫محتوى‬ ‫جودة‬ ‫بتحديد‬ ‫يقوم‬ ‫إختبار‬ ‫تابع‬ ‫الكفاءة‬ ‫تابع‬ ‫بـ‬ ‫بالعادة‬ ‫يدعى‬ ‫التابع‬ ‫هذا‬ ‫مثل‬ .‫الحقيقية‬ ‫القيم‬ ‫من‬ ‫شعاع‬(Fitness Function).‫بالكفاءة‬ ‫اسمه‬ ‫معطى‬ ‫لحل‬ ‫يمنحه‬ ‫الذي‬ ‫والرقم‬ ‫س‬ ‫لحل‬ ‫المعطاة‬ ‫الكفاءة‬ ‫على‬ ‫أساسي‬ ‫بشكل‬ ‫يعتمد‬ ‫جديد‬ ‫محتوى‬ ‫بناء‬‫الطريقة‬ ‫هذه‬ .‫ابق‬ .‫العالية‬ ‫كفاءة‬ ‫ذو‬ ‫المحتوى‬ ‫إنشاء‬ ‫إلى‬ ‫تهدف‬ ( ‫تطويرية‬ ‫خوارزميات‬ ‫تستخدم‬ ‫الحقا‬ ‫سنردها‬ ‫التي‬ ‫األمثلة‬ ‫جميع‬Evolutionary Algorithm) ‫المحتملة‬ ‫الحلول‬ ‫من‬ ‫مجموعة‬ ‫على‬ ‫التطويرية‬ ‫الخوارزميات‬ ‫تعتمد‬ .‫المحتوى‬ ‫عن‬ ‫للبحث‬ ‫كأداة‬ ‫تقي‬ ‫يتم‬ ‫جيل‬ ‫كل‬ ‫في‬ .‫الذاكرة‬ ‫في‬ ‫مخزنة‬‫وفقا‬ ‫تريتيبها‬ ‫ويتم‬ ‫الكفاءة‬ ‫تابع‬ ‫باستخدام‬ ‫الحلول‬ ‫هذه‬ ‫يم‬ ‫تلك‬ ‫باستثناء‬ ،‫الجيدة‬ ‫الحلول‬ ‫من‬ ‫بنسخ‬ ‫واستبدالها‬ ‫المجموعة‬ ‫من‬ ‫حذفها‬ ‫يتم‬ ‫الحلول‬ ‫أسوء‬ .‫لكفاءتها‬ ‫من‬ ‫ليس‬ .‫اخرى‬ ‫حلول‬ ‫مع‬ ‫دمجها‬ ‫تم‬ ‫او‬ )‫لطفرات‬ ‫(تعرضت‬ ‫عشوائي‬ ‫بشكل‬ ‫تعديلها‬ ‫تم‬ ‫التي‬ ‫ت‬ ‫خوارزميات‬ ‫استخدام‬ ‫يتم‬ ‫أن‬ ‫الضرورة‬‫إستخدام‬ ‫الممكن‬ ‫فمن‬ .‫حصري‬ ‫بشكل‬ ‫طويرية‬ ‫بغض‬ ‫غالبا‬ ‫نفسها‬ ‫هي‬ ‫الحلول‬ ‫تمثيل‬ ‫طريقة‬ ‫ان‬ ‫ذكره‬ ‫الجدير‬ ‫ومن‬ .‫اخرى‬ ‫بحث‬ ‫خوارزميات‬ .‫المستخدمة‬ ‫البحث‬ ‫خوارزمية‬ ‫عن‬ ‫النظر‬ 1.3.‫بحثية‬ ‫خوارميات‬ ‫بإستخدام‬ ‫المولد‬ ‫المحتوى‬ ‫عن‬ ‫أمثلة‬ ‫بإستخدا‬ ‫دة‬ّ‫المول‬ ‫األمثلة‬ ‫من‬ ‫مجموعة‬ ‫إلى‬ ‫القسم‬ ‫هذا‬ ‫في‬ ‫سنتعرض‬‫ونحاول‬ ‫بحثية‬ ‫خوارزميات‬ ‫م‬ .‫عليها‬ ‫سابقا‬ ‫عنه‬ ‫تحدثنا‬ ‫ما‬ ‫إسقاط‬ 1.13.‫بـ‬ ‫شبيهة‬ ‫أللعاب‬ ‫قواعد‬ ‫مجموعة‬Pac-Man [ ‫في‬ ‫المقدمة‬ ‫الدراسة‬ ‫حسب‬9‫قام‬ .](Togelius and Schmidhbuer)‫بناء‬ ‫تم‬ .‫تجربة‬ ‫ببناء‬ ‫بشكل‬ )‫ضروري‬ ‫(محتوى‬ ‫قواعد‬ ‫مجموعة‬Offline‫عميل‬ ‫بتحريك‬ ‫الالعب‬ ‫يقم‬ ‫حيث‬ .‫شبكة‬ ‫للعبة‬ ‫ب‬‫لعبة‬ ‫تشبه‬ ‫طريقة‬Pac-Man‫مختلفة‬ ‫ألوان‬ ‫من‬ ‫وأغراض‬ ‫جدران‬ ‫مجموعة‬ ‫على‬ ‫تحتوي‬ ‫الشبكة‬ . ‫القواعد‬ ‫حسب‬ ‫على‬ ‫معادية‬ ‫أو‬ ‫صديقة‬ ‫شخصيات‬ ‫أو‬ ،‫التقاطها‬ ‫يجب‬ ‫قطع‬ ‫أنها‬ ‫على‬ ‫فهمها‬ ‫يمكن‬ ‫تأثير‬ ‫يمثل‬ ‫ثابت‬ ‫حجم‬ ‫ذو‬ ‫معامالت‬ ‫شعاع‬ ‫شكل‬ ‫على‬ ‫القواعد‬ ‫مجموعة‬ ‫تمثيل‬ ّ‫م‬‫ت‬ .‫المطورة‬ ‫تتصادم‬ ‫عندما‬ ‫األغراض‬‫مجموعة‬ ‫تمثيل‬ ‫يمكن‬ .‫سلوكها‬ ‫ّف‬‫ص‬‫يو‬ ‫أنه‬ ‫كما‬ ‫العميل‬ ‫مع‬ ‫أو‬ ‫بعضها‬ ‫مع‬
  • 30. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 29 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫موضعات‬ّ‫ت‬‫ال‬ ‫باستثناء‬ ‫المحدد‬ ‫النوع‬ ‫من‬ ‫كان‬ ‫الجينوتايب‬ .‫الطريقة‬ ‫هذا‬ ‫بمثل‬ ‫األلعاب‬ ‫من‬ ‫جيدة‬ .‫المرن‬ ‫المحاكي‬ ‫النوع‬ ‫من‬ ‫كان‬ ‫التقييم‬ ‫تابع‬ .‫اإلبتدائية‬ 1.11.‫وحة‬ّ‫ل‬‫ال‬ ‫أللعاب‬ ‫قواعد‬ ‫مجموعة‬ [ ‫الدراسة‬ ‫حسب‬12‫قام‬ ‫فقد‬ ]Browne‫بشكل‬ ‫الضرورية‬ ‫القواعد‬ ‫لتطوير‬ ‫نظام‬ ‫ببناء‬ ‫قام‬ Offline‫مباشر‬ ‫بشكل‬ ‫األلعاب‬ ‫قواعد‬ ‫تمثيل‬ ‫تم‬ .‫الجينية‬ ‫البرمجة‬ ‫باستخدام‬ ‫اللوحية‬ ‫لأللعاب‬ ( ‫تعبيرات‬ ‫كأشجار‬Expression Trees‫بتمثيل‬ ‫تسمح‬ ‫ّة‬‫ي‬‫الوصف‬ ‫اللغة‬ ‫هذه‬ .‫وصفية‬ ‫لغة‬ ‫باستخدام‬ ) ‫بما‬ ‫وحية‬ّ‫الل‬ ‫األلعاب‬ ‫من‬ ‫لعدد‬ ‫القواعد‬،‫معدلة‬ ‫كانت‬ ‫استخدمها‬ ‫التي‬ ‫الخوارزمية‬ .‫شهيرة‬ ‫ألعاب‬ ‫فيها‬ ‫أولوية‬ ‫ومنحهم‬ ‫عليهم‬ ‫حافظ‬ ‫وإنما‬ ‫كامل‬ ‫بشكل‬ ‫منهم‬ ‫التخلص‬ ‫يتم‬ ‫لم‬ ‫المنخفضة‬ ‫الكفاءة‬ ‫ذوو‬ ‫فاألبناء‬ ‫تقييم‬ ‫تابع‬ ‫من‬ ‫خليط‬ ‫كان‬ ‫قييم‬ّ‫ت‬‫ال‬ ‫تابع‬ .‫الحلول‬ ‫مجموعة‬ ‫تنوع‬ ‫على‬ ‫الحفاظ‬ ‫أجل‬ ‫من‬ ‫وذلك‬ ‫منخفضة‬ ‫محاكي‬ ‫تقييم‬ ‫وتابع‬ ‫مباشر‬.‫ثابت‬ 1.11.‫السباق‬ ‫أللعاب‬ ‫مسارات‬ [ ‫الدراسة‬ ‫حسب‬11‫قام‬ ‫فقد‬ ،]Togelius et al‫نظام‬ ‫ببناء‬online/offline‫بتوليد‬ ‫يقوم‬ ‫ألعاب‬ ‫أجل‬ ‫من‬ )‫اللعبة‬ ‫تصميم‬ ‫حسب‬ ‫ضروري‬ ‫غير‬ ‫أو‬ ‫ضروري‬ ‫محتوى‬ ‫يكون‬ ‫(قد‬ ‫مسارات‬ ‫ومن‬ .‫ثابت‬ ‫طول‬ ‫ذو‬ ‫معامالت‬ ‫شعاع‬ ‫بإستخدام‬ ‫مباشر‬ ‫بشكل‬ ‫المسارات‬ ‫تمثيل‬ ‫تم‬ .‫السباق‬‫يتم‬ ‫ثم‬ ‫بإستخدام‬ ‫الشعاع‬ ‫هذا‬ ‫ترجمة‬b-splines‫منحيات‬ ‫من‬ ‫(مجموعة‬Bezier‫مسار‬ ‫ّف‬‫ر‬‫تع‬ ‫التي‬ ) ‫محتوى‬ ‫إلنشاء‬ ‫الالعب‬ ‫تفضيالت‬ ‫ويراعي‬ ‫الجامد‬ ‫المحاكي‬ ‫النوع‬ ‫من‬ ‫المستخدم‬ ‫قييم‬ّ‫ت‬‫ال‬ ‫تابع‬ .‫الحلبة‬ ‫يتم‬ ‫سيارة‬ ‫شكل‬ ‫على‬ ‫عميل‬ ‫باستخدام‬ ‫تقييمه‬ ‫تم‬ ‫محتمل‬ ‫مطور‬ ‫محتوى‬ ‫كل‬ .‫ذوقه‬ ‫مع‬ ‫يتماشى‬‫التحكم‬ ‫المسار‬ ‫كفاءة‬ .‫للسيارة‬ ‫اإلنسان‬ ‫قيادة‬ ‫سلوك‬ ‫لتحاكي‬ ‫مسبقا‬ ‫تدريبها‬ ‫تم‬ ‫عصبونية‬ ‫شبكة‬ ‫باستخدام‬ ‫فيها‬ ‫قدم‬ّ‫ت‬‫ال‬ ‫مقدار‬ ،‫والصغرى‬ ‫العظمى‬ ‫السرعة‬ ‫بين‬ ‫الفرق‬ :‫المضمار‬ ‫على‬ ‫السيارة‬ ‫أداء‬ ‫على‬ ‫تعتمد‬ .‫المضمار‬ ‫على‬ ‫المحرز‬
  • 31. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 30 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 1.11.‫فضاء‬ ‫للعبة‬ ‫أسلحة‬ ‫تطوير‬ ‫قام‬Hastings et al [3]‫ببن‬.‫بحثية‬ ‫محتوى‬ ‫بناء‬ ‫خوارزمية‬ ‫باستخدام‬ ‫الالعبين‬ ‫متعددة‬ ‫لعبة‬ ‫اء‬ ‫أعداء‬ ‫مع‬ ‫المواجهات‬ ‫من‬ ‫مجموعة‬ ‫وخوض‬ ‫فضاء‬ ‫مركبة‬ ‫قيادة‬ ‫الالعبين‬ ‫على‬ ‫المطورة‬ ‫اللعبة‬ ‫في‬ ‫أمر‬ ‫األسلحة‬ ‫من‬ ‫جيدة‬ ‫مجموعة‬ ‫حيازة‬ ‫ولكن‬ ‫إختياري‬ ‫محتوى‬ ‫هو‬ ‫ّالح‬‫س‬‫(ال‬ ‫أسلحة‬ ‫وجمع‬ .)‫اللعبة‬ ‫في‬ ‫قدم‬ّ‫ت‬‫ال‬ ‫تحقيق‬ ‫أجل‬ ‫من‬ ‫ضروري‬‫مباشر‬ ‫غير‬ ‫تمثيل‬ ‫بإستخدام‬ ‫ممثلة‬ ‫كانت‬ ‫األسلحة‬ ‫عصبونية‬ ‫شبكة‬ ‫وبنية‬ ‫أوزان‬ ‫أنها‬ ‫على‬ ‫األشعة‬ ‫هذه‬ ‫تفسير‬ ‫ويتم‬ ،‫األطوال‬ ‫متغيرة‬ ‫أشعة‬ ‫كمجموعة‬ ‫بالسالح‬ ‫الخاص‬ ‫الجزئيات‬ ‫بـمحرك‬ ‫تتحكم‬ ‫بدورها‬ ‫والتي‬(Particle Engine). ‫تعت‬ ‫سالح‬ ‫كل‬ ‫كفاءة‬ .‫التفاعلي‬ ‫النوع‬ ‫من‬ ‫المستخدم‬ ‫الكفاءة‬ ‫تابع‬‫قام‬ ‫التي‬ ‫المرات‬ ‫عدد‬ ‫على‬ ‫مد‬ ‫فيها‬ ‫بقي‬ ‫التي‬ ‫الفترة‬ ‫وإلى‬ ،‫السالح‬ ‫هذا‬ ‫واختيار‬ ‫باللعبة‬ ‫الخاص‬ ‫المخدم‬ ‫إلى‬ ‫بالولوج‬ ‫المستخدمون‬ .‫إستخدام‬ ‫دون‬ ‫الالعب‬ ‫ترسانة‬ ‫ضمن‬ ‫السالح‬ ‫هذا‬ 1.14.‫للعبة‬ ‫المراحل‬ ‫تصميم‬Super Mario Bros ‫قام‬Pedersen et al [12]‫دراسته‬ ‫في‬‫مفتوحة‬ ‫اللعبة‬ ‫على‬ ‫بتعديل‬‫تغير‬ ‫ليجعلها‬ ‫ماريو‬ ‫المصدر‬ ‫بشكل‬ ‫المراحل‬ ‫تمثيل‬ ‫تم‬ .‫الالعب‬ ‫رغبات‬ ‫مع‬ ‫لتتماشى‬ ‫محتواها‬very indirectly‫شكل‬ ‫على‬ ّ‫ص‬‫يو‬ ‫قصير‬ ‫معامالت‬ ‫شعاع‬‫الخوارزمية‬ ‫تقوم‬ .‫المرحلة‬ ‫ضمن‬ ‫في‬ ‫وتموضعها‬ ‫الحفر‬ ‫عدد‬ ‫ف‬ .‫عشوائي‬ ‫بشكل‬ ‫كاملة‬ ‫مرحلة‬ ‫لبناء‬ ‫المعلومات‬ ‫هذه‬ ‫باستخدام‬ ‫مباشر‬ ‫التقييم‬ ‫تابع‬data-driven‫بإستخدام‬ ‫تقوم‬ ‫عصبونية‬ ‫شبكات‬ ‫استخدم‬ .‫ّص‬‫ص‬‫ومخ‬ ،‫(المتعة‬ ‫الالعب‬ ‫بمشاعر‬ ‫للتنبؤ‬ ‫الالعب‬ ‫ألسلوب‬ ‫ّفة‬‫ص‬‫مو‬ ‫ومعامالت‬ ‫للعبة‬ ‫ّفة‬‫ص‬‫المو‬ ‫المعامالت‬ ‫ضمن‬ ‫المعايير‬ ‫كأحد‬ ‫العصبونيات‬ ‫الشبكات‬ ‫خرج‬ ‫إستخدام‬ ‫ويتم‬ )‫الملل‬ ،‫التعب‬ ،‫اإلحباط‬ ،‫التحدي‬ ‫الع‬ ‫الشبكات‬ ‫تدريب‬ ‫تم‬ .‫الكفاءة‬ ‫تابع‬.‫العبين‬ ‫مجموعة‬ ‫من‬ ‫تجميعها‬ ‫تم‬ ‫عينات‬ ‫باستحدام‬ ‫صبونية‬
  • 32. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 31 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 1.13.‫المدروسة‬ ‫اللعبة‬‫الدراسة‬ ‫هذه‬ ‫في‬ ‫ماريو‬ ‫لعبة‬ ‫هي‬ ‫الدراسة‬ ‫هذه‬ ‫في‬ ‫المدروسة‬ ‫اللعبة‬ ‫فإن‬ ‫سابقا‬ ‫تكلمنا‬ ‫كما‬Super Mario Bros ‫بنسخة‬ ‫والمطورة‬Java‫قبل‬ ‫من‬Pedersen [12]‫الدراسات‬ ‫من‬ ‫كثير‬ ‫في‬ ‫ماريو‬ ‫لعبة‬ ‫اختيار‬ ‫يتم‬ . ‫الب‬‫العديد‬ ‫طريقها‬ ‫عن‬ ‫استخراج‬ ‫يمكن‬ ‫كالسيكية‬ ‫كلعبة‬ ‫ممتازة‬ ‫تجعلها‬ ‫خصائص‬ ‫من‬ ‫لها‬ ‫لما‬ ‫حثية‬ .‫اإلحصائية‬ ‫والمعلومات‬ ‫الدراسات‬ ‫من‬
  • 33. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 32 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 34. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 33 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫الرابع‬ ‫الفصل‬ ‫الالعب‬ ‫من‬ ‫المسترجعة‬ ‫المشاعر‬
  • 35. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 34 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 36. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 35 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 4.‫الالعب‬ ‫من‬ ‫المسترجعة‬ ‫المشاعر‬ ‫دراسة‬ 4.4.‫اللعب‬ ‫متعة‬Fun ‫المل‬ ‫اإلحصائي‬ ‫الترابط‬ ‫على‬ ‫الحصول‬ ‫يتم‬‫حوظ‬statistically significant correlations ‫الـ‬ ‫حدود‬ ‫في‬ ‫يكون‬ ‫ما‬ ‫وغالبا‬ ‫أخرى‬ ‫إلى‬ ‫دراسة‬ ‫من‬ ‫يختلف‬ ‫(والذي‬1.‫ميزات‬ ‫عدة‬ ‫خالل‬ ‫من‬ )% ‫الرتب‬ ‫سريعة‬ ‫لعبة‬ ‫من‬ ‫الالعب‬ ‫استمتاع‬ ‫مدى‬ ‫عن‬ ‫صورة‬ ‫يرسم‬ ‫الترابط‬ ‫هذا‬ ‫مثل‬ ‫وجود‬fast paced game‫وتقدم‬ ‫تفاعل‬ ‫غالبا‬ ‫تتضمن‬ ‫والتي‬progress‫مس‬‫من‬ ‫والكثير‬ ،‫عب‬ ّ‫لال‬ ‫تمر‬ .‫عليهم‬ ‫والقضاء‬ ‫قتلهم‬ ‫يتم‬ ‫الذين‬ ‫األعداء‬ ‫وعدد‬ ،‫الركض‬ ‫في‬ ‫الواردة‬ ‫المقارنة‬ ‫حسب‬ ‫البعض‬ ‫يقول‬ ‫أن‬ ‫الممكن‬ ‫من‬[1]‫أن‬ ‫يمكن‬ ‫اللعب‬ ‫متعة‬ ‫مفهوم‬ ‫أنه‬ ‫االنسياب‬ ‫مفهوم‬ ‫ضمن‬ ‫يوضع‬flow‫بتقدم‬ ‫يقوم‬ ‫الالعب‬ ‫بأن‬ ‫يقول‬ ‫والذي‬ ،progress‫اللعب‬ ‫أثناء‬ ‫متواني‬ ‫غير‬unhindered‫التحدي‬ ‫من‬ ‫شيئا‬ ‫معينة‬ ‫نسبة‬ ‫يتضمن‬ ‫االنسياب‬ ‫مفهوم‬ ‫ولكن‬ Challenge‫ميزة‬ ‫أي‬ ‫يوجد‬ ‫ال‬ ‫وبالتالي‬ )‫الحقا‬ ‫شرحه‬ ‫سيتم‬ ‫(الذي‬feature‫في‬ ‫التحدي‬ ‫تميز‬ ‫قد‬ .‫الحالة‬ ‫هذه‬‫عندما‬ ‫مثال‬ ‫األقل‬ ‫وعلى‬ ،‫سهلة‬ ‫تكون‬ ‫عندما‬ ‫باللعبة‬ ‫الالعبون‬ ‫يستمتع‬ ‫أن‬ ‫المتحتمل‬ ‫من‬ ‫م‬ ‫واحدة‬ ‫مرحلة‬ ‫يلعبون‬‫في‬ ‫المقدمة‬ ‫الدراسة‬ ‫حسب‬ .‫اللعبة‬ ‫ن‬[1]‫متعة‬ ‫معيار‬ ‫يكون‬ ‫ما‬ ‫غالبا‬ ‫فإنه‬ ‫اللعب‬fun‫لألحداث‬ ‫معقد‬ ‫بتسلسل‬ ‫ويكون‬ ‫كثيرة‬ ‫بعوامل‬ ‫متأثر‬complex chains of events ‫اللعب‬ ‫ميزات‬ ‫بين‬ ‫العالقة‬ ‫وجود‬ ‫تدعم‬ ‫بنظرية‬ ‫ويتصل‬gameplay features‫واالستمتاع‬ enjoyment. 4.4.‫التحدي‬Challenge ‫هن‬‫ميزات‬ ‫عدة‬ ‫اك‬features،‫األعداء‬ ‫من‬ ‫كبير‬ ‫عدد‬ ‫كوجد‬ .‫التحدي‬ ‫مع‬ ‫وكبير‬ ‫وثيق‬ ‫بشكل‬ ‫ترتبط‬ ‫على‬ ‫الواحدة‬ ‫المرحلة‬ ‫في‬ ‫الدروع‬ ‫أو‬ ‫الطاقة‬ ‫زيادة‬ ‫كائنات‬ ‫عدد‬ ‫يؤثر‬ ‫كما‬ ،‫األعداء‬ ‫هؤالء‬ ‫وقوة‬ .‫فيها‬ ‫التحدي‬ ‫مستوى‬ 4.4.‫اإلحباط‬Frustration ‫على‬ ‫اعتمادا‬ ‫عام‬ ‫بشكل‬ ‫األلعاب‬ ‫في‬ ‫غالبا‬ ‫وتكون‬[1]‫أثناء‬ ‫متكرر‬ ‫بشكل‬ ‫يقف‬ ‫الالعب‬ ‫أن‬ ‫بشكل‬ ‫بالمرحلة‬ ‫الفوز‬ ‫عدم‬ ‫حالة‬ ‫في‬ ‫أو‬ ،‫طريقه‬ ‫في‬ ‫ما‬ ‫عقبة‬ ‫تجاوز‬ ‫كيفية‬ ‫في‬ ‫يفكر‬ ‫عندما‬ ‫وذلك‬ ‫اللعب‬ ‫لعبة‬ ‫مدار‬ ‫على‬ ‫األعداء‬ ‫من‬ ‫أي‬ ‫قتل‬ ‫وعدم‬ ‫المرات‬ ‫من‬ ‫كبير‬ ‫عدد‬ ‫الموت‬ ‫مثال‬ ‫جراء‬ ‫فيها‬ ‫والخسارة‬ .‫كاملة‬
  • 37. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 36 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 4.4.‫التخمين‬ ‫قابلية‬Predictability ‫ال‬ ‫هذه‬ ‫توجد‬‫حسب‬ ‫مشاعر‬[1]‫نسبة‬ ‫وجود‬ ‫على‬ ‫يدل‬ ‫وذلك‬ ،‫بنجاح‬ ‫ما‬ ‫مرحلة‬ ‫الالعب‬ ُّ‫م‬‫ُت‬‫ي‬ ‫عندما‬ ‫خالل‬ ‫من‬ ‫بجمعها‬ ‫قام‬ ‫التي‬ ‫خبرته‬ ‫على‬ ‫اعتمادا‬ ‫بالمرحلة‬ ‫بالفوز‬ ‫قام‬ ‫فهو‬ ،‫لديه‬ ‫الخبرة‬ ‫من‬ ‫جيدة‬ .‫الفوز‬ ‫لتحقيق‬ ‫منها‬ ‫المناسبة‬ ‫اللعب‬ ‫وبطريقة‬ ‫غالبا‬ ‫للمرحلة‬ ‫معرفته‬ 4.4.‫والملل‬ ‫الضجر‬Boredom ‫الضجر‬ ‫يكون‬‫بعرض‬ ‫حفر‬ ‫على‬ ‫مرارا‬ ‫القفز‬ ‫كطلب‬ ‫عب‬ ّ‫لال‬ ‫أحيانا‬ ‫جدا‬ ‫سهلة‬ ‫مهام‬ ‫وجود‬ ‫هيئة‬ ‫في‬ ‫في‬ ‫الدراسة‬ ‫بينت‬ .‫جدا‬ ‫صغير‬[1]‫ه‬ّ‫ن‬‫أ‬‫ماريو‬ ‫لعبة‬ ‫في‬Mario‫خطي‬ ‫سلوك‬ ‫هناك‬ ‫أن‬ ‫مثال‬ .‫فيه‬ ‫تتحكم‬ ‫واحدة‬ ‫وميزة‬ ‫الملل‬ ‫بين‬ ‫يربط‬ ‫للنموذج‬ 4.4.‫َع‬‫ز‬َ‫الج‬Anxiety ‫حسب‬[1]‫جميع‬ ‫فإن‬‫السمات‬‫مترا‬ ‫تكون‬ ‫التي‬َ‫ز‬َ‫ج‬‫ال‬ ‫مع‬ ‫بطة‬‫قابلية‬ ‫مع‬ ‫مترابطة‬ َ‫ا‬‫غالب‬ ‫تكون‬ ‫ع‬ ‫التخمين‬Predictability‫الالعب‬ ‫بأن‬ ‫تعني‬ ‫والتي‬ ،‫معكوسة‬ ‫تكون‬ ‫العالقات‬ ‫قيم‬ ‫غالبا‬ ‫ولكن‬ ، .‫للتخمين‬ ‫قابلية‬ ‫أقل‬ ‫المرحلة‬ ‫كانت‬ ‫كلما‬ ‫جزعا‬ ‫أكثر‬ ‫يكون‬ ‫غالبا‬
  • 38. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 37 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 39. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 38 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 40. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 39 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫الفصل‬‫الخامس‬ ‫كامل‬ ‫بشكل‬ ‫البحثية‬ ‫الدراسة‬ ‫مخطط‬
  • 41. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 40 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 42. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 41 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 4.‫مخ‬‫كامل‬ ‫بشكل‬ ‫البحثية‬ ‫الدراسة‬ ‫طط‬ 4.4.‫البحثية‬ ‫الدراسة‬ ‫مخطط‬ .‫الحقا‬ ‫بالتفصيل‬ ‫مرحلة‬ ‫كل‬ ‫شرح‬ ‫سيتم‬ .،‫التالية‬ ‫األربعة‬ ‫المخططات‬ ‫من‬ ‫النظام‬ ‫يتألف‬ ‫س‬ ‫على‬ ‫باالعتماد‬ ‫المراحل‬ ‫توليد‬ ‫من‬ ‫األولى‬ ‫المرحلة‬ ‫تتألف‬‫السمات‬‫المتحكمة‬Controllable features‫منه‬ ‫ويطلب‬ ‫لالعب‬ ‫لعبتان‬ ‫تقدم‬ ‫حيث‬ ‫المعطيات‬ ‫جمع‬ ‫مرحلة‬ ‫هي‬ ‫التانية‬ ‫المرحلة‬ ‫تكون‬ . ‫الثالثة‬ ‫المرحلة‬ .‫حدا‬ ‫على‬ ‫مرحلة‬ ‫كل‬ ‫في‬ ‫رأيه‬ ‫وبيان‬ ‫الثالث‬ ‫الشعورية‬ ‫النواح‬ ‫من‬ ‫أفضل‬ ‫أيهما‬ ‫بيان‬ Phase-3: Preference Modelling Phase-4: Adaptive Modeler Controllable features Gameplay features Prediction of player’s emotion Enforced Controllable features Gameplay features Exhaus tive Prediction of player’s emotion Phase-1: Levels Generation Level Generator Phase-2: Data Collection Levels A B Gameplay Features Visual BehaviourIn-game Events Questionnaire 4-AFS Level Rating Controllable Features
  • 43. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 42 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫الالعب‬ ‫من‬ ‫المسترجعة‬ ‫الشعورية‬ ‫بالنواح‬ ‫يتنبأ‬ ‫نموذج‬ ‫لبناء‬ ‫هي‬ ‫والرابعة‬‫خواص‬ ‫على‬ ‫اعتمادا‬ ‫له‬ ‫اللعب‬Gameplay features‫بحثية‬ ‫دراسة‬ ‫في‬ ‫النموذجين‬ ‫هذين‬ ‫عن‬ ‫المزيد‬ ‫قراءة‬ ‫يمكن‬ . .‫لنا‬ ‫أخرى‬ ‫االندماجية‬ :‫الشعورية‬ ‫للحالة‬ ‫جميعها‬ ‫النماذج‬ ‫بناء‬ ‫هنا‬ ‫سيتم‬Engagement.
  • 44. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 43 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 45. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 44 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 46. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 45 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫الفصل‬‫السادس‬ ‫المحتوى‬ ‫توليد‬ ‫أجل‬ ‫من‬ ‫الالعب‬ ‫خبرة‬ ‫نمذجة‬
  • 47. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 46 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 48. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 47 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 4.‫خبر‬ ‫نمذجة‬‫المحتوى‬ ‫توليد‬ ‫أجل‬ ‫من‬ ‫الالعب‬ ‫ة‬ 4.4.‫التطورية‬ ‫العصبونية‬ ‫طريق‬ ‫عن‬ ‫التفضيل‬ ‫تعلم‬Neuro-evolutionary Preference Learning through Player Modeling ‫في‬ ‫المقترحة‬ ‫للطريقة‬ ‫الرئيسية‬ ‫المكونات‬ ‫السابق‬ ‫الشكل‬ ‫يوضح‬[1].‫الالعب‬ ‫من‬ ‫التفضيل‬ ‫لتعلم‬ ‫نم‬ ‫زيادة‬ ‫يوضح‬ ‫الشكل‬ ‫من‬ ‫األعلى‬ ‫القسم‬‫القسم‬ ‫في‬ ‫تظهر‬ ‫التفضيل‬ ‫تعلم‬ ‫عملية‬ ‫بينما‬ ،‫الالعب‬ ‫ذجة‬ ‫من‬ ‫مجموعة‬ ‫استخراج‬ ‫يتم‬ ،‫المقاربة‬ ‫هذه‬ ‫في‬ .‫األسفل‬‫السمات‬(features‫من‬ ‫مجموعة‬ ‫من‬ ) ( ‫اللعب‬ ‫ميزات‬ ‫هي‬ ‫والتي‬ ‫لالعبين‬ ‫المسجلة‬ ‫اللعبة‬ ‫بيانات‬gameplay features‫معالجة‬ ‫ويتم‬ ) ‫هذه‬‫السمات‬( ‫ميزات‬ ‫اختيار‬ ‫خوارزمية‬ ‫طريق‬ ‫عن‬feature selection algorithm‫الختيار‬ ) ‫مجموعة‬‫السمات‬‫التفضيلي‬ ‫النموذج‬ ‫تطبيق‬ ‫عند‬ ‫أداء‬ ‫أعلى‬ ‫تعطي‬ ‫التي‬ ‫مالئمة‬ ‫األكثر‬ (preference model‫من‬ ‫المجموعة‬ ‫هذه‬ ‫بين‬ ‫يقابل‬ ‫أن‬ ‫يتعلم‬ ‫التفضيلي‬ ‫النموذج‬ ‫أن‬ ‫حيث‬ ،) ‫السمات‬.‫اللعبة‬ ‫العبي‬ ‫من‬ ‫عنها‬ ‫اإلخبار‬ ‫يتم‬ ‫التي‬ ‫التفضيل‬ ‫وبيانات‬ ‫ال‬ ‫في‬‫في‬ ‫المقترح‬ ‫الموسع‬ ‫نموذج‬[1]‫نموذج‬ ‫إلنشاء‬ ‫اللعب‬ ‫ميزات‬ ‫من‬ ‫أخرى‬ ‫مجموعة‬ ‫اختيار‬ ‫يتم‬ ‫متنبئ‬ ‫التوسعة‬ ‫هذه‬ ‫إنشاء‬ ‫يؤمن‬ ،‫الالعب‬ ‫بتصنيفات‬ ‫التفضيلي‬ ‫النموذج‬ ‫يغذي‬ ‫والذي‬ ‫لالعب‬ ( ‫للتفضيل‬preference predictor.‫اسلوبه‬ ‫أو‬ ‫الالعب‬ ‫سلوك‬ ‫عن‬ ‫صريح‬ ‫مؤشر‬ ‫مع‬ ) ‫الدراسة‬ ‫هذه‬ ‫في‬[1]‫استخد‬ ‫تم‬( ‫المنبثقة‬ ‫الذاتي‬ ‫التنظيم‬ ‫خرائط‬ ‫ام‬Emergent self-organizing maps‫أو‬ )ESOM‫كدراسة‬ ‫وسنضعها‬ ‫هنا‬ ‫نستخدمها‬ ‫لن‬ ‫والتي‬ ‫الالعبين‬ ‫لنمذجة‬ ‫كاختصار‬
  • 49. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 48 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games .‫الالعب‬ ‫تفضيالت‬ ‫لتعلم‬ ‫التطورية‬ ‫العصبونية‬ ‫و‬ ،‫مستقبلية‬‫الدراسة‬ ‫في‬ ‫النهائي‬ ‫التفضيل‬ ‫نموذج‬ ‫ا‬ ‫ثنائية‬ ‫المقاربة‬ ‫انتهاء‬ ‫بعد‬ ‫السابقة‬( ‫خطية‬ ‫غير‬ ‫واحدة‬ ‫بيرسيبترون‬ ‫طبقة‬ ‫هو‬ ‫لطور‬Non-linear SLP‫المعطى‬ ‫الالعب‬ ‫ونمط‬ ‫ُختارة‬‫م‬ ‫لعاب‬ ‫ميزات‬ ‫مجموعة‬ ‫من‬ ‫عليها‬ ‫تدربت‬ ‫تفضيالت‬ ‫تتوقع‬ ) ‫بواسطة‬ESOM.‫الالعبين‬ ‫لتصنيف‬ ‫اللعب‬ ‫ميزات‬ ‫من‬ ‫أخرى‬ ‫مجموعة‬ ‫تستخدم‬ ‫التي‬‫اختيار‬ ‫تم‬ ‫أجل‬ ‫من‬ ‫مناسبة‬ ‫إحصائية‬ ‫ميزات‬SLP‫و‬ESOM‫ا‬ ‫طريق‬ ‫عن‬( ‫األمامي‬ ‫التسلسلي‬ ‫الختيار‬SFS) ‫الختيار‬ ‫كطريقة‬‫السمات‬.‫المأخوذ‬ ‫النموذج‬ ‫وسنذكر‬ ،‫درستنا‬ ‫عن‬ ‫السابق‬ ‫النموذج‬ ‫يختلف‬ .‫يلي‬ ‫فيما‬ ‫بالتفصيل‬ 4.4.‫اللعبة‬ ‫لعب‬ ‫بعد‬ ‫عادة‬ُ‫م‬‫ال‬ ‫الالعب‬ ‫خبرة‬Reported player’s experience of playing the game ‫من‬ ‫وتقاس‬‫استبيان‬ ‫خالل‬‫من‬ ‫ف‬ّ‫مؤل‬3‫خيار‬‫ا‬‫سأل‬ُ‫ت‬ )‫ّة‬‫ي‬‫(قسر‬ ‫مسبقا‬ ‫دة‬ّ‫د‬‫مح‬ ‫خيارت‬ ‫ذات‬ ‫ت‬ ‫عب‬ ّ‫لال‬‫بعد‬‫أ‬‫أزواج‬ ‫من‬ ‫اثنين‬ ‫لعب‬ ‫ن‬( ‫اللعبة‬Game Pair‫يمكن‬ ‫التي‬ ‫بالمميزات‬ ‫(مختلفتين‬ ) ‫اللعبة‬ ‫في‬ ‫بها‬ ‫التحكم‬Controllable features‫بلعبه‬ ‫قام‬ ‫الذي‬ ‫اللعب‬ ‫بزوج‬ ‫رأيه‬ ‫إلعطاء‬ ‫وذلك‬ ) ‫ال‬ ‫لعب‬ ‫عندما‬ ‫آتته‬ ‫قد‬ ‫التي‬ ‫المشاعر‬ ‫على‬ ‫اعتمادا‬.‫ّم‬‫ي‬‫المق‬ ‫البروتكوكول‬ ‫شرح‬ ‫وسيتم‬ .‫لعبة‬ 4.4.‫التجريبي‬ ‫والبروتوكول‬ ‫عادة‬ُ‫م‬‫ال‬ ‫الالعب‬ ‫خبرة‬Reported player experience and experimental protocol ‫في‬ ‫المقترحة‬ ‫التجريبية‬ ‫نفس‬ ‫بأخذ‬ ‫قمنا‬[19]‫حسب‬[1]‫زوجين‬ ‫الالعب‬ ‫يلعب‬ ‫أن‬ ‫على‬ ‫تقوم‬ ‫والتي‬ ‫اللعبة‬ ‫أزواج‬ ‫من‬‫باإل‬ ‫الالعب‬ ‫يقوم‬ ‫وبعدها‬‫تبعا‬ ‫وذلك‬ ‫محددة‬ ‫خيارات‬ ‫ذات‬ ‫أسئلة‬ ‫أربع‬ ‫عن‬ ‫جابة‬ ( ‫خاضها‬ ‫التي‬ ‫للمشاعر‬Emotional Preference‫ببرتوكول‬ ‫والمسمى‬ )‫َّدة‬‫د‬‫ح‬ُ‫م‬ ‫تباديل‬ ‫أربع‬ ‫الخيارات‬(4-alternative forced choice (4-AFS):‫الشكل‬ ‫على‬ ‫خياراته‬ ‫تكون‬ ‫والذي‬ ) ‫اللعبة‬A[B]‫أكثر‬ ‫كانت‬E‫اللعبة‬ ‫من‬B[A]‫بالعكس‬ ‫(أو‬ .-‫محددين‬ ‫لخيارين‬ ‫تبديلين‬ )ً‫ا‬‫حصر‬ ‫كانتا‬ ‫اللعبتين‬ ‫كلتا‬E. ‫غير‬ ‫كانتا‬ ‫اللعبتين‬ ‫كلتا‬E. ‫حيث‬E‫وجدانية‬ ‫حالة‬ ‫هي‬(Emotion)‫و‬ ‫التحقيق‬ ‫تحت‬‫ت‬ ‫قيما‬ ‫تأخذ‬‫على‬ ‫حتوي‬‫التداخل‬ ( "‫"االندماجية‬Engagement)ّ‫د‬‫وتح‬ ،‫يا‬(Challenge)،( ‫وإحباط‬Frustration‫دراستنا‬ ‫في‬ )
  • 50. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 49 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games .‫هذه‬‫اختيار‬ ‫يستند‬‫الدو‬ ‫هذه‬‫ا‬‫ل‬‫الثالث‬‫لعب‬ ‫صلة‬ ‫مدى‬ ‫حول‬‫ب‬ ‫الالعب‬‫عندما‬ ‫وشعبيتها‬ ‫لعبة‬‫يتعلق‬ ‫األمر‬‫ب‬‫دراسات‬‫في‬ ‫إجراؤه‬ ‫تم‬ ‫كما‬ ‫األلعاب‬ ‫تخص‬[12]. 4.4.‫لعب‬ ‫زوج‬Game Pair ‫لعبيتين‬ ‫الالعب‬ ‫يلعب‬ ‫بأن‬ ‫بها‬ ‫قمنا‬ ‫التي‬ ‫اللعب‬ ‫عملية‬ ‫نمط‬ ‫يتألف‬A،B‫بإعطاء‬ ‫يقوم‬ ‫ثم‬ ‫ومن‬ reporting‫لعب‬ ‫أثناء‬ ‫خاضها‬ ‫التي‬ ‫للمشاعر‬.‫للعبة‬ ‫ه‬ ‫ميزات‬ ‫شعاع‬ ‫على‬ ‫اعتمادا‬ ‫المراحل‬ ‫توليد‬ ‫في‬ ‫رأينا‬ ‫كما‬ ‫مرحلة‬ ‫كل‬ ،‫مرحلتين‬ ‫بتوليد‬ ‫نقوم‬ feature vector‫قيم‬ ‫إلى‬ ‫استنادا‬ ‫مرحلة‬ ‫ببناء‬ ‫يقوم‬ ‫والذي‬‫السمات‬.‫بداخله‬ ‫الموافقة‬
  • 51. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 50 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 52. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 51 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫السابع‬ ‫الفصل‬ ‫النماذج‬ ‫لبناء‬ ‫نظربة‬ ‫أفكار‬
  • 53. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 52 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 54. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 53 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 3.‫النماذج‬ ‫لبناء‬ ‫نظرية‬ ‫أفكار‬ 3.1.‫التحقق‬‫التصالبي‬Cross-Validation ‫أحيانا‬ ‫عليه‬ ‫يطلق‬ ‫والذي‬Rotation estimation[ ‫الدراسة‬ ‫حسب‬ ،12]‫إسلوب‬ ‫عن‬ ‫عبارة‬ ‫فإنه‬ ‫األول‬ :‫جزأين‬ ‫إلى‬ ‫البيانات‬ ‫تقسيم‬ ‫خالل‬ ‫من‬ ‫وذلك‬ ‫التعلم‬ ‫خوارزميات‬ ‫ومقارنة‬ ‫لتقييم‬ ‫إحصائي‬ ‫الن‬ ‫صحة‬ ‫من‬ ‫للتحقق‬ ‫ُستخدم‬‫ي‬ ‫واآلخر‬ ‫نموذج‬ ‫تدريب‬ ‫أو‬ ‫لتعليم‬ ‫ُستخدم‬‫ي‬‫التصالبي‬ ‫التحقق‬ ‫في‬ .‫موذج‬ ‫االعتيادي‬typical‫تتصالب‬ ‫أن‬ ‫يجب‬ ‫والتحقق‬ ‫التدريب‬ ‫مجموعات‬ ‫فإن‬cross-over‫بتكرارات‬ ‫ومرات‬rounds‫متتالية‬successive‫معطيات‬ ‫نقطة‬ ‫كل‬ ‫أن‬ ‫بحيث‬data point‫في‬ ‫فرصة‬ ‫لها‬ ‫محققة‬ ‫غير‬ ‫تكون‬ ‫أن‬validated against.‫أيضا‬ ‫التص‬ ‫التحقق‬ ‫في‬ ‫الرئيسي‬ ‫الشكل‬‫هو‬ ‫البي‬k-fold cross-validation‫من‬ ‫األخرى‬ ‫األشكال‬ . ‫من‬ ‫خاصة‬ ‫حاالت‬ ‫هي‬ ‫التصالبي‬ ‫التحقق‬k-fold cross-validation‫من‬ ‫عدد‬ ‫على‬ ‫تحتوي‬ ‫أو‬ ‫المرات‬rounds‫من‬k-fold cross-validation. 3.1.1.‫التصالبي‬ ‫التحقق‬ ‫أهداف‬ :‫التصالبي‬ ‫للتحقق‬ ‫محتمالن‬ ‫هدفان‬ ‫هناك‬ َّ‫متعل‬ ‫نموذج‬ ‫أداء‬ ‫مدى‬ ‫لمعرفة‬‫م‬learned model‫وموجودة‬ ‫جاهزة‬ ‫معطيات‬ ‫من‬ ‫للتعميم‬ ‫الخوارزمية‬ ‫قابلية‬ ‫بمدى‬ ‫لإلحاطة‬ ‫آخر‬ ‫بكالم‬ .‫واحدة‬ ‫خوارزمية‬ ‫باستخدام‬ generalizability. ‫جاهزة‬ ‫معطيات‬ ‫أجل‬ ‫من‬ ‫األفضل‬ ‫الخوارزمية‬ ‫إليجاد‬ ‫مختلفتين‬ ‫خوارزميتين‬ ‫أداء‬ ‫لمقارنة‬ ‫أو‬ ‫اثنين‬ ‫أداء‬ ‫لمقارنة‬ ،‫أخر‬ ‫بشكل‬ ‫أو‬ ،‫وموجودة‬‫المعامالت‬ ‫من‬ ‫أكثر‬parameters ‫بالمعامالت‬ ‫مقاد‬ ‫لنموذج‬parameterized model. ‫بشكل‬ ‫محقق‬ ‫الثاني‬ ‫الهدف‬ ‫أن‬ ‫حيث‬ ‫ببعضهما‬ ‫كبير‬ ‫بشكل‬ ‫مرتبطان‬ ‫ّابقين‬‫س‬‫ال‬ ‫الهدفين‬ ّ‫أن‬ ‫نالحظ‬ ‫التقاريب‬ ‫أحد‬ ‫معرفة‬ ‫حال‬ ‫في‬ ‫ضمني‬estimates.‫لألداء‬ ‫الممكنة‬
  • 55. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 54 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 3.1.1.‫التصالبي‬ ‫التحقق‬ ‫عمل‬ ‫كيفية‬ ‫في‬k-fold cross-validation‫إلى‬ ‫أوال‬ ‫تقسم‬ ‫المعطيات‬ ‫فإن‬k‫تقريبا‬ ‫(أو‬ ‫متساوي‬ ‫قسم‬ "‫"طية‬ ‫بـ‬ ‫عليه‬ ‫نطلق‬ ‫ما‬ ‫أو‬ )‫متساوي‬fold. ‫يتم‬ ‫فإنه‬ ‫مماثل‬ ‫وبشكل‬k‫دورة‬iteration‫كل‬ ‫ضمن‬ ‫يكون‬ ‫بحيث‬ ‫والتحقق‬ ‫التدريب‬ ‫من‬ iteration‫طية‬fold‫التحقق‬ ‫عليه‬ ‫َّق‬‫ب‬‫ُط‬‫ي‬ ‫المعطيات‬ ‫من‬ ‫مختلفة‬validation‫الـ‬ ‫و‬k-1‫طية‬ ‫للتعلم‬ ‫تستخدم‬ ‫الباقية‬learning. ‫على‬ ‫مثاال‬ ‫يوضح‬ ‫التالي‬ ‫الشكل‬3-fold cross-validation‫يعبر‬ ‫المعطيات‬ ‫من‬ ‫األغمق‬ ‫الجزأ‬ . ‫الصحة‬ ‫من‬ ‫التحقق‬ ‫معطيات‬ ‫عن‬ ‫يعبر‬ ‫لونيا‬ ‫عمقا‬ ‫واألخف‬ ‫التدريب‬ ‫عن‬validation. ‫المعطيات‬ ‫تطابق‬ ‫تحقيق‬ ‫عادة‬ ‫يتم‬stratifiedّ‫س‬‫مق‬ ‫تكون‬ ‫بأن‬‫إلى‬ ‫مة‬k‫التطابق‬ .‫طية‬ stratification‫تعبر‬ ‫طية‬ ‫كل‬ ‫بأن‬ ‫العملية‬ ‫هذه‬ ‫تضمن‬ ‫بحيث‬ ‫المعطيات‬ ‫ترتيب‬ ‫إعادة‬ ‫عملية‬ ‫هو‬ .‫المعطيات‬ ‫كامل‬ ‫عن‬ ‫جيد‬ ‫بشكل‬ ‫الثنائي‬ ‫التصنيف‬ ‫مثال‬ ‫في‬binary classification‫صف‬ ‫كل‬ ‫أن‬ ‫حيث‬class‫عن‬ ‫يعبر‬50% ‫المعطيات‬ ‫تقسيم‬ ‫األفضل‬ ‫من‬ ‫فإنه‬ ،‫المعطيات‬ ‫من‬‫صف‬ ‫كل‬ ‫أن‬ ‫بحيث‬ ‫طية‬ ‫كل‬ ‫ضمن‬ ‫وترتيبها‬ ‫العينات‬ ‫نصف‬ ‫من‬ ‫يتألف‬instances. 3.1.1.‫الطيات‬ ‫معامل‬ ‫اختيار‬k-fold ‫في‬ ‫الواردة‬ ‫الدراسة‬ ‫وحسب‬ ‫غالبا‬[12]‫اآللة‬ ‫تعليم‬ ‫تطبيقات‬ ‫في‬ ‫فإنه‬machine learning ‫المعطيات‬ ‫عن‬ ‫والتنقيب‬data mining‫التصالبي‬ ‫للتحق‬ ‫يكون‬ ‫فإنه‬12‫طيات‬10-fold cross-validation.‫الحاالت‬ ‫أغلب‬ ‫في‬
  • 56. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 55 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 3.1.4.‫التحقق‬ ‫من‬ ‫أخرى‬ ‫أنماط‬Validation ‫مثل‬ ‫التحقق‬ ‫في‬ ‫األخرى‬ ‫الطرق‬ ‫من‬ ‫العديد‬ ‫يوجد‬Hold-Out Validation‫و‬Leave-One- Out Cross-Validation‫و‬Repeated K-Fold Cross-Validation‫أيجاد‬ ‫يمكن‬ ‫والتي‬ [ ‫الدراسة‬ ‫خالل‬ ‫من‬ ‫بينها‬ ‫فيما‬ ‫مقارنة‬12]‫ما‬ ‫وفق‬:‫يلي‬ ‫التحقق‬ ‫طريقة‬ Validation method ‫الحسنات‬Pros‫السيئات‬Cons Resubstitution Validation ‫بسيطة‬‫وحفظ‬ ‫الزائد‬ ‫التدريب‬ ‫ظاهرة‬ ‫ظهور‬ ‫واحد‬ ‫لنمط‬ ‫الشبكة‬over-fitting Hold-out Validation‫التدريب‬ ‫عملية‬ ‫منفصلة‬ ‫واالختبار‬ ‫البعض‬ ‫بعضها‬ ‫عن‬ ،‫التدريب‬ ‫عمليات‬ ‫من‬ ‫قليل‬ ‫عدد‬ ‫االخت‬‫انحياز‬ ،‫بار‬variance‫كبير‬ k-fold cross validation‫دقيق‬ ‫وتخمين‬ ‫تقريب‬ ‫لألداء‬ ‫عينات‬ ‫من‬ ‫قليل‬ ‫عدد‬ ‫وتخمين‬ ‫تقريب‬ ،‫األداء‬‫أكثر‬ ‫معادة‬ ‫تدريب‬ ‫معطيات‬ ‫مرة‬ ‫من‬overlapped،‫انحياز‬ variance‫بكثير‬ ‫أعلى‬ ‫أو‬ ‫أدنى‬ ‫بشكل‬ ‫المثالي‬ ‫الحد‬ ‫من‬ Leave-One-Out cross- validation ‫أداء‬ ‫تخمين‬‫غير‬ ‫موروب‬unbiased ‫جدا‬ ‫كبير‬ ‫انحياز‬ Repeated k-fold cross- validation ‫تقريبات‬ ‫من‬ ‫كبير‬ ‫عدد‬ ‫األداء‬ ‫متكرر‬ ‫تدريب‬overlapped، ‫انحياز‬variance‫أو‬ ‫أدنى‬ ‫بشكل‬ ‫المثالي‬ ‫الحد‬ ‫من‬ ‫بكثير‬ ‫أعلى‬
  • 57. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 56 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 3.1.‫العبية‬ ‫الغير‬ ‫ات‬ّ‫ي‬‫ّخص‬‫ش‬‫ال‬Non-Player Characters (NPC) ‫في‬ ‫ورد‬ ‫كما‬[11]‫الو‬ ‫فإن‬‫صف‬Descriptions‫أن‬ ‫للبشر‬ ‫يتاح‬ ‫حتى‬ ‫صفات‬ ‫عدة‬ ‫يتطلب‬ ‫للبشر‬ ‫للتصديق‬ ‫قابل‬ ‫بأنه‬ ‫الشيء‬ ‫يصفوا‬believable‫ال‬ ‫التي‬ ‫الشخصيات‬ ‫هي‬ ‫العبية‬ ‫الغير‬ ‫صيات‬ّ‫خ‬‫الش‬ . ‫الشخصيات‬ ‫بأنها‬ ‫العبية‬ ‫الغير‬ ‫الشخصيات‬ ‫تعتبر‬ ‫األلعاب‬ ‫مجال‬ ‫في‬ .‫الالعب‬ ‫فيها‬ ‫يتحكم‬ ‫أن‬ ‫يمكن‬ ‫ال‬ ‫طريق‬ ‫عن‬ ‫بها‬ ‫التحكم‬ ‫يتم‬ ‫التي‬.‫الصنعي‬ ‫الذكاء‬ ‫طريق‬ ‫عن‬ ‫عليها‬ ‫سلوك‬ ‫إضافة‬ ‫خالل‬ ‫من‬ ‫حاسب‬ ‫التي‬ ‫التصميم‬ ‫خيارات‬ ‫إلى‬ ‫إشارة‬ ‫للتصديق‬ ‫قابليتها‬ ‫بمدى‬ ‫العبية‬ ‫الغير‬ ‫الشخصيات‬ ‫جودة‬ ‫تكمن‬ ‫العبية‬ ‫غير‬ ‫شخصيات‬ ‫تصميم‬ ‫عند‬ ‫تقديمها‬ ‫يمكن‬NPC‫تصديقها‬ ‫يمكن‬ ‫والتي‬believable‫في‬ .‫الجودة‬ ‫بنفس‬ ‫كلها‬ ‫ليست‬ ‫ولكن‬ ‫عديدة‬ ‫األلعاب‬
  • 58. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 57 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 59. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 58 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 60. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 59 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫الفصل‬‫الثامن‬: ‫األفضلية‬ ‫عن‬ ‫الكشف‬‫لنمذجة‬‫تجربة‬‫ا‬‫لالعب‬‫اللعب‬ ‫في‬ Preference Learning for Modeling Player Experience
  • 61. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 60 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 62. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 61 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 3.‫الالعب‬ ‫خبرة‬ ‫لنمذجة‬ ‫األفضليات‬ ‫طريق‬ ‫عن‬ ‫التعلم‬Preference learning for modeling player experience ‫تابع‬ ‫تقريب‬ ‫نريد‬ ‫فإننا‬ ،‫أعاله‬ ‫وصفناها‬ ‫التي‬ ‫العملية‬ ‫في‬ ‫جمعها‬ ‫تم‬ ‫التي‬ ‫البيانات‬ ‫إلى‬ ‫استنادا‬ (function‫ومم‬ )‫األعداء‬ ‫صعوبة‬ :‫(مثل‬ ‫للتعديل‬ ‫القابلة‬ ‫المميزات‬ ‫خالل‬ ‫من‬ )‫الالعب‬ ‫لعب‬ ‫يزات‬ ‫يلعب‬ ‫وهو‬ ‫شعرها‬ ‫التي‬ ‫والمشاعر‬ )‫أعداءه‬ ‫وأصابت‬ ‫الالعب‬ ‫أطلقها‬ ‫التي‬ ‫الطلقات‬ ‫عدد‬ :‫(مثل‬ ‫باستخدام‬ ‫التعلم‬ ‫تفضيالت‬ ‫باستخدام‬ ‫وذلك‬ )‫اإلحباط‬ :‫(مثل‬ ‫اللعبة‬(Neuroevolutionary preference learning.) ‫نفس‬ ‫على‬ ‫الدراسة‬ ‫هذه‬ ‫في‬ ‫استخدمناها‬ ‫والتي‬ ‫التعلم‬ ‫طريقة‬ ‫تقوم‬[ ‫في‬ ‫القائمة‬ ‫الطريقة‬1‫تقوم‬ ‫التي‬ ] ‫أعلى‬ ‫إلى‬ ‫أسفل‬ ‫من‬ ‫بطريقة‬ ‫المضي‬ ‫على‬Bottom Up‫خطية‬ ‫ارتباطات‬ ‫على‬ ‫العثور‬ ‫من‬ ‫بدءا‬ ، (linear correlations‫النماذج‬ ‫إلى‬ ‫وأخيرا‬ ،‫بسيطة‬ ‫خطية‬ ‫غير‬ ‫نماذج‬ ‫إلى‬ ‫ذلك‬ ‫بعد‬ ‫وصوال‬ ،) ‫ودقة‬ ‫فعالية‬ ‫أكثر‬ ‫أيضا‬ ‫ولكن‬ ‫تعقيدا‬ ‫األكثر‬ ‫الخطية‬.ّ‫ق‬‫المتو‬ ‫من‬‫العي‬ ‫تكون‬ ‫أن‬ ‫ع‬‫ضجيج‬ ‫ذات‬ ‫نات‬ ‫لتقييم‬ ‫تبعا‬ ‫مأخوذة‬ ‫أنها‬ ‫بسبب‬ ‫وذلك‬ ،‫المختارة‬ ‫للميزات‬ ‫تبعا‬ ‫المأخوذ‬ ‫للتابع‬ ‫بالنسبة‬ ‫جدا‬ ‫عالي‬ ‫عن‬ ‫العب‬ ‫فيه‬ ‫يختلف‬ ‫الذي‬ ‫واألسلوب‬ ‫الخاص‬ ‫لذوقه‬ ‫تبعا‬ ‫يحبها‬ ‫التي‬ ‫والمميزات‬ ‫لالعب‬ ‫شخصي‬ ّ‫فإن‬ ،‫دريب‬ّ‫ت‬‫ال‬ ‫ّنات‬‫ي‬‫وع‬ ‫البيانات‬ ‫من‬ ‫محدودة‬ ‫ّة‬‫ي‬‫كم‬ ‫مع‬ ‫جنب‬ ‫إلى‬ ‫جنبا‬ .‫آخر‬‫تدريب‬ ‫من‬ ‫يجعل‬ ‫هذا‬ ‫والحفظ‬ ‫التدريب‬ ‫"زيادة‬ ‫ظاهرة‬ ‫وظهور‬ ‫المرات‬ ‫من‬ ‫كبير‬ ‫عدد‬ ‫نفسها‬ ‫العينات‬ ‫على‬ ‫النموذج‬ ( "‫للمعطيات‬ ‫الخصوصي‬overfitting‫ذو‬ ‫مقاربا‬ ‫نجد‬ ‫أن‬ ‫منا‬ ‫ذلك‬ ‫ّا‬‫ب‬‫متطل‬ ‫محتمال‬ ‫خطرا‬ ) ‫الت‬ ،‫الالعب‬ ‫لعب‬ ،‫للتعديل‬ ‫القابلة‬ ‫المميزات‬ ‫(تابع‬ ‫المأخوذ‬ ‫للتابع‬ ‫عالية‬ ‫اعتمادية‬‫التي‬ ‫فضيالت‬ ‫مثل‬ ‫لبناء‬ ‫أساسية‬ ‫كخطوة‬ ‫خطي‬ ‫غير‬ ‫تابع‬ ‫بناء‬ ‫إلى‬ ‫ذلك‬ ‫يقودنا‬ .)‫اللعبة‬ ‫لعبه‬ ‫بعد‬ ‫الالعب‬ ‫اختارها‬ ‫العصبونية‬ ‫الشبكة‬ ‫ل‬ّ‫تمث‬ ‫وحيث‬ ‫النموذج‬ ‫هذا‬(ANN)ّ‫م‬‫ت‬ ‫فقد‬ ‫التابع‬ ‫هذا‬ ‫مثل‬ ‫لبناء‬ ‫جيدا‬ ‫خيارا‬ ( ‫التقابل‬ ‫لتقريب‬ ‫كأداة‬ ‫اختيارها‬mapping‫استرجعها‬ ‫التي‬ ‫المؤثرات‬ ‫بين‬ )‫الالعب‬ ‫من‬ ‫النظام‬ (reported affects‫صفات‬ ‫من‬ ‫فيه‬ ‫ما‬ ‫بكل‬ ‫لعب‬ ‫زوج‬ ‫عن‬ ‫الدخل‬ ‫عينات‬ ‫(تعبر‬ ‫الدخل‬ ‫وعينات‬ ) ‫للعبة‬ ‫وذلكك‬ ‫المرحلة‬ ‫في‬ ‫الالعب‬ ‫لعب‬ ‫وصفات‬ ‫للمرحلة‬ ‫متحكمة‬A‫واللعبة‬B.)‫زوج‬ ‫لكل‬ ‫بسيط‬ ‫مكون‬ ‫من‬ ‫المكونة‬ ‫البسيطة‬ ‫العصبونية‬ ‫فالشبكة‬ ‫بهذا‬Simple Perceptron‫الشبكة‬ ‫و‬ ‫ال‬‫المعقدة‬ ‫عصبونية‬MLP‫الشبكة‬ ‫مدخالت‬ ‫بين‬ ‫للعالقة‬ ‫تعلمهما‬ ‫معدل‬ ‫وزيادة‬ ‫تعديلهما‬ ‫يتم‬ ‫(الخصائص‬ ‫العصبونية‬features‫المسترجعة‬ ‫المئوية‬ ‫(النسبة‬ ‫العصبونية‬ ‫الشبكة‬ ‫ومخرجات‬ ) ‫األلعاب‬ ‫من‬ ‫زوج‬ ‫لكل‬ )‫واألحاسيس‬ ‫للمشاعر‬Game pair.
  • 63. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 62 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 3.1.‫التطورية‬ ‫العصبونية‬ ‫التفضيل‬ ‫نمذجة‬Neuro-Evolutionary Preferece Learning ‫وال‬ ‫معروف‬ ‫غير‬ ‫مفترض‬ ‫تابع‬ ‫تقارب‬ ‫والتي‬ ‫الطبقة‬ ‫وحيدة‬ ‫عصبونية‬ ‫شبكة‬ ‫استخدام‬ ‫تم‬ ‫حيث‬ ‫الحالة‬ ‫مع‬ ‫اللعب‬ ‫سلوك‬ ‫من‬ ‫وعناقيد‬ ‫المختارة‬ ‫اإلحصائية‬ ‫اللعب‬ ‫ميزات‬ ‫بمقابلة‬ ‫يقوم‬ ‫خطي‬ ‫السيغم‬ ‫تابع‬ ‫يستخدم‬ ‫وحيد‬ ‫خرج‬ ‫عصبون‬ ‫لها‬ ‫الشبكة‬ ‫هذه‬ ،‫تبليغها‬ ‫تم‬ ‫التي‬ ‫الشعورية‬‫تفعيل‬ ‫كتابع‬ ‫ويد‬ ‫المجال‬ ‫من‬ ‫قيم‬ ‫تأخذ‬ ‫واألوزان‬[-5, 5]( ‫المطبع‬ ‫الدخل‬ ‫لمطابقة‬normalized‫في‬ ‫قيمه‬ ‫والذي‬ ) ‫المجال‬[0,1]‫كدخل‬ ‫الالعب‬ ‫ونمط‬ ‫المختارة‬ ‫اللعب‬ ‫ميزات‬ ‫عن‬ ‫عبارة‬ ‫هي‬ ‫التدريب‬ ‫عينات‬ ‫عنه‬ ‫المبلغ‬ ‫التفضيل‬ ‫أن‬ ‫العلم‬ ‫مع‬ ،‫كخرج‬ ‫الالعب‬ ‫من‬ ‫المبلغ‬ ‫المقابل‬ ‫والتفضيل‬ ،‫للشبكة‬‫يؤمن‬ ‫ال‬ .‫الالعب‬ ‫لعبه‬ ‫زوج‬ ‫كل‬ ‫من‬ ‫مفضلة‬ ‫لعبة‬ ‫أي‬ ‫يحدد‬ ‫ولكن‬ ‫ذاته‬ ‫بحد‬ ‫خرج‬ 3.1.‫وحيد‬ ‫ببرسبترون‬ ‫التدريب‬Single Neuron ‫اللوجستي‬ ‫تابع‬ ‫استخدام‬ ‫يتم‬Sigmoid Activation Function‫أوزان‬ ‫مع‬ ‫الشبكة‬ ‫ضمن‬ ‫تنظيم‬ ‫عمليه‬ ‫عليه‬ ‫أجريت‬ ‫والذي‬ ‫الدخل‬ ‫لتطابق‬ ‫وذلك‬ ‫مناسبة‬Normalized‫للمجال‬[0, 1]. 3.1.‫المناسبة‬ ‫التدريب‬ ‫خوارزمية‬ ‫اختيار‬ ‫معروف‬ ‫خطأ‬ ‫تابع‬ ‫يوجد‬ ‫ال‬ ‫(وبالتالي‬ ‫العصبونية‬ ‫للشبكة‬ ‫ومحدد‬ ‫معروف‬ ‫خرج‬ ‫يوجد‬ ‫ال‬ ‫أنه‬ ‫بما‬ ‫الخلفي‬ ‫التسلسلي‬ ‫التراجع‬ ‫مثل‬ ‫خوارزميات‬ ‫فإن‬ )‫العصبونية‬ ‫الشبكة‬ ‫لخرج‬Back-propagation ‫طريق‬ ‫عن‬ ‫التعلم‬ ‫يتم‬ .‫هنا‬ ‫استخدامها‬ ‫يمكن‬ ‫وال‬ ‫مفيدة‬ ‫غير‬‫الشبكات‬ ‫باستخدام‬ ‫بالتفضيالت‬ ‫التعلم‬ ‫العصبونية‬preference learning using artificial evolution of neural networks‫في‬ ‫أجريت‬ ‫التي‬ ‫الدراسة‬ ‫مثل‬[2], [21]. ‫خوارزميات‬ ‫فإن‬ ‫الدراسة‬ ‫هذه‬ ‫لمشكلة‬ ‫مشابهة‬ ‫مشكلة‬ ‫لحل‬ ‫التعلم‬ ‫خوارزميات‬ ‫بين‬ ‫مقارنة‬ ‫في‬ ‫النيورونات‬ ‫تطور‬Neuro-evolution‫األخرى‬ ‫الطرق‬ ‫من‬ ‫عدد‬ ‫من‬ ‫فعالية‬ ‫أكثر‬ ‫كانت‬ ‫قد‬ ‫البايزي‬ ‫والتعلم‬ ‫التفاضل‬ ‫خوارزميات‬ ‫من‬ ‫العديد‬ ‫تتضمن‬ ‫والتي‬ ‫المقترحة‬Bayesian learning.
  • 64. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 63 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 3.4.‫المسألة‬ ‫لحل‬ ‫التفضيالت‬ ‫خالل‬ ‫من‬ ‫التعلم‬ ‫تنفيذ‬Neuro-evolution for solving the problem ‫الجينية‬ ‫األجيال‬ ‫خوارزمية‬ ‫تنفيذ‬ ‫تم‬GA‫كفاءة‬ ‫تابع‬ ‫باستخدام‬Fitness Function‫يقيس‬ ‫والذي‬ ‫بين‬ ‫الفرق‬‫المأخوذة‬ ‫الشخص‬ ‫مشاعر‬Emotional Preferences‫نموذج‬ ‫مو‬ ‫المقابل‬ ‫والخرج‬ ‫العصونية‬ ‫الشبكة‬ANN Model. :‫بالشكل‬ ‫يكون‬ ‫الكفاءة‬ ‫تابع‬ ّ‫فأن‬ ،‫أكثر‬ ‫التحديد‬ ‫وجه‬ ‫على‬ 𝑔( 𝑒, 𝜖) = 1 1 + 𝑒−𝜖𝑒(𝑓 𝑘) :‫أن‬ ‫بحيث‬ 𝑒 = 𝑒( 𝐴) − 𝑒(𝐵) ‫للعبة‬ ‫العصبونية‬ ‫الشبكة‬ ‫خرج‬ ‫بين‬ ‫الفرق‬ ‫هو‬A‫اللعبة‬ ‫و‬B‫واحد‬ ‫لعب‬ ‫لزوج‬Game Pair. ‫قيم‬ ‫وتكون‬𝜖:‫حسب‬ 𝐴 > 𝐵𝜖 = 30 𝐴 < 𝐵𝜖 = 5 ‫لـ‬ ‫المختارة‬ ‫والقيم‬ ‫الكفاءة‬ ‫تابع‬ ‫شكل‬ ‫إن‬𝜖‫نموذج‬ ‫ضمن‬ ‫ناجحة‬ ‫سابقة‬ ‫لتطبيقات‬ ‫تبعا‬ ‫اختياره‬ ‫تم‬ ‫قد‬ ‫العصبي‬ ‫التطور‬neuro-evolution[ ‫في‬ ‫ورد‬ ‫كما‬1[ ‫و‬ ]11[ ‫و‬ ]11.] ‫تزاوج‬ ‫استخدم‬ ‫تم‬Population‫من‬1222‫فرد‬Individuals‫لمدة‬ ‫وتشغيل‬122‫الطريقة‬ .‫جيل‬ ‫الموافقة‬ ‫االحتمالية‬ ‫رتبة‬ ‫على‬ ‫قائمة‬ ‫اختيار‬ ‫هي‬ ‫اتباعها‬ ‫تم‬ ‫التي‬Probabilistic rank-based selection‫ليك‬ ‫األعلى‬ ‫الرتبة‬ ‫ذو‬ ‫لألفراد‬ ‫أكبر‬ ‫احتمالية‬ ‫مع‬.‫آباءا‬ ‫ونوا‬ ‫إنتاج‬ ‫إعادة‬ ‫استخدام‬ ‫تم‬reproduction‫تخالط‬ ‫خالل‬ ‫من‬crossover‫ومنتظم‬ ‫متماثل‬ uniform‫إحيائي‬ ‫تغير‬ ‫يتبعه‬mutation‫باحتمالية‬5%.
  • 65. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 64 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 3.3.‫الميزات‬ ‫اختيار‬ ‫طرق‬ ‫مقارنة‬Methods ComparisonFeature Selection ‫الميزات‬ ‫من‬ ‫عدد‬ ‫أقل‬ ‫على‬ ‫الموضوع‬ ‫النموذج‬ ‫يعتمد‬ ‫أن‬ ‫نريد‬features‫أجل‬ ‫من‬ ‫وذلك‬ ‫يمكن‬ ‫ما‬ ‫المحتوى‬ ‫مثال‬ ‫ومقاصدها‬ ‫األلعاب‬ ‫مستقبل‬ ‫تأسيس‬ ‫في‬ ‫أكثر‬ ‫يفيد‬ ‫ما‬ ‫وتقديم‬ ‫تحليل‬ ‫عملية‬ ‫تسهيل‬ content. ‫التعليم‬ ‫جودة‬ ‫تحسين‬ ‫إلى‬ ‫يؤدي‬ ‫بما‬ ‫الضرورية‬ ‫غير‬ ‫الميزات‬ ‫خفض‬ ‫ضرورة‬ ‫على‬ ‫يدل‬ ‫ما‬ ‫هناك‬ [ ‫في‬ ‫رأينا‬ ‫كما‬ ‫العصبونية‬ ‫للشبكات‬ ‫والتدريب‬1[ ‫و‬ ]11.] ‫مجموعة‬ ‫أفضل‬ ‫إيجاد‬ ‫على‬ ‫تعمل‬ ‫التي‬ ‫الطريقة‬ ‫اختيار‬ ‫يتم‬ ‫بالتالي‬subset‫الميزات‬ ‫من‬ features‫للنموذج‬ ‫دقة‬ ‫أعلى‬ ‫تعطي‬ ‫والتي‬model‫لألداء‬ ‫بالنسبة‬ ‫تكلفة‬ ‫واألقل‬ Computational effort.‫الميزات‬ ‫من‬ ‫لمجموعة‬ ‫الممكنة‬ ‫التباديل‬ ‫جميع‬ ‫عن‬ ‫البحث‬ ‫في‬ 3.3.‫الالعب‬ ‫خبرة‬ ‫تفضيالت‬ ‫نمذجة‬Modeling of Player Experience Preferences ‫في‬ ‫المتبعة‬ ‫الطريقة‬ ‫نفس‬ ‫إلى‬ ‫استنادا‬ ‫وذلك‬ ‫مرحلتين‬ ‫على‬ ‫بها‬ ‫قمنا‬ ‫التي‬ ‫العملية‬ ‫القسم‬ ‫هذا‬ ‫يعرض‬ ‫الدراسة‬[1]‫شبكة‬ ‫عدة‬ ‫من‬ ‫االستفادة‬ ‫علينا‬ ،‫أوال‬ .‫الالعب‬ ‫خبرة‬ ‫تفضيالت‬ ‫لنمذجة‬ ‫تستخدم‬ ‫والتي‬ ‫الواحدة‬ ‫الطبقة‬ ‫ذات‬ ‫عصبونية‬SLP‫لمع‬ ‫وذلك‬‫تفضيالت‬ ‫لتقريب‬ ‫وذلك‬ ‫ي‬ّ‫الخط‬ ‫الفصل‬ ‫رفة‬ ‫المشاعر‬emotional preferences‫ألعاب‬ ‫جميع‬ ‫استخدام‬ ‫يتم‬ ‫المرحلة‬ ‫هذه‬ ‫في‬ .‫عبين‬ ّ‫لال‬ ‫للتحكم‬ ‫القابلة‬ ‫الميزات‬ ‫وجميع‬ ‫الالعبين‬Controllable‫من‬ ‫زوج‬ ‫شكل‬ ‫على‬ ‫العام‬ ‫المظهر‬ ‫يكون‬ . ‫األلعاب‬Game Pairs‫األو‬ ‫للعبة‬ ‫أولهما‬ ‫دخل‬ ‫شعاعين‬ ‫يوجد‬ ‫حيث‬‫القابلة‬ + ‫اللعب‬ ‫(ميزات‬ ‫لى‬ ‫الدخل‬ ‫شعاعي‬ ‫بإدخال‬ ‫العصبونية‬ ‫الشبكة‬ ‫تدريب‬ ‫يتم‬ .‫الثانية‬ ‫للعبة‬ ‫ولكن‬ ‫كذلك‬ ‫واآلخر‬ )‫للتعديل‬ ‫حالة‬ ‫يحقق‬ ‫كان‬ ‫إذا‬ ‫فيما‬ ‫جديد‬ ‫دخل‬ ‫شعاع‬ ‫بنتيجة‬ ‫للتوقع‬ ‫هذين‬E‫(حيث‬E‫مشاعر‬ ‫حالة‬ ‫هي‬ ‫في‬ ‫تساهم‬ ‫التي‬ ‫الميزات‬ ‫معرفة‬ ‫بعد‬ .‫ال‬ ‫أم‬ )‫سابقا‬ ‫تكلمنا‬ ‫كما‬ ‫مدروسة‬‫نماذج‬SLP‫ننتقل‬ ،‫ضلى‬ُ‫ف‬‫ال‬ ‫الالخطي‬ ‫للفصل‬ ‫الطبقات‬ ‫متعددة‬ ‫العصبونية‬ ‫الشبكات‬ ‫خالل‬ ‫من‬ ‫البنية‬ ‫لتحسين‬ ‫بعدها‬MLPs ‫التفضيالت‬ ‫لتعلم‬ ‫العصبي‬ ‫التطوير‬ ‫باستخدام‬Neuro evolutionary preference learning. ‫مراحل‬ ‫لتوليد‬ ‫السيطرة‬ ‫هو‬ ‫الدراسة‬ ‫هذه‬ ‫من‬ ‫النهائي‬ ‫الهدف‬levels‫ل‬ ‫استنادا‬‫ضمن‬ ‫الالعب‬ ‫تجربة‬ ‫المرحلة‬ ‫خصائص‬ ‫تعديل‬ ‫يتم‬ ‫فإنه‬ ،‫األساس‬ ‫هذا‬ ‫على‬ .‫اللعبة‬level features‫اللعبة‬ ‫وميكانيكية‬ game mechanics‫ديناميكيا‬dynamically‫ألمثلة‬ ‫وذلك‬optimizing‫الالعب‬ ‫خبرة‬ player experience‫بحالة‬ ‫شعر‬ ‫الالعب‬ ‫أن‬ ‫(أي‬ ‫العصبونية‬ ‫الشبكة‬ ‫خرج‬ ‫هو‬ ‫والذي‬E‫بنسبة‬ 32‫وهو‬ ‫نموذج‬ ‫أول‬ ‫بناء‬ ‫تم‬ ‫وبذلك‬ ‫األفضل‬ ‫الميزات‬ ‫الختيار‬ ‫وصلنا‬ ‫قد‬ ‫هنا‬ ‫نكون‬ .)‫مثال‬ %
  • 66. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 65 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games Preference Model‫لحالة‬ ‫محققة‬ ‫كانت‬ ‫إذا‬ ‫فيما‬ ‫ما‬ ‫لمرحلة‬ ‫بإخبارنا‬ ‫يقوم‬ ‫والذي‬E‫معينة‬ ‫بنسبة‬ .)‫الخرج‬ ‫(هي‬ 3.3.‫األفضل‬ ‫باللعبة‬ ‫أ‬ّ‫ب‬‫المتن‬ ‫النموذج‬Predictive model ‫ي‬ ‫ّأ‬‫ب‬‫المتن‬ ‫النموذج‬ ‫جودة‬ ‫إن‬‫كبير‬ ‫بشكل‬ ‫تعتمد‬ ‫والتي‬ ‫األفضل‬ ‫الميزات‬ ‫اختيار‬ ‫خالل‬ ‫من‬ ‫تحقيقها‬ ‫تم‬ ‫لديه‬ ‫دخل‬ ‫ميزات‬ ‫مجموعة‬ ‫من‬ ‫النموذج‬ ‫هذا‬ ‫يختارها‬ ‫التي‬ ‫الميزات‬ ‫مجموعة‬ ‫على‬ ‫جدا‬input features. ‫تم‬ ‫التي‬ ‫والطريقة‬ ‫األفضل‬ ‫الميزات‬ ‫تحديد‬ ‫في‬ ‫استخدامها‬ ‫يمكن‬ ‫التي‬ ‫الطرق‬ ‫مجموعة‬ ‫هنا‬ ‫نتناول‬ ‫في‬ ‫أخيرا‬ ‫اعتمادها‬‫مالحظة‬ ‫يجب‬ ‫لكن‬ ‫المتنبأ‬ ‫النموذج‬ ‫بناء‬-‫في‬ ‫ورد‬ ‫وكما‬[1]-‫من‬ ‫طريقة‬ ‫أي‬ ‫أن‬ ‫أي‬ ‫يوجد‬ ‫ال‬ ‫ألنه‬ ‫وذلك‬ ‫المزايا‬ ‫من‬ ‫لمجموعة‬ ‫أمثلي‬ ‫حل‬ ‫إلى‬ ‫تؤدي‬ ‫ال‬ ‫أن‬ ‫يمكن‬ ‫التالية‬ ‫التي‬ ‫الطرق‬ ‫التل‬ ‫تسلق‬ ‫مبدأ‬ ‫على‬ ‫جميعها‬ ‫الطرق‬ ‫تعتمد‬ ‫وإنما‬ ‫الحل‬ ‫فضاء‬ ‫كامل‬ ‫في‬ ‫تبحث‬ ‫طريقة‬Hill- climbing. ‫م‬ ‫للتحقق‬‫دخل‬ ‫ميزة‬ ‫كل‬ ‫فعالية‬ ‫ن‬input feature‫إلى‬ ‫المعطيات‬ ‫تقسيم‬ ‫يتم‬ ‫فإنه‬1‫بشكل‬ ‫أقسام‬ ‫عشوائي‬random‫المعطيات‬ ‫ثلثي‬ ‫يكون‬ ‫بحيث‬2/3‫المتبقي‬ ‫والثلث‬ ‫للتدريب‬1/3‫للتحقق‬ ‫هو‬ ‫الحل‬ ‫صحة‬ ‫من‬validation. ‫نموذج‬ ‫كل‬ ‫أداء‬model‫المعطيات‬ ‫تصنيف‬ ‫صحة‬ ‫متوسط‬ ‫طريق‬ ‫عن‬ ‫قياسه‬ ‫يتم‬classification accuracy‫التجربة‬ ‫تكرارات‬ ‫من‬ ‫عدد‬ ‫خالل‬ ‫من‬ ‫وذلك‬runs‫هو‬ ‫هنا‬ ‫التكرارات‬ ‫هذه‬ ‫عدد‬ .1‫من‬ ‫تقنية‬ ‫خالل‬3-fold cross-validation‫على‬ ‫وذلك‬1‫مترابطة‬ ‫غير‬ ‫مختلفة‬ ‫معطيات‬ independent‫عن‬ ‫تكلمنا‬ ‫وقد‬ ‫وتحقق‬ ‫تدريب‬ ‫لمعطيات‬cross-validation.‫سبق‬ ‫فيما‬ 3.3.‫الميزات‬ ‫اختيار‬ ‫إيقاف‬ ‫بم‬‫أكبر‬ ‫تحقق‬ ‫والتي‬ ‫الميزات‬ ‫من‬ ‫محتملة‬ ‫مجموعة‬ ‫ألصغر‬ ‫بالوصول‬ ‫كبير‬ ‫بشكل‬ ‫مهتمون‬ ‫أننا‬ ‫ا‬ ‫أداء‬performance‫جديدة‬ ‫مختارة‬ ‫ميزة‬ ‫إضافة‬ ‫كان‬ ‫حال‬ ‫في‬ ‫أخرى‬ ‫ميزات‬ ‫اختيار‬ ‫نوقف‬ ‫فإننا‬ ‫وذلك‬ ‫ضمنه‬ ‫موجودة‬ ‫تكن‬ ‫لم‬ ‫عندما‬ ‫سابقا‬ ‫النموذج‬ ‫ألداء‬ ‫مساوية‬ ‫أو‬ ‫أقل‬ ‫قيمة‬ ‫إلى‬ ‫تؤدي‬ ‫للنموذج‬ ‫م‬ ‫لمجموعة‬‫الحل‬ ‫صحة‬ ‫من‬ ‫التحقق‬ ‫عطيات‬validation set.
  • 67. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 66 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 3.3.‫الميزات‬ ‫اختيار‬ ‫طرق‬ ‫أنواع‬Features Selection methods ( "‫ّزات‬‫ي‬‫الم‬ ‫"اختيار‬ ‫هدف‬ ‫إن‬Features Selection‫من‬ ‫ّة‬‫ي‬‫جزئ‬ ‫مجموعة‬ ‫بإيجاد‬ ‫ل‬ّ‫يتمث‬ ) ‫ول‬ ،‫النتيجة‬ ‫على‬ ‫األكبر‬ ‫التأثير‬ ‫ذات‬ ‫الميزات‬ ‫من‬ ‫األقل‬ ‫العدد‬ ‫وتحوي‬ ‫ّة‬‫ي‬‫الكل‬ ‫الميزات‬ ‫مجموعة‬‫كن‬ .‫المطلوبة‬ ‫الدقة‬ ‫ق‬ّ‫ق‬‫تح‬ ‫أن‬ ‫يجب‬ ‫المختارة‬ ‫المجموعة‬ ‫أن‬ ‫نراعي‬ ‫أن‬ ‫يجب‬ ‫على‬ ‫يعتمد‬ ‫مشروع‬ ‫كل‬ ‫مراحل‬ ‫من‬ ‫ّة‬‫ي‬‫أساس‬ ‫كمرحلة‬ ‫ّة‬‫ي‬‫التقن‬ ‫هذه‬ ‫استخدام‬ ‫من‬ ‫األساسي‬ ‫الهدف‬ ‫على‬ ‫كبير‬ ‫أثر‬ ‫له‬ ‫المنتقاة‬ ‫ّزات‬‫ي‬‫الم‬ ‫عدد‬ ‫أن‬ ‫حيث‬ ،‫التخزين‬ ‫وسعة‬ ‫المعالجة‬ ‫تخفيف‬ ‫هو‬ ‫ّزات‬‫ي‬‫الم‬ ‫ويظ‬ ،‫الحالي‬ ‫الوضع‬ ‫تقييم‬.‫العمل‬ ‫في‬ ‫ما‬ ‫ّزة‬‫ي‬‫م‬ ‫ّة‬‫ي‬‫ألهم‬ ‫الزائد‬ ‫بالتقدير‬ ‫قة‬ّ‫المتعل‬ ‫األخطاء‬ ‫هر‬ ‫فنستطيع‬ ،‫ما‬ ‫ّزة‬‫ي‬‫م‬ ‫تقدير‬ ‫في‬ ‫بالغنا‬ ‫إن‬–"‫ّزات‬‫ي‬‫الم‬ ‫"اختيار‬ ‫ّات‬‫ي‬‫خوارزم‬ ‫بإحدى‬-‫هذه‬ ‫إزالة‬ ‫يظهر‬ ‫ال‬ ‫خطأ‬ ‫وهكذا‬ ‫خطأ‬ ‫يكون‬ ‫قد‬ ‫ما‬ ‫ّزة‬‫ي‬‫لم‬ ‫المنخفض‬ ‫التقدير‬ ‫أن‬ ‫هنا‬ ‫نالحظ‬ ‫أن‬ ‫يجب‬ ‫لكن‬ ،‫ّزة‬‫ي‬‫الم‬ ‫في‬ ‫إصالحه‬ ‫يمكن‬ ‫وال‬.‫النتائج‬ ‫على‬ ‫خطأ‬ ‫هكذا‬ ‫ينعكس‬ ‫بل‬ ،‫المرحلة‬ ‫هذه‬ 3.13.‫الميزات‬ ‫واستخالص‬ ‫اختيار‬ ( ‫استخالصها‬ ‫عن‬ ‫يختلف‬ ‫الميزات‬ ‫اختيار‬ ‫إن‬Features Extraction‫النوعين‬ ‫كال‬ ‫لكن‬ ،) ( ‫الت‬ّ‫و‬‫المتح‬ ‫لعدد‬ ‫كاختزال‬ ‫تصنيفهما‬ ّ‫م‬‫يت‬Dimension Reduction‫االعتبار‬ ‫بعين‬ ‫نأخذها‬ ‫التي‬ ) .‫دراستنا‬ ‫في‬ ّ‫ي‬‫تقن‬ ‫ظهرت‬ ‫لقد‬‫عدد‬ ‫اختزال‬ ‫بين‬ ‫يدمج‬ ‫أحدها‬ ‫وكان‬ ‫الت‬ّ‫و‬‫المتح‬ ‫عدد‬ ‫اختزال‬ ‫لتحسين‬ ‫عديدة‬ ‫ات‬ ( ‫مراقب‬ ‫دون‬ ‫التعليم‬ ‫وبين‬ ‫الت‬ّ‫و‬‫المتح‬Unsupervised Learning.‫أفضل‬ ‫نتائج‬ ‫عل‬ ‫للحصول‬ ) 3.11.‫الهدف‬ ‫تابع‬ ( ‫هدف‬ ‫تابع‬ ‫تستخدم‬ ‫ّزات‬‫ي‬‫الم‬ ‫اختيار‬ ‫ّات‬‫ي‬‫خوارزم‬ ‫كل‬Objective Function‫بتقييم‬ ‫يقوم‬ ) ّ‫ي‬‫الجزئ‬ ‫المجموعات‬‫ّة‬‫ي‬‫الجزئ‬ ‫المجموعة‬ "‫"جودة‬ ‫لمدى‬ ‫را‬ّ‫و‬‫تص‬ ‫تعطي‬ ‫نتيجة‬ ‫ويعيد‬ ‫له‬ ‫م‬ّ‫د‬‫تق‬ ‫التي‬ ‫ة‬ .‫المختارة‬ :‫ّان‬‫ي‬‫أساس‬ ‫نوعان‬ ‫الهدف‬ ‫لتوابع‬ -( ‫ي‬ّ‫ق‬‫المن‬Filter‫قياسات‬ ‫منها‬ ‫عديدة‬ ‫طرق‬ ‫ويعتمد‬ ‫ّة‬‫ي‬‫الجزئ‬ ‫المجموعة‬ ‫محتوى‬ ‫على‬ ‫يعتمد‬ :) ‫ارتباط‬ ‫األكثر‬ ‫ّزات‬‫ي‬‫الم‬ ‫تحوي‬ ‫ّدة‬‫ي‬‫الج‬ ‫(المجموعة‬ ‫المعلومات‬ ‫ّة‬‫ي‬‫نظر‬‫ترابط‬ ‫ومدى‬ )‫بالنتيجة‬ ‫ا‬ .‫وغيرها‬ ‫الصفوف‬
  • 68. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 67 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games -( ‫ف‬ّ‫المغل‬Wrapper‫ّة‬‫ي‬‫الجزئ‬ ‫المجموعة‬ ‫قبل‬ ‫من‬ ‫مة‬ّ‫د‬‫المق‬ ‫النتائج‬ ‫ة‬ّ‫ق‬‫د‬ ‫على‬ ‫عمله‬ ‫في‬ ‫يعتمد‬ :) .)‫عمله‬ ‫في‬ ‫التجريب‬ ‫بيانات‬ ‫يستخدم‬ ‫(حيث‬ ‫الميزات‬ ‫اختيار‬ ‫خوارزمية‬nbest ‫بترتيب‬ ‫تقوم‬ranking‫النموذج‬ ‫ألداء‬ ‫تبعا‬ ‫وذلك‬ ‫المستخدمة‬ ‫الميزات‬‫تكون‬ .‫منها‬ ‫لكل‬ ‫المقابل‬ ‫حجم‬ ‫من‬ ‫المجموعة‬ ‫هي‬ ‫المختارة‬ ‫الميزات‬ ‫مجموعة‬n‫أول‬ ‫على‬ ‫تحوي‬ ‫والتي‬n‫لهذا‬ ‫ميزة‬ ‫الترتيب‬rank. ‫طريقة‬ ‫تستخدم‬nbest‫اختيار‬ ‫طريق‬ ‫ضمن‬ ‫شعبية‬ ‫األكثر‬ ‫الطريقة‬ ‫وهي‬ ،‫المقارنة‬ ‫ألغراض‬ .‫الميزات‬ ‫الميزات‬ ‫اختيار‬ ‫خوارزمية‬sfs ‫أعلى‬ ‫إلى‬ ‫أسفل‬ ‫من‬ ‫البحث‬bottom-up‫جديدة‬ ‫ميزة‬ ‫تضاف‬ ‫حيث‬ .‫األخرى‬ ‫تلو‬ ‫واحدة‬ ‫مرة‬ ‫كل‬ ‫في‬ ‫الميزات‬ ‫من‬ ‫مجموعة‬ ‫من‬ ‫ختار‬ُ‫ت‬ ‫سوف‬ ‫ستضاف‬ ‫التي‬ ‫الميزة‬ ‫أعلى‬ ‫تنتج‬ ‫سوف‬ ‫الجديدة‬ ‫الميزات‬ ‫مجموعة‬ ‫أن‬ ‫بحيث‬ ‫وذلك‬ ‫المتبقية‬ .‫المتبقية‬ ‫المزايا‬ ‫من‬ ‫أخرى‬ ‫ميزة‬ ‫أي‬ ‫ختيرت‬ُ‫أ‬ ‫لو‬ ‫مما‬ ‫األداء‬ ‫من‬ ‫قيمة‬ ‫طريقة‬sfs‫على‬ ‫بنجاح‬ ‫قت‬ّ‫ب‬‫ط‬‫مشكالت‬ ‫من‬ ‫واسعة‬ ‫مجال‬ ‫طائفة‬ ‫ميزات‬ ‫مجموعة‬ ‫على‬ ‫األداء‬ ‫عالية‬ ‫قيما‬ ‫وأنتجت‬ ‫الميزات‬ ‫اختيار‬ ‫حسب‬ ‫وذلك‬ ‫أصغيرية‬[2][11[ ‫و‬ ]1[]13.] ‫الميزات‬ ‫اختيار‬ ‫خوارزمية‬sffs ‫في‬ ‫الواردة‬ ‫تلك‬ ‫مثل‬ ‫عدة‬ ‫دراسات‬[2][11‫على‬ ‫التسلسلي‬ ‫العائم‬ ‫البحث‬ ‫فوائد‬ ‫أظهرت‬ ‫وغيرها‬ ] ‫العادي‬ ‫التسلسلي‬ ‫البحث‬‫وخلفية‬ ‫أمامية‬ ‫إلى‬ ‫تصنيفها‬ ‫يمكن‬ ‫العائم‬ ‫البحث‬ ‫خوارزميات‬ .‫القياسي‬ .‫البحث‬ ‫التقدمي‬ ‫العائم‬ ‫البحث‬ ‫تسلسل‬ ‫خوارزمية‬forward(sffs‫خطوات‬ ‫تسلسل‬ ‫نفس‬ ‫تؤدي‬ ) ‫خوارزمية‬sfs‫خوارزمية‬ ‫تؤديها‬ ‫مرة‬ ‫كل‬ ‫في‬ ،‫ولكن‬ .sfs‫خوارزمية‬ ‫فإن‬ ،sffs‫إذا‬ ‫فيما‬ ‫تتحقق‬ ‫حا‬ ‫في‬ ‫زيادته‬ ‫يمكن‬ ‫األداء‬ ‫كان‬‫خطوة‬ ‫تنفيذ‬ ‫(أي‬ ‫الحالية‬ ‫المهمات‬ ‫مجموعة‬ ‫من‬ ‫مهمة‬ ‫أخراج‬ ‫ل‬ ‫للوراء‬ ‫تراجعية‬ ‫تسلسلية‬sequential backward selection.)
  • 69. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 68 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫الميزات‬ ‫اختيار‬ ‫خوارزمية‬PFS ‫هجومية‬ ‫بحث‬ ‫طريقة‬ ‫عن‬ ‫عبارة‬ ‫هي‬ ‫الرابعة‬ ‫الطريقة‬aggressive-search‫من‬ ‫مختلف‬ ‫مزيج‬ ‫العصبي‬ ‫القطع‬neural pruning‫ال‬ ‫واالختيار‬‫التسلسلي‬ ‫خلفي‬sequential backward selection. ‫برسبترون‬ ‫إن‬Rosenblatt’s perceptron‫عناصر‬ ‫الختيار‬ ‫مناسب‬ ‫منهج‬ ‫بمثابة‬ ‫استخدم‬ ‫قد‬ .‫فرعية‬ ‫ميزات‬ ‫مجموعات‬ [ ‫في‬ ‫الخوارزمية‬ ‫تقوم‬1[ ‫في‬ ‫أخرى‬ ‫خوارزمية‬ ‫تعديل‬ ‫على‬ ]12‫تعلم‬ ‫مشكالت‬ ‫مع‬ ‫لتتناسب‬ ] ‫تفعي‬ ‫تابع‬ ‫تستخدم‬ ‫وكانت‬ ،‫التفضيالت‬‫ل‬activation‫نيرون‬ ‫على‬ ‫هو‬neuron‫إن‬ .‫وحيد‬ ‫خرج‬ .‫دراستها‬ ‫المراد‬ ‫الميزات‬ ‫بعدد‬ ‫حجم‬ ‫له‬ ‫البدائي‬ ‫العصبونية‬ ‫الشبكة‬ ‫دخل‬ ‫شعاع‬ [ ‫الدراسة‬ ‫حسب‬ ‫الطريقة‬ ‫تقوم‬1:‫يلي‬ ‫ما‬ ‫على‬ ] 1.‫االصطناعي‬ ‫التطور‬ ‫استخدام‬artificial evolution‫على‬ ‫البرسبترون‬ ‫لتدريب‬ ‫وذلك‬ ‫الزوج‬ ‫الثنائية‬ ‫التفضيالت‬perceptron pairwise‫البرسبترون‬ ‫أداء‬ .perceptron‫يتم‬ ‫على‬ ‫تقييم‬ ‫خالل‬ ‫من‬1‫مرات‬3-fold cross-validation‫البدائي‬ ‫الدخل‬ ‫شعاع‬ . initial‫المستخرجة‬ ‫الميزات‬ ‫جميع‬ ‫يضم‬. 1.‫الميزات‬ ‫كافة‬ ‫إلغاء‬‫الحد‬ ‫من‬ ‫أقل‬ ‫تكون‬ ‫التي‬ ‫األوزان‬ ‫قيم‬ ‫توافق‬ ‫والتي‬ { } − { } ‫حيث‬‫األوزان‬ ‫شعاع‬ ‫هو‬weight vector. ‫حال‬ ‫في‬=‫للخطوة‬ ‫المتابعة‬ ‫يتم‬3‫والعودة‬ ‫ميزات‬ ‫من‬ ‫تبقى‬ ‫ما‬ ‫استعمال‬ ‫يتم‬ ‫وإال‬ . ‫للخطوة‬1. 1.‫عن‬ ‫العصبي‬ ‫التطور‬ ‫باستخدام‬ ‫لت‬ّ‫ص‬ُ‫ح‬ ‫والتي‬ ‫الجزئية‬ ‫الميزات‬ ‫مجموعات‬ ‫جميع‬ ‫تقييم‬ ‫التفضيالت‬ ‫تعلم‬ ‫طريق‬neuro-evolution.
  • 70. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 69 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 3.11.‫منه‬ ‫اختيار‬ ‫سبب‬‫برسبترون‬ ‫ج‬SLP‫طبقات‬ ‫بمتعدد‬ ‫متبع‬MLP :‫هي‬ ‫أشياء‬ ‫ثالث‬ ‫في‬ ‫يكمن‬ ‫الطور‬ ‫ثنائية‬ ‫المقاربة‬ ‫هذه‬ ‫خلف‬ ‫المنطقي‬ ‫األساس‬ 1.‫نماذج‬ ‫تعبيرية‬SLP ‫استخدام‬ ‫عن‬ ‫(عوضا‬ ‫بسيطة‬ ‫خطية‬ ‫غير‬ ‫نماذج‬ ‫استخدام‬MLP‫بمراقبة‬ ‫لنا‬ ‫يسمح‬ )‫المعقدة‬ ‫ا‬ ‫اللعبة‬ ‫وميكانيكيات‬ ،‫المرحلة‬ ‫وميزات‬ ،‫الالعب‬ ‫لشخصية‬ ‫أوضح‬‫حالة‬ ‫كل‬ ‫في‬ ‫تساهم‬ ‫لتي‬ ‫بين‬ ‫الكامن‬ ‫المعروف‬ ‫غير‬ ‫للتابع‬ ‫أعمق‬ ‫لفهم‬ ‫مهم‬ ‫النقاش‬ ‫هذا‬ .‫دراستها‬ ‫تمت‬ ‫شعورية‬ ‫لها‬ ‫الطبقات‬ ‫متعددة‬ ‫الشبكات‬ .‫عنها‬ ‫المبلغ‬ ‫والمشاعر‬ ‫بها‬ ‫المتحكم‬ ‫والميزات‬ ‫اللعب‬ ‫ميزات‬ ‫مجموعات‬ ‫لبعض‬ ‫ممكن‬ ‫وبالتالي‬ ‫دقة‬ ‫أكثر‬ ‫نماذج‬ ‫تعلم‬ ‫وتستطيع‬ ‫أكبر‬ ‫تعبيرية‬ ‫قدرة‬ ‫الميز‬‫عالقة‬ ‫تشبه‬ ‫(التي‬ ‫ات‬XOR‫بواسطة‬ ‫إيجادها‬ ‫يتم‬ ‫أن‬ )MLP‫إيجادها‬ ‫يتم‬ ‫لن‬ ‫ولكن‬ ‫على‬ ‫باالعتماد‬ ‫االختيار‬ ‫في‬SLP‫ألن‬ ‫بها‬ ‫نقوم‬ ‫أن‬ ‫يجب‬ ‫تضحية‬ ‫هذه‬ ‫الحال‬ ‫بطبيعة‬ ‫ولكن‬ ‫على‬ ‫مباشرة‬ ‫الميزات‬ ‫باختيار‬ ‫القيام‬MLP‫غير‬ ‫حسابي‬ ‫وقت‬ ‫لدينا‬ ‫كان‬ ‫لو‬ .‫حسابيا‬ ‫مكلف‬ ‫ا‬ ‫تطبيق‬ ‫باإلمكان‬ ‫لكان‬ ‫محدود‬‫باستخدام‬ ‫الميزات‬ ‫ختيار‬MLP‫وكان‬ ‫كامل‬ ‫بشكل‬ ( ‫المستنزف‬ ‫البحث‬ ‫استخدام‬ ‫باالمكان‬exhaustive search‫مجموعة‬ ‫فضاء‬ ‫على‬ ) ،‫الميزات‬‫تجريبية‬ ‫من‬ ‫بدال‬heuristics‫المحلية‬.‫استخدامها‬ ‫تم‬ ‫التي‬ 1.‫الحسابي‬ ‫الجهد‬ ‫باستخدام‬ ‫الميزات‬ ‫اختيار‬ ‫تطبيق‬ ‫يتم‬ ‫أن‬ ‫حسابيا‬ ‫المفضل‬ ‫من‬SLP‫أمثل‬ ‫ثم‬‫طبولوجيا‬ ‫ة‬ MLP‫(الميزات‬ ‫الدخل‬ ‫ال‬ِ‫ك‬ ‫أمثلة‬ ‫من‬ ‫بدال‬ ‫ختارة‬ُ‫م‬‫ال‬ ‫الميزات‬ ‫مجموعة‬ ‫باستخدام‬ ‫وطبولوجيا‬ )‫المختارة‬MLP[ ‫في‬ ‫الواردة‬ ‫بالدراسة‬ ‫األخذ‬ ‫تم‬ ‫الفرضية‬ ‫هذه‬ ‫لدعم‬ .1] ‫المستغرق‬ ‫الوقت‬ ‫أن‬ ‫حيث‬ ،‫المتعة‬ ‫نمذجة‬ ‫عملية‬ ‫في‬ ‫للطورين‬ ‫التنفيذ‬ ‫زمن‬ ‫قياس‬ ‫تم‬ ‫حيث‬ ‫في‬SFS‫(أو‬SFFS)-‫كون‬‫الميزات‬ ‫اختيار‬ ‫في‬ ‫مكلفة‬ ‫طريقة‬ ‫أكثر‬ ‫ها‬-231.3‫على‬ ‫ثانية‬ SLP‫تشكيالت‬ ‫جميع‬ ‫لتجربة‬ ‫الكلي‬ ‫والوقت‬ ،‫فقط‬ ‫ميزات‬ ‫عشر‬ ‫أجل‬ ‫من‬MLP‫الممكنة‬ ‫تحوي‬ ‫األولى‬ ‫مخفيتين‬ ‫طبقتين‬ ‫أجل‬ ‫من‬ ‫واحدة‬ ‫تشغيل‬ ‫لمرة‬12‫أقصى‬ ‫كحد‬ ‫نيورون‬ ‫تحوي‬ ‫والثانية‬12‫هو‬ ‫نيورونات‬391311.3‫ا‬ ‫الثواني‬ ‫عدد‬ ‫وبالتالي‬‫للعملية‬ ‫لمطلوب‬ ‫هو‬ ‫ككل‬231.3+391311.3=393221.1‫الدخل‬ ‫أمثلة‬ ‫يتم‬ ‫كان‬ ‫لو‬ .‫ثانية‬ ‫هو‬ ‫الوقت‬ ‫سيكون‬ ‫واحدة‬ ‫مرحلة‬ ‫في‬ ‫معا‬ ‫والطبولوجيا‬122129.1‫التجارب‬ ‫هذه‬ .‫ثانية‬ ‫معالج‬ ‫على‬ ‫تمت‬1.21Ghz‫و‬3GB Ram‫ويندوز‬ ‫نظام‬ ‫على‬23.‫بت‬
  • 71. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 70 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 1.‫الكامل‬ ‫التمثيل‬ ‫المتحكم‬ ‫الميزات‬ ‫إجبار‬ ‫يتم‬ ‫حيث‬‫يعطي‬ ‫اإلجبار‬ ‫هذا‬ .‫النموذج‬ ‫في‬ ‫نة‬َّ‫م‬‫متض‬ ‫لتكون‬ ‫بها‬ ‫عن‬ ‫لالعب‬ ‫مالئمة‬ ‫تجربة‬ ‫لتصميم‬ ‫المتحوالت‬ ‫فضاء‬ ‫يتيحها‬ ‫التي‬ ‫المرونة‬ ‫كل‬ ‫المصمم‬ .‫لالعب‬ ‫مخصص‬ ‫محتوى‬ ‫توليد‬ ‫طريق‬ 3.11.‫الميزات‬ ‫اختيار‬ ‫مخطط‬ ‫الميزات‬ ‫اختيار‬ ‫عملية‬ ‫فإن‬ ‫السابق‬ ‫المفصل‬ ‫الشرح‬ ‫على‬ ‫باالعتماد‬.‫التالي‬ ‫المخطط‬ ‫تتبع‬ Phase-1: Feature Selection with SLP Accuracy (3-fold CV) SFS Features selection SLP Phase-2: Feature Selection with MLP Phase-3: Topology Optimization Final Optimized Model Selected Features Subset MLP Topology Optimization Final Features Subset in MLP Topology SFS Features selection
  • 72. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 71 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 73. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 72 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 74. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 73 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫الفصل‬‫ا‬‫لتاسع‬ ‫اللعب‬ ‫وسمات‬ ‫بها‬ ‫المتحكم‬ ‫السمات‬ Controllable and Gameplay Features
  • 75. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 74 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 76. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 75 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 9.‫اللعب‬ ‫وسمات‬ ‫بها‬ ‫المتحكم‬ ‫السمات‬ 9.4.‫أنواع‬‫السمات‬ ‫أي‬ ‫قبل‬‫نمذجة‬‫أن‬ ‫يمكن‬‫ت‬‫لجمع‬ ‫بحاجة‬ ‫نحن‬ ‫حدث‬‫بيانات‬‫ال‬ ‫على‬ ‫تدريب‬‫نموذج‬‫على‬ ‫إنشائه‬ ‫المراد‬ ‫سنذكرها‬ ‫البيانات‬ ‫من‬ ‫أنواع‬ ‫ثالثة‬.‫يلي‬ ‫فيما‬ 9.4.4.‫السمات‬‫التي‬‫التحكم‬ ‫يمكن‬‫بها‬‫اللعبة‬ ‫في‬Controllable features of the game ( ‫المعامالت‬ ‫تعني‬ ‫والتي‬Parameters‫التي‬ )‫مستوى‬ ‫توليد‬ ‫في‬ ‫تستخدم‬( ‫اللعبة‬ ‫من‬Level)، ‫وصعوبة‬ ‫نوع‬ ‫على‬ ‫تؤثر‬ ‫والتي‬‫ضمن‬ ‫الممكنة‬ ‫التباديل‬ ‫جميع‬ ‫ومقارنة‬ ‫إيجاد‬ ‫تم‬ ‫وقد‬ .‫المستوى‬ ‫ال‬‫لعبة‬‫المراحل‬ ‫توليد‬ ‫عند‬ ً‫ا‬‫سابق‬ ‫رحت‬ُ‫ش‬‫و‬ ‫األساس‬ ‫هذا‬ ‫على‬ ‫المراحل‬ ‫وتوليد‬. ‫األمامي‬ ‫التسلسلي‬ ‫االختيار‬SFS‫إلى‬ ‫األسفل‬ ‫من‬ ‫تعمل‬ ‫إجرائية‬ ‫عن‬ ‫عبارة‬ ‫هو‬ ً‫ا‬‫الحق‬ ‫سنرى‬ ‫كما‬ ( ‫األعلى‬buttom-up‫مجموعة‬ ‫إلى‬ ‫مرة‬ ‫كل‬ ‫في‬ ‫واحدة‬ ‫ميزة‬ ‫إضافة‬ ‫يتم‬ ‫حيث‬ )‫السمات‬.‫الحالية‬ ‫المجم‬ ‫إلى‬ ‫تضاف‬ ‫التي‬ ‫الميزة‬‫من‬ ‫اختيارها‬ ‫يتم‬ ‫وعة‬‫من‬ ‫الجزئية‬ ‫المجموعة‬‫السمات‬‫التي‬ ‫المتبقية‬ ‫من‬ ‫الجديدة‬ ‫المجموعة‬ ‫تولد‬ ‫بحيث‬ ‫اختيارها‬ ‫يتم‬ ‫لم‬‫السمات‬‫جميع‬ ‫بين‬ ‫من‬ ‫أداء‬ ‫تابع‬ ‫أعلى‬‫السمات‬ ‫في‬ ‫األداء‬ ‫تابع‬ .‫لإلضافة‬ ‫المرشحة‬SFS.‫اختبارهما‬ ‫تم‬ ‫اللتين‬ ‫اآلليتين‬ ‫أجل‬ ‫من‬ ‫يتفاوت‬ [ ‫في‬ ‫تم‬1‫ال‬ ‫األخطاء‬ ‫استخدام‬ ]‫في‬ ‫والطبوغرافية‬ ‫تكميمية‬ESOM‫مجموعة‬ ‫جودة‬ ‫مدى‬ ‫لتحديد‬ ‫السمات‬( ‫التصالبي‬ ‫التأكد‬ ‫أداء‬ ‫متوسط‬ ‫أخذ‬ ‫تم‬ ‫بينما‬ ،‫المقترحة‬cross validation‫أجل‬ ‫من‬ ) ‫أداء‬ ‫لقياس‬ ‫كأداة‬ ‫البيانات‬ ‫من‬ ‫المرئية‬ ‫غير‬ ‫الطيات‬SLP.‫دراستنا‬ ‫في‬ ‫اختيار‬ ‫مرحلة‬‫السمات‬‫(ا‬ ‫األقل‬ ‫العدد‬ ‫إليجاد‬ ‫جوهرية‬ ‫مرحلة‬ ‫هي‬‫من‬ )‫مالئمة‬ ‫ألكثر‬‫السمات‬ ‫كفاية‬ ‫صغير‬ ‫النموذج‬ ‫حجم‬ ‫على‬ ‫نبقي‬ ‫أن‬ ‫نريد‬ ‫حيث‬ ‫التفضيل‬ ‫لنموذج‬ ‫توقع‬ ‫أعلى‬ ‫تعطي‬ ‫والتي‬ ( ‫الحقيقي‬ ‫الزمن‬ ‫في‬ ‫فعال‬ ‫ليكون‬real time.)‫أقل‬ ‫على‬ ‫يحوي‬ ‫النموذج‬ ‫على‬ ‫نبقي‬ ‫أن‬ ‫نريد‬ ‫م‬ ‫بتحقيقات‬ ‫الخوض‬ ‫في‬ ً‫ا‬‫مفيد‬ ‫وليكون‬ ‫للتحليل‬ ‫أسهل‬ ‫يكون‬ ‫لكي‬ ‫اإلمكان‬ ‫قدر‬ ‫ميزات‬‫ستقبلية‬ .‫الالعب‬ ‫إلى‬ ‫تحتاج‬ ‫التي‬ ‫العب‬ ‫تجربة‬ ‫طريق‬ ‫عن‬ ‫اللعبة‬ ‫تصمم‬ ‫تكيفية‬ ‫حقيقي‬ ‫زمن‬ ‫آلليات‬ ‫العصبونية‬ ‫في‬ ‫التعلم‬ ‫جودة‬ ‫من‬ ‫ّن‬‫س‬‫ُح‬‫ي‬ ‫ضروري‬ ‫الغير‬ ‫الدخل‬ ‫استبعاد‬ ‫أن‬ ‫على‬ ‫دالئل‬ ‫يوجد‬ ‫أيضا‬ [ ‫التطورية‬1]‫اختيار‬ ‫استخدام‬ ‫يتم‬ ‫لذلك‬‫السمات‬‫مجموعة‬ ‫إليجاد‬‫السمات‬‫تعطي‬ ‫التي‬ ‫الجزئية‬ ‫الن‬‫تراكيب‬ ‫جميع‬ ‫على‬ ‫المضني‬ ‫والبحث‬ ‫الحسابي‬ ‫الجهد‬ ‫من‬ ‫وتحفظ‬ ‫دقة‬ ‫األعلى‬ ‫موذج‬‫السمات‬ .‫الممكنة‬
  • 77. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 76 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫الدراسة‬ ‫قامت‬[11]‫اختيارات‬ ‫في‬ ‫بالبحث‬‫السمات‬‫للعبة‬Mario‫استخدام‬ ً‫ال‬‫مث‬ ‫تم‬ ‫حيث‬ ‫بالتفصيل‬ ‫معينة‬ ‫صيغة‬ ‫تكرار‬ ‫لدراسة‬ ‫خوارزميات‬Pattern‫ضمن‬ ‫المرحلة‬ ‫لطبولوجيا‬‫السمات‬‫القابلة‬ ‫للتحك‬‫هذه‬ ‫تنجح‬ .‫لعبه‬ ‫أثناء‬ ‫الشخص‬ ‫بها‬ ‫يشعر‬ ‫التي‬ ‫بالمشاعر‬ ‫اربتاطها‬ ‫مدى‬ ‫ومعرفة‬ ‫م‬ ‫كانت‬ ‫المدروسة‬ ‫اللعبة‬ ‫ألن‬ ‫المذكورة‬ ‫الدراسة‬ ‫في‬ ‫الخوارزمية‬Mario‫البعد‬ ‫ثنائية‬ ‫وكانت‬2D. ‫البعد‬ ‫الثالثي‬ ‫الفضاء‬ ‫في‬ ‫أما‬3D‫يكون‬ ‫لن‬ ‫ما‬ ‫مرحلة‬ ‫لطبولوجيا‬ ‫معينة‬ ‫صيغة‬ ‫تكرار‬ ‫فدراسة‬ ‫لدخول‬ ‫فائدة‬ ‫بذات‬.‫البعد‬ ‫ثالثية‬ ‫البيئة‬ ‫ضمن‬ ‫كثيرة‬ ‫أخرى‬ ‫عوامل‬ ‫هذه‬‫السمات‬‫ونقوم‬ ،‫بها‬ ‫م‬ّ‫ك‬‫نتح‬ ‫التي‬ ‫هي‬-‫طريقها‬ ‫عن‬-‫هذه‬ ‫تقوم‬ ‫حيث‬ .‫المراحل‬ ‫ببناء‬‫السمات‬ .‫األخرى‬ ‫عن‬ ‫المرحلة‬ ‫ّز‬‫ي‬‫وتم‬ ‫المرحلة‬ ‫بتوصيف‬‫هذه‬ ‫اختيار‬ ‫إن‬‫السمات‬‫في‬ ‫كبيرا‬ ‫دورا‬ ‫يلعب‬ ‫لذ‬ ،‫لالعب‬ ‫مالئمة‬ ‫مراحل‬ ‫ببناء‬ ‫ق‬ّ‫تتعل‬ ‫الحقة‬ ‫مراحل‬‫عن‬ ‫مختلفة‬ ‫ما‬ ‫مرحلة‬ ‫يجعل‬ ‫ما‬ ‫معرفة‬ ‫يجب‬ ‫ا‬ ‫الالعبين‬ ‫من‬ ‫عدد‬ ‫استشارة‬ ‫يجب‬ ‫الخيارات‬ ‫من‬ ‫نوع‬ ‫بهكذا‬ ‫للقيام‬ .‫األلعاب‬ ‫من‬ ‫نوع‬ ‫هكذا‬ ‫في‬ ‫أخرى‬ .‫األلعاب‬ ‫من‬ ‫نوع‬ ‫هكذا‬ ‫في‬ )‫الخبرة‬ ‫(ذوي‬ ‫المحترفين‬ ‫الـ‬ ‫خوارزمية‬ ‫تستقبله‬ ‫الذي‬ )‫(المعامالت‬ ‫خل‬ّ‫د‬‫ال‬PCG‫ب‬ ‫يسمى‬‫السمات‬ّ‫ك‬‫َح‬‫ت‬ُ‫م‬‫ال‬ ‫أو‬ ‫المتحكمة‬‫بها‬ ‫م‬ (Controllable Features.‫الناتج‬ ‫المحتوى‬ ‫شكل‬ ‫المعامالت‬ ‫هذه‬ ‫ّف‬‫ص‬‫وتو‬ )‫ا‬ ‫تم‬ ‫قد‬ ‫هنا‬‫ختيار‬ :‫التالي‬ ‫الجدول‬ ‫في‬ ‫سنوضحها‬ ‫جدا‬ ‫مدروس‬ ‫بشكل‬ ‫المعامالت‬ ‫الصفة‬‫بها‬ ‫المتحكم‬‫الشرح‬ 1Gaps count)‫لتجاوزها‬ ‫القفز‬ ‫يجب‬ ‫(التي‬ ‫الفراغات‬ ‫عدد‬ 1Gap width‫ال‬ ‫يجب‬ ‫(التي‬ ‫الفراغات‬ ‫عرض‬)‫لتجاوزها‬ ‫قفز‬ 1Enemies count‫األعداء‬ ‫عدد‬ 4Enemies placement (gaps، boxes،random) ‫حول‬ ،‫الفراغات‬ ‫(حول‬ ‫األعداء‬ ‫تموضع‬ )‫عشوائيا‬ ،‫الصناديق‬ 3Powerups count‫لماريو‬ ‫التكبير‬ ‫صناديق‬ ‫عدد‬ 3Boxes count‫الصناديق‬ ‫عدد‬ 9.4.4.‫اللعب‬ ‫خصائص‬‫اللعبة‬ ‫ضمن‬Gameplay characteristics ‫يمكن‬ ‫كيفية‬ ‫وشرح‬ ‫دراسة‬ ‫لماريو‬ ‫سابقة‬ ‫دراسة‬ ‫في‬ ‫تم‬‫أن‬ ‫لالعب‬‫يلعب‬‫ال‬‫لعبة‬‫هي‬ ‫وما‬ ‫السمات‬.‫الالعب‬ ‫سلوك‬ ‫لدراسة‬ ‫نموذج‬ ‫وضع‬ ‫في‬ ‫أهمية‬ ‫األكثر‬‫هذه‬‫التحكم‬ ‫يمكن‬ ‫ال‬ ‫الخصائص‬ ‫و‬ ‫ذاته‬ ‫بحد‬ ‫لعبه‬ ‫طريقة‬ ‫من‬ ‫تنتج‬ ‫أنها‬ ‫عدا‬ ‫لالعب‬ ً‫ا‬‫تبع‬ ‫تختلف‬ ‫ألنها‬ ‫وذلك‬ ،‫بها‬‫على‬ ‫فقط‬ ‫تعتمد‬ ‫مهار‬‫ته‬‫وأ‬‫سلوب‬،‫مباشر‬ ‫بشكل‬ ‫أو‬ ً‫ا‬ّ‫ي‬‫نهائ‬ ‫فيها‬ ‫ُتحكم‬‫ي‬ ‫أن‬ ‫يمكن‬ ‫ال‬ ‫أنه‬ ‫يعني‬ ‫ال‬ ‫ذلك‬ ‫ولكن‬ ،‫لعبه‬
  • 78. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 77 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫مالمح‬ ‫تغيير‬ ‫طريق‬ ‫عن‬ ‫مباشر‬ ‫غير‬ ‫بشكل‬ ‫بها‬ ‫التحكم‬ ‫يمكن‬ ‫وإنما‬‫مستوى‬ ‫في‬ ‫اللعبة‬‫من‬ ‫معين‬ ‫ال‬‫لعب‬‫لتلك‬ ‫الرجوع‬ ‫يمكن‬ .‫ة‬‫السمات‬‫يتم‬ ‫لم‬ ‫جديدة‬ ‫صفات‬ ‫وضع‬ ‫هنا‬ ‫يهمنا‬ .‫سابقة‬ ‫دراسات‬ ‫في‬ ‫االع‬ ‫بعين‬ ‫أخذها‬‫وسلوك‬ ‫الظاهرية‬ ‫التعابير‬ ‫دراسة‬ ‫وهي‬ ‫قبل‬ ‫من‬ ‫سابقة‬ ‫دراسة‬ ‫أي‬ ‫في‬ ‫تبار‬ .‫اللعبة‬ ‫لعبه‬ ‫عند‬ ‫الحركي‬ ‫الشخص‬:‫يلي‬ ‫فيما‬ ‫نذكرها‬ ‫الصفة‬‫الشرح‬ 1.Face x position AVG‫الوجه‬ ‫موقع‬ ‫متوسط‬‫الـ‬ ‫محور‬ ‫على‬x 2.Face y position AVG‫الوجه‬ ‫موقع‬ ‫متوسط‬‫الـ‬ ‫محور‬ ‫على‬y 3.Left eye closed % AVG‫متوسط‬‫العين‬ ‫فتح‬ ‫لدرجة‬ ‫المئوية‬ ‫النسبة‬ ‫اليسرى‬ 4.Right eye closed % AVG‫متوسط‬‫العين‬ ‫فتح‬ ‫لدرجة‬ ‫المئوية‬ ‫النسبة‬ ‫اليمنى‬ 5.Mouth open % AVG‫متوسط‬‫الفم‬ ‫فتح‬ ‫لدرجة‬ ‫المئوية‬ ‫النسبة‬ 6.Happy % AVG‫متوسط‬‫الشخص‬ ‫سعادة‬ ‫مقدار‬ 7.Sad% AVG‫متوسط‬‫الشخص‬ ‫حزن‬ ‫مقدار‬ 8.Angry% AVG‫متوسط‬‫الشخص‬ ‫غضب‬ ‫مقدار‬ 9.Surprised% AVG‫متوسط‬‫الشخص‬ ‫تفاجؤ‬ ‫مقدار‬ 10.Face x position STD‫المعياري‬ ‫االنحراف‬‫ل‬‫الوجه‬ ‫موقع‬‫محور‬ ‫على‬ ‫الـ‬x 11.Face y position STD‫المعياري‬ ‫االنحراف‬‫ل‬‫الوجه‬ ‫موقع‬‫على‬ ‫الـ‬ ‫محور‬y 12.Left eye closed % STD‫المعياري‬ ‫االنحراف‬‫ل‬‫المئوية‬ ‫لنسبة‬‫لدرجة‬ ‫اليسرى‬ ‫العين‬ ‫فتح‬ 13.Right eye closed % STD‫المعياري‬ ‫االنحراف‬‫ل‬‫لدرجة‬ ‫المئوية‬ ‫لنسبة‬ ‫اليمنى‬ ‫العين‬ ‫فتح‬ 14.Mouth open % STD‫المعياري‬ ‫االنحراف‬‫ل‬‫لدرجة‬ ‫المئوية‬ ‫لنسبة‬ ‫الفم‬ ‫فتح‬ 15.Happy% STD‫المعياري‬ ‫االنحراف‬‫الشخص‬ ‫سعادة‬ ‫لمقدار‬ 16.Sad% STD‫المعياري‬ ‫االنحراف‬‫لمقدا‬‫الشخص‬ ‫حزن‬ ‫ر‬ 17.Angry% STD‫المعياري‬ ‫االنحراف‬‫الشخص‬ ‫غضب‬ ‫لمقدار‬ 18.Surprised% STD‫المعياري‬ ‫االنحراف‬‫الشخص‬ ‫تفاجؤ‬ ‫لمقدار‬
  • 79. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 78 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫هذه‬‫السمات‬‫مستوى‬ ‫على‬ ‫ولكن‬ ‫اللعبة‬ ‫كامل‬ ‫على‬ ‫جمعها‬ ‫تم‬ ‫قد‬2‫صورة‬ ‫إطار‬frame‫للثانية‬ ‫هذه‬ ‫يأخذ‬ ‫آخر‬ ‫نموذج‬ ‫قليل‬ ‫بعد‬ ‫سنوضح‬ .‫الواحدة‬‫السمات‬‫االع‬ ‫في‬‫أحداث‬ ‫حدوت‬ ‫عند‬ ‫فقط‬ ‫تبار‬ ‫اللعب‬ ‫عند‬ ‫خاصة‬Special Events‫نريد‬ ‫حيث‬ ‫األعداء‬ ‫قبل‬ ‫من‬ ‫يصاب‬ ‫أو‬ ‫ماريو‬ ‫يموت‬ ‫كأن‬ .‫والوجهية‬ ‫الحركية‬ ‫حالته‬ ‫على‬ ‫والتأثيرات‬ ‫الالعب‬ ‫وجه‬ ‫على‬ ‫التعرف‬‫آخر‬ ‫نموذج‬ ‫أيضا‬ ‫يوجد‬ ‫على‬ ‫كل‬ ‫عليها‬ ‫الشعورية‬ ‫الحاالت‬ ‫دراسة‬ ‫يتم‬ ‫نوافذ‬ ‫إلى‬ ‫المرحلة‬ ‫تقسيم‬ ‫على‬ ‫يقوم‬‫للحصول‬ ‫حدا‬ .‫أفضل‬ ‫توقع‬ ‫نموذج‬ ‫على‬
  • 80. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 79 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 81. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 80 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 82. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 81 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫الفصل‬‫ال‬‫عاشر‬ ‫التعابير‬ ‫على‬ ‫التعرف‬ ‫برمجية‬SHORE Sophisticated High-speed Object Recognition Engine
  • 83. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 82 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 84. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 83 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 13.‫برمجية‬‫التعابير‬ ‫على‬ ‫التعرف‬SHORE 13.1.‫مقدمة‬ ‫مكتبة‬ ‫تعد‬SHORE‫وسر‬ ‫دقيق‬ ‫بشكل‬ ‫األغراض‬ ‫على‬ ‫التعرف‬ ‫"محرك‬ ‫لـ‬ ‫اختصار‬ ‫هي‬ ‫والتي‬"‫يع‬ Sophisticated High-speed Object Recognition Engine‫المكاتب‬ ‫أفضل‬ ‫من‬ ‫المكتبة‬ ‫هذه‬ ‫تتميز‬ .‫آخرى‬ ‫صفات‬ ‫وعدة‬ ‫والتعابير‬ ‫األشكال‬ ‫على‬ ‫للتعرف‬ ‫العالم‬ ‫في‬ ‫حاليا‬ ‫الموجودة‬ ‫مختلف‬ ‫وضمن‬ ‫أبعاد‬ ‫وبعدة‬ ‫واحد‬ ‫وقت‬ ‫في‬ ‫أشكال‬ ‫عدة‬ ‫أو‬ ‫شكل‬ ‫ومعالجة‬ ‫التعرف‬ ‫على‬ ‫بقدرتها‬ ‫بشكل‬ ‫اإلضاءة‬ ‫ظروف‬‫التنفيذ‬ ‫وقت‬ ‫وضمن‬ ‫جدا‬ ‫سريع‬Runtime.‫عن‬ ‫المزيد‬ ‫معرفة‬ ‫يمكن‬ :‫الرابط‬ ‫خالل‬ ‫من‬ ‫المكتبة‬ http://www.iis.fraunhofer.de/en/bf/bsy/produkte/shore.html 13.1.‫على‬ ‫التجارب‬SHORE ‫لمكتبة‬ ‫الموضحة‬ ‫الصور‬ ‫بعض‬ ‫يلي‬ ‫فيما‬ ‫نعرض‬SHORE. o‫الوجه‬ ‫على‬ ‫التعرف‬
  • 85. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 84 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games o‫ومالحقته‬ ‫الوجه‬ ‫على‬ ‫التعرف‬ ‫نال‬‫مكتبة‬ ‫أن‬ ‫حظ‬SHORE‫مع‬ ‫(مقارنة‬ .‫التنفيذ‬ ‫وقت‬ ‫في‬ ‫ومالحقته‬ ‫الوجهة‬ ‫تحديد‬ ‫تستطيع‬ ).‫الماضية‬ ‫الصورة‬ o‫والرأس‬ ‫واألنف‬ ‫العينين‬ ‫أماكن‬ ‫تحديد‬
  • 86. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 85 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games o‫التنقيذ‬ ‫وقت‬ ‫في‬ ‫أكثر‬ ‫أو‬ ‫لشخص‬ ‫الشعورية‬ ‫الحالة‬ ‫تحديد‬ ‫في‬ ‫أيضا‬ ‫الشعورية‬ ‫الحالة‬ ‫وإعطاء‬ ‫شخص‬ ‫من‬ ‫أكثر‬ ‫مالحقة‬ ‫تستطيع‬ ‫المكتبة‬ ‫أن‬ ‫نالحظ‬‫وقت‬ .‫فورا‬ ‫التنفيذ‬ o‫الشعورية‬ ‫الحاالت‬ ‫تحديد‬ ‫واسمة‬ ‫صفة‬ ‫من‬ ‫أكثر‬ ‫تحديد‬ ‫من‬ ‫للمكتبة‬ ‫يمكن‬Feature( ‫الشعورية‬ ‫للحاالت‬Angry،Happy، Sad،Surprised)
  • 87. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 86 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games o‫والفم‬ ‫العين‬ ‫فتح‬ ‫درجة‬ ‫تحديد‬ .‫الفم‬ ‫فتح‬ ‫درجة‬ ‫وأيضا‬ ‫حدا‬ ‫على‬ ‫كل‬ ‫العينين‬ ‫فتح‬ ‫درجة‬ ‫تحديد‬ ‫من‬ ‫للمكتبة‬ ‫يمكن‬ o‫أبعاد‬ ‫معالجة‬)ً‫ا‬‫أيض‬ ً‫ا‬‫جد‬ ‫(الصغيرة‬ ‫للوجوه‬ ‫مختلفة‬
  • 88. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 87 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 89. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 88 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 90. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 89 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫الفصل‬‫ال‬‫عشر‬ ‫حادي‬ ‫البيانات‬ ‫جمع‬Data Collection
  • 91. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 90 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 92. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 91 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 11.‫البيانات‬ ‫جمع‬Data Collection 11.1.‫مقدمة‬ ‫الدراسة‬ ‫هذه‬ ‫في‬ ‫المستخدمة‬ ‫البيانات‬ ‫مجموعة‬‫على‬ ‫تمت‬ ‫تجارب‬ ‫بواسطة‬ ‫تجميعها‬ ‫تم‬13‫شخص‬ ‫لعبة‬ ‫يلعبون‬Mario. ‫األ‬ ‫من‬ ‫زوج‬ ‫اكتمال‬ ‫كل‬ ‫بعد‬‫ليعبرو‬ ‫الالعبين‬ ‫سؤال‬ ‫يتم‬ ‫لعاب‬‫ا‬‫بثالث‬ ‫وذلك‬ ‫المفضلة‬ ‫لعبتهم‬ ‫عن‬ ‫التحدي‬ ‫هي‬ ‫مختلفة‬ ‫شعورية‬ ‫حاالت‬challenge‫واإلحباط‬frustration‫واالندماجية‬ engagement‫طريق‬ ‫عن‬‫اختيار‬‫إجباري‬‫أو‬ ‫األولى‬ ‫اللعبة‬ ‫إما‬ ‫الالعب‬ ‫يحدد‬ ‫حيث‬ ‫خيارات‬ ‫بأربع‬ ‫لل‬ ‫تفضيله‬ ‫عن‬ ‫يعبر‬ ‫أو‬ ،‫المفضلة‬ ‫هي‬ ‫الثانية‬‫حالة‬ ‫كل‬ ‫أجل‬ ‫من‬ ‫منهما‬ ‫ألي‬ ‫تفضيله‬ ‫عدم‬ ‫أو‬ ‫عبتين‬ .‫شعورية‬ ‫ذكرن‬ ‫كما‬ ‫تم‬ ‫هذه‬ ‫دراستنا‬ ‫في‬‫من‬ ‫معطيات‬ ‫جمع‬ ‫سابقا‬ ‫ا‬13‫العبا‬‫لعب‬ ‫زوج‬ ‫يلعبون‬‫من‬ ‫لعبة‬ ‫كل‬ ‫التي‬ ‫والتفضيالت‬ ‫المشاعر‬ ‫عن‬ ‫الالعب‬ ‫سؤال‬ ‫الزوج‬ ‫لعب‬ ‫بعد‬ ‫يتم‬ ،‫دقيقتان‬ ‫تستغرق‬ ‫الزوج‬ ‫هذا‬ ‫والتي‬ ‫الشعورية‬ ‫الحاالت‬ ‫من‬ ‫اختارها‬‫التحدي‬ ‫هي‬challenge‫واالندماجية‬engagement ‫واإلحباط‬frustration‫خيارات‬ ‫بأربع‬ ‫إجباري‬ ‫اختيار‬ ‫طريق‬ ‫عن‬ ‫تكلمنا‬ ‫وكما‬‫طريق‬ ‫عن‬ ‫بروتوكول‬4-AFS.‫سابقا‬ ‫عنه‬ ‫تكلمنا‬ ‫الذي‬
  • 93. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 92 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫القيمة‬‫الداللة‬ 0A > B‫مشاعر‬ ‫لحالة‬ ‫بالنسبة‬E 1B < A‫مشاعر‬ ‫لحالة‬ ‫بالنسبة‬E 2‫اللعبتين‬ ‫كلتا‬‫كانتا‬E 3‫غير‬ ‫كانتا‬ ‫اللعبتين‬ ‫كلتا‬E ‫الواحدة‬ ‫اللعبة‬ ‫عن‬ ‫أيضا‬ ‫الالعبين‬ ‫سؤال‬ ‫تم‬‫ذاتها‬ ‫بحد‬‫شعورية‬ ‫لحالة‬ ‫مطابقة‬ ‫أنها‬ ‫حال‬ ‫في‬ ‫أيضا‬E ‫ال‬ ‫أم‬.‫التالي‬ ‫الجدول‬ ‫حسب‬ ‫القيمة‬‫الداللة‬ 0Extremely 1Fairly 2Moderately 3Slightly 4Not at all
  • 94. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 93 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 11.1.‫استخراج‬ ‫عملية‬‫السمات‬Features Extraction ‫األحداث‬ ‫ملف‬ ‫هو‬ ‫الدخل‬ ‫يمثل‬ .‫المعطيات‬ ‫استخراج‬ ‫لعملية‬ ‫والخرج‬ ‫الدخل‬ ‫التالي‬ ‫الشكل‬ ‫يبين‬ .‫للعبة‬ ‫لعبه‬ ‫أثناء‬ ‫لالعب‬ ‫الفيديو‬ ‫وشريط‬ ‫اللعبة‬ ‫ضمن‬ ‫الخاصة‬ ‫السمات‬ ‫استخراج‬ ‫عملية‬ ‫بالتفصيل‬ ‫أوضح‬ ‫بشكل‬ ‫التالي‬ ‫الشكل‬ ‫يبين‬ ‫الس‬ ‫استخراج‬ ‫عملية‬ ‫السابق‬ ‫الشكل‬ ‫يبين‬.‫بعد‬ ‫فيما‬ ‫ناتجهما‬ ‫دمج‬ ‫يتم‬ ‫مرحلتين‬ ‫على‬ ‫تقوم‬ ‫التي‬ ‫مات‬
  • 95. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 94 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 11.1.‫األولى‬ ‫المرحلة‬–‫الهامة‬ ‫األحداث‬ ‫من‬ ‫السمات‬ ‫استخراج‬ ‫األطر‬ ‫اختيار‬ ‫طريقة‬ ‫على‬ ‫بعد‬ ‫فيما‬ ‫يؤثران‬ ‫طريقتين‬ ‫باختيار‬ ‫المرحلة‬ ‫هذه‬ ‫في‬ ‫نقوم‬video frames‫الثانية‬ .‫الواحد‬ ‫الشخص‬ ‫للعبة‬ ‫جميعها‬ ‫األطر‬ ‫استخراج‬ ‫على‬ ‫تقوم‬ ‫األولى‬ .‫على‬ ‫تقوم‬ ‫أخذ‬ ‫يتم‬ ‫حيث‬ ‫فقط‬ ‫الخاصة‬ ‫باألحداث‬ ‫صلة‬ ‫لها‬ ‫التي‬ ‫األطر‬ ‫استخراج‬1‫و‬ ‫لألمام‬ ‫أطر‬1‫أطر‬ .‫الهام‬ ‫الحدث‬ ‫عنده‬ ‫وقع‬ ‫الذي‬ ‫باإلطار‬ ‫محيطة‬ ‫كأطر‬ ‫وذلك‬ ‫للخلف‬ ‫ملف‬ ‫ضمن‬ ‫بالالعب‬ ‫الخاصة‬ ‫اللعب‬ ‫خواص‬ ‫كل‬ ‫حفظ‬ ‫تم‬.csv:‫التالي‬ ‫بالشكل‬ ‫ا‬ ‫في‬ ‫حدث‬ ‫الذي‬ ‫الزمن‬ ‫عن‬ ‫األول‬ ‫العمود‬ ‫يعبر‬ ‫حيث‬‫لحدث‬event‫كل‬ .‫الثاني‬ ‫العمود‬ ‫في‬ ‫المقابل‬ :‫التالي‬ ‫كالجدول‬ .‫اللعبة‬ ‫ضمن‬ ‫هام‬ ‫حدث‬ ‫تكافئ‬ ‫الثاني‬ ‫العمود‬ ‫في‬ ‫قيمة‬
  • 96. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 95 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 11.4.‫الثانية‬ ‫المرحلة‬–‫الظاهرية‬ ‫السمات‬ ‫استخراج‬ ‫برمجية‬ ‫على‬ ‫باالعتماد‬ ‫السمات‬ ‫استخراج‬ ‫يتم‬ ‫هنا‬SHORE.‫معالجة‬ ‫تم‬‫عن‬ ‫التسجيالت‬ ‫جميع‬ ‫وم‬ ‫أوال‬ ‫صور‬ ‫إلى‬ ‫تحويلها‬ ‫طريق‬‫لالحقة‬ ‫الصور‬ ‫جميع‬ ‫تحويل‬ ‫ثم‬ ‫ن‬.pgm‫محرك‬ ‫يعالجها‬ ‫والتي‬ SHORE‫العملية‬ ‫عن‬ ‫نتج‬ .48،000( ‫معالجة‬ ‫صورة‬2.)‫الواحدة‬ ‫للثانية‬ ‫إطارات‬
  • 97. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 96 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫أحداث‬ ‫حدوث‬ ‫عند‬ ‫الوجهية‬ ‫التعابير‬ ‫واختالف‬ ‫اللعبة‬ ‫ضمن‬ ‫لالعبة‬ ‫إطارين‬ ‫التالي‬ ‫الشكل‬ ‫يبين‬ events.‫خاصة‬
  • 98. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 97 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 11.3.‫اللعب‬ ‫أزواج‬ ‫ملف‬ ‫ملف‬ ‫شكل‬ ‫يكون‬:‫التالي‬ ‫الشكل‬ ‫على‬ ‫اللعب‬ ‫زوجي‬ ‫بعملية‬ ‫نقوم‬Normalize‫باستخدام‬ ‫للمعطيات‬Min-Max Normalization‫مستوى‬ ‫على‬ ‫(أي‬ ‫متساوية‬ ‫مسترجعة‬ ‫مشاعر‬ ‫قيمة‬ ‫لها‬ ‫التي‬ ‫اللعب‬ ‫أزواج‬ ‫جميع‬ ‫نحذف‬ .‫جميعها‬ ‫اللعب‬ ‫أزواج‬ ‫ناحية‬ ‫من‬ ‫جيدتين‬ ‫أو‬ ‫سيئتين‬ ‫اللعبتين‬ :‫حاالت‬ ‫في‬E‫ألن‬ ‫الحذف‬ ‫بهذا‬ ‫نقوم‬ .)‫النموذج‬ ‫بناء‬ ‫نريد‬ ‫نا‬ ‫محددة‬ ‫مشاعر‬ ‫لناحية‬ ‫تماما‬ ‫أكبر‬ ‫إشارة‬ ‫يتعلم‬ ‫وكأنه‬ ‫وحيدة‬ ‫شعورية‬ ‫لحالة‬ ‫صحيح‬ ‫بشكل‬ ‫يتنبأ‬ ‫بحيث‬ .‫المتساوية‬ ‫القيم‬ ‫ذات‬ ‫األزواج‬ ‫حذف‬ ‫يجب‬ ‫وبالتالي‬
  • 99. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 98 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 100. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 99 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫ا‬‫لفصل‬‫العاشر‬ ‫المعطيات‬ ‫قاعدة‬ ‫تصميم‬ Database Design
  • 101. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 100 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 102. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 101 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 13.‫المعطيات‬ ‫قاعدة‬ ‫تصميم‬ 13.1.‫مقدمة‬ ‫بناء‬ ‫تم‬‫معطيات‬ ‫قاعدة‬‫من‬‫من‬ ‫ّة‬‫ي‬‫شعور‬ ‫وتفضيالت‬ ‫لعب‬ ‫بيانات‬112‫لعبة‬ ‫يلعبون‬ ‫شخص‬ (Super Mario)‫طريق‬ ‫عن‬‫و‬ ‫سابقا‬ ‫عنه‬ ‫تحدثنا‬ ‫الذي‬ ‫البيانات‬ ‫جمع‬‫العب‬ ‫لكل‬ ‫فيديو‬ ‫تصوير‬ ‫لعبتين‬ ‫االعب‬ ‫يلعب‬ ‫حيث‬A‫و‬B‫يتم‬ ‫ثم‬‫اقتطاع‬2‫أطارات‬frames‫ال‬ ‫بالثانية‬‫مشاعر‬ ‫ستخالص‬ ‫الالعب‬‫وجهه‬ ‫وموضع‬ ‫وتعابير‬‫ف‬‫التعرف‬ ‫محرك‬ ‫استخدام‬ ‫طريق‬ ‫عن‬ ‫اللعبتين‬ ‫هاتين‬ ‫ي‬ (SHORE). ‫بكل‬ ‫الحقول‬ ‫بشرح‬ ‫يلي‬ ‫فيما‬ ‫نقوم‬ ‫وسوف‬ ‫المعطيات‬ ‫قاعدة‬ ‫جداول‬ ‫بين‬ ‫الترابط‬ ‫التالي‬ ‫المخطط‬ ‫يبين‬ :‫جدول‬ ‫الجدول‬ ‫اسم‬‫الحقول‬ Player‫وجنس‬ ‫والعمر‬ ‫االسم‬ ‫مثل‬ ‫العب‬ ‫بكل‬ ‫الخاصة‬ ‫المعلومات‬ ‫الجدول‬ ‫هذا‬ ‫يحوي‬ ‫المعلوم‬ ‫وبعض‬ ‫الالعب‬:‫مثل‬ ‫االخرى‬ ‫ات‬ 1-Played Mario‫لعب‬ ‫قد‬ ‫اللعب‬ ‫كان‬ ‫اذا‬ ‫ما‬ ‫عن‬ ‫يدل‬ ‫بولياني‬ ‫حقل‬ ‫وهو‬ : .‫ال‬ ‫أم‬ ‫قبل‬ ‫من‬ ‫ماريو‬ ‫لعبة‬ 1-Play Video Game‫قد‬ ‫اللعب‬ ‫كان‬ ‫اذا‬ ‫ما‬ ‫عن‬ ‫يدل‬ ‫بولياني‬ ‫حقل‬ ‫وهو‬ : .‫ال‬ ‫أم‬ ‫قبل‬ ‫من‬ ‫الفديو‬ ‫بألعاب‬ ‫لعب‬ 1-Time Video Gaming‫التي‬ ‫الساعات‬ ‫عدد‬ ‫على‬ ‫يدل‬ ‫متحول‬ ‫وهو‬ : ‫ال‬ ‫يلعبها‬: ‫قيم‬ ‫ثالث‬ ‫يأخد‬ ‫حيث‬ ‫باألسبوع‬ ‫العب‬ 1.: 0‫من‬ ‫الالعب‬ ‫لعب‬ ‫إذا‬0-2‫باألسبوع‬ ‫ساعات‬ 1.: 1‫من‬ ‫الالعب‬ ‫لعب‬ ‫إذا‬2-5‫باألسبوع‬ ‫ساعات‬ 1.: 2‫من‬ ‫الالعب‬ ‫لعب‬ ‫إذا‬5-10‫باألسبوع‬ ‫ساعات‬ 3.: 3‫من‬ ‫الالعب‬ ‫لعب‬ ‫إذا‬10‫باألسبوع‬ ‫أكثر‬ ‫أو‬ ‫ساعات‬ Session‫الخاصة‬ ‫المعلومات‬ ‫على‬ ‫الجدول‬ ‫هذا‬ ‫يحوي‬‫العب‬ ‫كل‬ ‫لعبهما‬ ‫اللتين‬ ‫للمرحلتين‬ : ‫مثل‬ 1-GameAChall،GameBChall‫على‬ ‫يدالن‬ ‫اللذين‬ ‫الحقلين‬ ‫وهما‬ : ‫بالعبتين‬ ‫الالعب‬ ‫وجده‬ ‫الذي‬ ‫التحدي‬ ‫مقدار‬A‫و‬B. 1-GameAEng،GameBEng‫مقدار‬ ‫على‬ ‫يدالن‬ ‫اللذين‬ ‫الحقلين‬ ‫وهما‬ : ‫بالعبتين‬ ‫الالعب‬ ‫وجده‬ ‫الذي‬ ‫االندماج‬A‫و‬B. 1-GameAFrust،GameBFrust‫على‬ ‫يدالن‬ ‫اللذين‬ ‫الحقلين‬ ‫وهما‬ : ‫بالعبتين‬ ‫اللعب‬ ‫وجده‬ ‫الذي‬ ‫االحباط‬ ‫مقدار‬A‫و‬B. Game Frame‫بكل‬ ‫الخاصة‬ ‫المعلومات‬ ‫على‬ ‫الجدول‬ ‫هذا‬ ‫يحوي‬frame‫ال‬ ‫من‬ ‫أخذه‬ ‫تم‬videos ‫المكتبة‬ ‫من‬ ‫المستخلصة‬ ‫المعلومات‬ ‫وهي‬Shore.‫مسبقا‬ ‫الشرح‬ ‫تم‬ ‫كما‬
  • 103. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 102 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games Game‫المر‬ ‫جميع‬ ‫يحوي‬ ‫جدول‬ ‫وهو‬‫الحقل‬ ‫ومع‬ ‫لعبها‬ ‫تم‬ ‫التي‬ ‫احل‬Type‫على‬ ‫يدل‬ ‫وهو‬ .‫الثانية‬ ‫أم‬ ‫األولى‬ ‫المرحلة‬ ‫نوع‬ GameVI‫الحقل‬ ‫مع‬ ‫األلعاب‬ ‫جيمع‬ ‫يحوي‬ ‫جدول‬ ‫وهو‬Id‫احتاجها‬ ‫التي‬ ‫الحيوات‬ ‫يرقم‬ ‫الذي‬ .‫لعبة‬ ‫بكل‬ ‫الالعب‬ GameLevelVI:‫مثل‬ ‫الملعوبة‬ ‫المرحلة‬ ‫في‬ ‫حياة‬ ‫كل‬ ‫عن‬ ‫معلومات‬ ‫يحوي‬ ‫جدول‬ ‫وهو‬ 1-Event Type‫نوع‬‫الحياة‬ ‫انهاء‬ ‫فيه‬ ‫تم‬ ‫الذي‬ ‫الحدث‬ 1-Event Time Stamp‫ال‬ ‫حدوث‬ ‫وقت‬event 1-Id closest Game Frame‫أقرب‬ ‫رقم‬Frame‫لهذا‬ ‫الفيديو‬ ‫من‬ ‫الحدث‬
  • 104. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 103 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games Game Id Type GameFrame IdFrame IdGame FaceRegLeft FaceRegTop FaceRegRight FaceRegBottom EyeLeftX EyeLeftY EyeRightX EyeRightY MouthLeftX MouthLeftY MouthRightX MouthRightY Gender Angry Happy Sad Surprised EyeLeftClosed EyeRightClosed MouthOpen GameLevelVI Id IdGameVI EventTimeStamp EventType IdClosestGameFrame GameVI Id IdGame Player Id Name PlayedMario TimeVideoGaming PlayVideoGame Age Sex Session IdSession IdPlayer GameAId GameBId PairId GameAEng GameAFrust GameAChall GameBEng GameBFrust GameBChall EngPref FrustPref ChallPref
  • 105. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 104 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 106. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 105 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫الفصل‬ ‫المختارة‬ ‫النماذج‬
  • 107. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 106 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 108. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 107 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 11.‫المختارة‬ ‫النماذج‬ ‫النماذج‬ ‫يلي‬ ‫فيما‬ ‫نوضح‬‫الخمسة‬.‫طبقناها‬ ‫التي‬ ‫المختارة‬ 11.1.AllFrames ‫يقوم‬‫النموذج‬ ‫وبناء‬ ‫اللعبة‬ ‫ضمن‬ ‫االعتبار‬ ‫بعين‬ ‫الالعب‬ ‫فيديو‬ ‫من‬ ‫األطر‬ ‫جميع‬ ‫بأخذ‬ ‫النموذج‬ ‫هذا‬ ( ‫المشاعر‬ ‫سمات‬ ‫أخذ‬ ‫يتم‬ ‫لم‬ .‫جميعها‬ ‫األطر‬ ‫على‬ ‫المختارة‬ ‫للسمات‬ ‫بالنسبة‬ ‫التفضيلي‬Happy, Sad, Angry, Surprised)‫اعتبار‬ ‫يتم‬ .‫مفاهيميا‬ ‫النهائية‬ ‫بالحالة‬ ‫المشاعر‬ ‫هذه‬ ‫ترابط‬ ‫لعدم‬ ‫هنا‬ ‫ج‬‫يتم‬ ‫وال‬ ‫األطر‬ ‫من‬ ‫متتالية‬ ‫سلسلة‬ ‫وكأنها‬ ‫واحدة‬ ‫للعبة‬ )‫األكثر‬ ‫على‬ ‫(الثالث‬ ‫اللعب‬ ‫محاوالت‬ ‫ميع‬ .‫بينها‬ ‫التفريق‬ 11.1.VIFramesAllAttempts ‫باألحداث‬ ‫المحيطة‬ ‫األطر‬ ‫تكافئ‬ ‫فقط‬ ‫والتي‬ ‫الالعب‬ ‫فيديو‬ ‫من‬ ‫األطر‬ ‫بأخذ‬ ‫النموذج‬ ‫هذا‬ ‫يقوم‬ + ‫أخذ‬ ‫يتم‬ .‫الهامة‬1‫أثناء‬ ‫هام‬ ‫حدث‬ ‫كل‬ ‫وبعد‬ ‫قبل‬ ‫إطر‬‫األطر‬ ‫لهذه‬ ‫بالنسبة‬ ‫النماذج‬ ‫وبناء‬ ‫اللعب‬ .‫فقط‬( ‫المشاعر‬ ‫سمات‬ ‫أخذ‬ ‫يتم‬ ‫لم‬Happy, Sad, Angry, Surprised)‫هذه‬ ‫ترابط‬ ‫لعدم‬ ‫هنا‬ ‫للعبة‬ )‫األكثر‬ ‫على‬ ‫(الثالث‬ ‫اللعب‬ ‫محاوالت‬ ‫جميع‬ ‫اعتبار‬ ‫يتم‬ .‫مفاهيميا‬ ‫النهائية‬ ‫بالحالة‬ ‫المشاعر‬ ‫ا‬ ‫يتم‬ ‫وال‬ ‫األطر‬ ‫من‬ ‫متتالية‬ ‫سلسلة‬ ‫وكأنها‬ ‫واحدة‬.‫بينها‬ ‫لتفريق‬ 11.1.VIFramesWindows ‫باألحداث‬ ‫المحيطة‬ ‫األطر‬ ‫تكافئ‬ ‫فقط‬ ‫والتي‬ ‫الالعب‬ ‫فيديو‬ ‫من‬ ‫األطر‬ ‫بأخذ‬ ‫النموذج‬ ‫هذا‬ ‫يقوم‬ + ‫أخذ‬ ‫يتم‬ .‫الهامة‬1‫فقط‬ ‫األطر‬ ‫لهذه‬ ‫بالنسبة‬ ‫النماذج‬ ‫وبناء‬ ‫اللعب‬ ‫أثناء‬ ‫هام‬ ‫حدث‬ ‫كل‬ ‫وبعد‬ ‫قبل‬ ‫إطر‬ ‫فترة‬ ‫هي‬ ‫بالنافذة‬ ‫نقصد‬ .‫النوافذ‬ ‫مبدأ‬ ‫باعتماد‬ ‫ولكن‬‫هنا‬ .‫المرحلة‬ ‫أساسها‬ ‫على‬ ‫تقسم‬ ‫محددة‬ ‫زمنية‬ ‫بأخذ‬ ‫قمنا‬1‫أي‬ .‫جميعها‬ ‫المراحل‬ ‫مستوى‬ ‫على‬ ‫منها‬ ‫لكل‬ ‫منفصل‬ ‫نموذج‬ ‫بناء‬ ‫يتم‬ ‫زمنية‬ ‫نوافذ‬ ‫هنا‬ ‫يوجد‬1.‫نماذج‬ ( ‫المشاعر‬ ‫سمات‬ ‫أخذ‬ ‫تم‬Happy, Sad, Angry, Surprised)‫هذه‬ ‫لترابط‬ ‫النموذج‬ ‫هذا‬ ‫في‬ ‫ال‬ ‫مع‬ ‫مفاهيميا‬ ‫نافذة‬ ‫كل‬ ‫ضمن‬ ‫المشاعر‬.‫الالعب‬ ‫من‬ ‫المسترجعة‬ ‫للمشاعر‬ ‫المتوقع‬ ‫خرج‬
  • 109. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 108 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫متتالية‬ ‫سلسلة‬ ‫وكأنها‬ ‫واحدة‬ ‫للعبة‬ )‫األكثر‬ ‫على‬ ‫(الثالث‬ ‫اللعب‬ ‫محاوالت‬ ‫جميع‬ ‫اعتبار‬ ‫يتم‬ ‫ال‬ ‫هنا‬ ‫تقسيم‬ ‫يتم‬ .‫أهمية‬ ‫األكثر‬ ‫ستكون‬ ‫ألنها‬ ‫اللعب‬ ‫ضمن‬ ‫فقط‬ ‫األخيرة‬ ‫المحاولة‬ ‫أخذ‬ ‫يتم‬ ‫حيث‬ ‫األطر‬ ‫من‬ ( ‫محاولة‬ ‫آخر‬ ‫زمن‬ ‫على‬ ‫اعتمادا‬ ‫النوافذ‬.)‫وحيدة‬ ‫كانت‬ ‫لو‬ ‫حتى‬
  • 110. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 109 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 111. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 110 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 112. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 111 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫الفصل‬‫عشر‬ ‫الرابع‬ ‫و‬ ‫تطبيق‬‫تحليل‬‫المختار‬ ‫النماذج‬‫ة‬
  • 113. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 112 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 114. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 113 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 14.‫النماذج‬ ‫من‬ ‫المستحصلة‬ ‫النتائج‬ ‫يلي‬ ‫فيما‬ ‫نعرض‬‫و‬ ‫النماذج‬ ‫تطبيق‬.‫بينها‬ ‫والمقارنة‬ ‫النماذج‬ ‫تطبيق‬ ‫بعد‬ ‫عليها‬ ‫حصلنا‬ ‫قد‬ ‫التي‬ ‫النتائج‬ 14.1.‫الميزات‬ ‫اختيار‬ ‫عملية‬ ‫اختيار‬ ‫عملية‬ ‫أن‬ ‫سابقا‬ ‫تكلمنا‬‫مرحلتين‬ ‫على‬ ‫تتم‬ ‫الميزات‬: SFS with SLP SFS with MLP ‫لنموذج‬ ‫األولى‬ ‫الميزة‬ ‫اختيار‬ ‫يلي‬ ‫فيما‬ ‫نعرض‬VIFramesWindows – Window(2)‫يتم‬ . ‫االختبار‬ ‫أعادة‬ ‫يتم‬ .‫األولى‬ ‫السمة‬ ‫الختيار‬ ‫فارغة‬ ‫سمات‬ ‫بمجموعة‬ ‫البداية‬ ‫طريق‬ ‫عن‬ ‫ذلك‬2‫مرات‬ 5 runs‫والدنيا‬ ‫العظمى‬ ‫القيمة‬ ‫تحديد‬ ‫ثم‬ ‫ومن‬‫بعدها‬ ‫يتم‬ .‫الخمسة‬ ‫االختبارات‬ ‫لهذه‬ ‫والمتوسطة‬ ‫الميزة‬ ‫اختيار‬ ‫التالي‬ ‫الشكل‬ ‫يوضح‬ .‫االختبارات‬ ‫هذه‬ ‫ضمن‬ ‫األفضل‬ ‫األداء‬ ‫ذات‬ ‫الميزة‬ ‫اختيار‬ ‫نموذج‬ ‫في‬ ‫األولى‬VIFramesWindows – Window(2)‫والعظمى‬ ‫الدنيا‬ ‫القيمة‬ ‫وبيان‬ .‫والمتوسطة‬‫رقم‬ ‫السمة‬ ‫هنا‬ ‫اختيار‬ ‫يتم‬11‫قيمة‬ ‫أكبر‬ ‫لها‬ ‫ألن‬‫من‬ ‫أفضل‬ ‫وعليا‬ ‫دنيا‬ ‫وقيم‬ ‫متوسطة‬ .‫غيرها‬ 0 20 40 60 80 100 120 140 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
  • 115. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 114 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 14.1.‫المزايا‬ ‫اختيار‬ ‫عن‬ ‫التوقف‬ ‫سمات‬ ‫اختيار‬ ‫عن‬ ‫نتوقف‬ .‫السمات‬ ‫من‬ ‫مجموعة‬ ‫على‬ ‫نحصل‬ ‫مرات‬ ‫عدة‬ ‫السابقة‬ ‫العملية‬ ‫بتكرار‬ ‫التالي‬ ‫الشكل‬ ‫يبين‬ .‫مختارة‬ ‫سمات‬ ‫مجموعة‬ ‫بعد‬ ‫يقل‬ ‫األداء‬ ‫يبدا‬ ‫عندما‬ ‫إضافية‬‫نموذج‬ VIFramesWindows – Window(2)‫وا‬‫مرة‬ ‫كل‬ ‫في‬ ‫والتي‬ ‫المختارة‬ ‫األولى‬ ‫األربع‬ ‫لسمات‬ ‫قد‬ ‫أو‬ ‫يقل‬ ‫األداء‬ ‫جعل‬ ‫قد‬ ‫الرابعة‬ ‫السمة‬ ‫بعد‬ ‫أضافية‬ ‫سمات‬ ‫اختيار‬ ‫أنا‬ ‫نالحظ‬ .‫األداء‬ ‫عندها‬ ‫ازداد‬ .‫التاليين‬ ‫الشكلين‬ ‫في‬ ‫كما‬ ‫سابقا‬ ‫مختارة‬ ‫سمات‬ ‫ظهور‬ ‫إلى‬ ‫يؤدي‬ 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 EyeLeftClosedSTD HappyAvg SurprisedSTD HappySTD SurprisedAvg HappyAvg 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 EyeLeftClosedSTD HappyAvg SurprisedSTD HappySTD SurprisedAvg HappyAvg
  • 116. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 115 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 14.1.‫الشبكة‬ ‫طبولوجي‬ ‫تحسين‬ ‫عملية‬Topology Optimization ‫اخت‬ ‫بعد‬‫الداللة‬ ‫الشبكة‬ ‫لطبولوجيا‬ ‫تحسين‬ ‫بعملية‬ ‫نقوم‬ ‫الميزات‬ ‫يار‬2_0‫نيورونين‬ ‫وجود‬ ‫على‬ ‫تدل‬ ‫و‬ ‫األولى‬ ‫الطبقة‬ ‫في‬2‫واحدة‬ ‫مخفية‬ ‫بطبقة‬ ‫بسيطة‬ ‫بشبكة‬ ‫نبدا‬ . .‫الثانية‬ ‫الطبقة‬ ‫في‬ ‫نيورون‬ ‫ب‬ ‫بطبقتين‬ ‫انتهاء‬ ‫بنيورونين‬12‫أضافة‬ ‫هي‬ ‫الخطوة‬ ‫تكون‬ .‫طبقة‬ ‫كل‬ ‫في‬ ‫نيورون‬1‫في‬ ‫نيورون‬ ‫الطبقة‬.‫المقصود‬ ‫التالية‬ ‫األشكال‬ ‫توضح‬ .‫مرة‬ ‫كل‬ ‫في‬ ‫الواحدة‬ ‫ل‬ ‫الطبولوجي‬ ‫التحسين‬ ‫عملية‬ ‫التالي‬ ‫الشكل‬ ‫يبين‬‫نموذج‬VIFramesAllAttempts‫نقوم‬ ‫حيث‬ ‫لـ‬ ‫االختبار‬ ‫بإعادة‬22‫مرة‬runs‫حسب‬ ‫أداء‬ ‫أعلى‬ ‫تحقق‬ ‫التي‬ ‫الشبكة‬ ‫هيكلية‬ ‫أيضا‬ ‫ونأذخ‬ . ‫الـ‬ ‫ضمن‬ ‫والعليا‬ ‫الدنيا‬ ‫والقيمة‬ ‫المتوسط‬22‫اختب‬‫الـ‬ ‫التالي‬ ‫الشكل‬ ‫يبين‬ .‫ار‬22‫لشبكة‬ ‫اختبار‬2_0 .‫فقط‬ ‫أفضل‬ ‫تحقق‬ ‫التي‬ ‫الهيكلية‬ ‫نختار‬ .‫النمائج‬ ‫لكل‬ ‫الهيكليات‬ ‫لكل‬ ‫األفضل‬ ‫األداء‬ ‫التالي‬ ‫األشكال‬ ‫تبين‬ .‫نموذج‬ ‫لكل‬ ‫أداء‬ 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49
  • 117. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 116 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫نموذج‬AllFrames ‫نموذج‬VIFramesAllAttempts 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
  • 118. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 117 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫نموذج‬VIFramesWindows‫النوافذ‬ ‫لجميع‬ 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 1st Window 2nd Window 3rd Window
  • 119. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 118 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 14.4.‫ال‬‫النموذج‬ ‫حسب‬ ‫اختيارها‬ ‫تم‬ ‫التي‬ ‫ميزات‬ ‫الميزات‬ ‫ليختار‬ ‫الالعبين‬ ‫لعب‬ ‫معطيات‬ ‫على‬ ‫تجربته‬ ‫تم‬ ‫التفضيل‬ ‫نموذج‬ ‫بناء‬ ‫بعد‬ .‫مشاعر‬ ‫حالة‬ ‫لكل‬ ‫يلي‬ ‫كما‬ ‫كانت‬ ‫والتي‬ ‫المناسبة‬‫لالندماجية‬ ‫هي‬ ‫النماذج‬ ‫جميع‬ Engagement. SFS MLP Selection Phase SFS SLP Selection Phase Model 9, 3, 110, 4, 7 AllFrames EyeRightClosedSTD EyeLeftClosedAvg FaceRegLeftAvg MouthOpenSTD EyeRightClosedAvg FaceRefTopSTD 105, 4 VIFramesAllAttempts MouthOpenSTD MouthOpenAvg EyeRightClosedAvg 91, 2 W(1)VIFramesWindows SurprisedAvg FaceRegLeftAvg FaceRefTopAvg -12, 7, 18, 16 W(2)VIFramesWindows - EyeLeftClosedSTD HappyAvg SurprisedSTD HappySTD -1, 4, 3 W(3)VIFramesWindows - FaceRegLeftAvg EyeRightClosedAvg EyeLeftClosedAvg
  • 120. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 119 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 14.3.‫نموذج‬ ‫كل‬ ‫أداء‬ .‫مرحلة‬ ‫كل‬ ‫ضمن‬ ‫نموذج‬ ‫كل‬ ‫أداء‬ ‫التالي‬ ‫الجدول‬ ‫في‬ ‫نوضح‬ 𝑴𝑳𝑷 𝒐𝒑𝒕 𝑷 𝒎𝒂𝒙 % 𝑴𝑳𝑷 𝒐𝒑𝒕 𝑷 % 𝑴𝑳𝑷 𝒐𝒑𝒕 𝑨𝒓𝒄𝒉 𝑴𝑳𝑷 𝑷 𝒎𝒂𝒙 % 𝑴𝑳𝑷 𝑷 % 𝑺𝑳𝑷 𝑷 𝒎𝒂𝒙 % 𝑺𝑳𝑷 𝑷 % Model 92.4281.578_292.4282.1269.6965.77AllFrames 92.0683.302_092.0684.2871.4264.44VIFramesAllAttempts 72.72626_066.6660.9048.4841.21W(1)VIFramesWindows 93.9384.034_0--80.3068.78W(2)VIFramesWindows 95.2386.1510_10--77.7770.63W(3)VIFramesWindows 14.3.‫األداء‬ ‫مناقشة‬ ‫وأ‬ ‫معينة‬ ‫بنسبة‬ ‫سابقة‬ ‫من‬ ‫أفضل‬ ‫كان‬ ‫نموذج‬ ‫كل‬ ‫أن‬ ‫السابق‬ ‫الجدول‬ ‫من‬ ‫نالحظ‬‫كان‬ ‫قرارنا‬ ‫ن‬ ‫إلى‬ ‫المرحلة‬ ‫لتقسم‬ ‫النوافذ‬ ‫فكرة‬ ‫بوضع‬ ‫األخير‬ ‫النموذج‬ ‫بأخذ‬ ‫يتعلق‬ ‫فيما‬ ‫صائبا‬1‫يتم‬ ‫زمنية‬ ‫فترات‬ .‫حدا‬ ‫على‬ ‫بها‬ ‫خاص‬ ‫نموذج‬ ‫وبناء‬ ‫منها‬ ‫كل‬ ‫معالجة‬
  • 121. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 120 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 122. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 121 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫ا‬‫لفصل‬‫الخامس‬‫عشر‬ ‫التطبيقات‬ ‫لجميع‬ ‫المستخدمة‬ ‫البرمجية‬ ‫واللغة‬ ‫التنفيد‬ ‫أزمنة‬
  • 123. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 122 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 124. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 123 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 44.‫واختبار‬ ‫بناء‬ ‫زمن‬‫النماذج‬ 44.4.‫األولية‬ ‫السمات‬ ‫استخالص‬ ‫تطبيق‬Raw Features ‫محرك‬ ‫ضمن‬ ‫الصور‬ ‫لمعالجة‬ ‫المأخوذة‬ ‫األزمنة‬ ‫التالي‬ ‫الجدول‬ ‫يبين‬SHORE‫التطبيق‬ ‫بناء‬ ‫بعد‬ C#‫لتطبيق‬ ‫تمريرها‬ ‫ثم‬ ‫ومن‬ ‫أطر‬ ‫إلى‬ ‫شخص‬ ‫لكل‬ ‫الفيديو‬ ‫شريط‬ ‫بتحليل‬ ‫يقوم‬ ‫الذي‬SHORE ‫بلغة‬C++‫بإرج‬ ‫ويقوم‬ ‫حدا‬ ‫على‬ ‫إطار‬ ‫كل‬ ‫يأخذ‬ ‫الذي‬.‫نصي‬ ‫ملف‬ ‫ضمن‬ ‫المسترجعة‬ ‫المشاعر‬ ‫اع‬ Process IdProcess Description Overall Time taken 1Conversion to .pgm6 hours 2Visual behavior extraction by SHORE14 hours 20 hours 44.4.‫تطبيق‬‫لعملية‬ ‫القابل‬ ‫النهائي‬ ‫بشكلها‬ ‫السمات‬ ‫وتجهيز‬ ‫المعطيات‬ ‫قاعدة‬ ‫بناء‬ ‫التحليل‬ ‫هنا‬‫باستخدام‬ ‫قمنا‬C# + SQL Server‫لالعبين‬ ‫معطيات‬ ‫قاعدة‬ ‫وبناء‬ ‫الميزات‬ ‫الستخالص‬ .‫النماذج‬ ‫لبناء‬ ‫الالزمة‬ ‫المعطيات‬ ‫وجميع‬‫النهائي‬ ‫لشكلها‬ ‫السمات‬ ‫تحضير‬ ‫وقت‬ ‫هو‬ ‫هنا‬ ‫األهم‬ ‫الوقت‬ .‫النماذج‬ ‫بناء‬ ‫تطبيق‬ ‫قبل‬ ‫من‬ ‫لالستخدام‬ ‫القابل‬ Process IdProcess DescriptionTime per Model Overall Time taken 1Features Prep.2 min≅ 7 𝑚𝑖𝑛
  • 125. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 124 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 44.4.‫بناء‬‫التفضيل‬ ‫نماذج‬ ‫الخاصة‬ ‫المكتبة‬ ‫استخدام‬ ‫تم‬ ‫هنا‬ITU.DK‫الختيار‬ ‫الدينمارك‬ ‫في‬ ‫كوبينهاغن‬ ‫بجامعة‬ ‫الخاصة‬ ‫الميزات‬ ‫واختبار‬‫لغة‬ ‫هي‬ ‫المستخدمة‬ ‫اللغة‬ .‫التفضيل‬ ‫نماذج‬ ‫وبناء‬Java‫التنفيذ‬ ‫أزمنة‬ ‫تكون‬ . .‫بالشكل‬ Process IdProcess DescriptionTime per Model Overall Time taken 1SFS with SLP60 min≅ 7 hours 2SFS with MLP50 min≅ 4.5 hours 3Optimizing Topology90 min≅ 8 hours ≅ 19.5 hours
  • 126. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 125 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 127. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 126 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 128. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 127 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫ا‬‫لفصل‬‫ا‬‫لسادس‬‫عشر‬ ‫المستقبلية‬ ‫اآلفاق‬
  • 129. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 128 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 44.‫المستقبلية‬ ‫اآلفاق‬ 44.4.‫ال‬ ‫نموذج‬‫التكيفي‬ ‫لعبة‬Adaptive Game Model ‫التكيفي‬ ‫النموذج‬ ‫وهو‬ ‫األهم‬ ‫النموذج‬ ‫وهو‬ ‫الثاني‬ ‫النموذج‬ ‫لبناء‬ ‫وصلنا‬ ‫نكون‬ ‫هنا‬Adaptive Model‫الدراسة‬ ‫حسب‬ ‫نقوم‬ ‫هنا‬ .[1]‫جميع‬ ‫بإقحام‬‫السمات‬‫للتحكم‬ ‫القابلة‬controllable features‫النموذج‬ ‫ضمن‬Preference model‫جميع‬ ‫نضيف‬ ‫(أي‬‫السمات‬‫ال‬‫لل‬ ‫قابلة‬‫في‬ ‫تحكم‬ .)‫أصال‬ ‫اختيارها‬ ‫عدم‬ ‫حال‬‫التكيف‬ ‫بعملية‬ ‫نقوم‬ ،‫الحاصل‬ ‫النموذج‬ ‫تدريب‬ ‫وبعد‬ ،‫هنا‬ adaptation. 44.4.‫للمراحل‬ ‫التكيفي‬ ‫التوليد‬ ‫مراحل‬Adaptive content generation ‫التكيفي‬ ‫النموذج‬ ‫تصميم‬ ‫بعد‬‫للميزات‬ ‫الممكنة‬ ‫التباديل‬ ‫جميع‬ ‫بتوليد‬ ‫نقوم‬ ‫بأن‬ ‫الخطوات‬ ‫تكون‬ ، ‫القابلة‬.‫خرج‬ ‫أعلى‬ ‫عن‬ ‫ونبحث‬ ‫للتعديل‬‫تكون‬ ‫خرج‬ ‫أعلى‬ ‫معرفة‬ ‫عند‬‫السمات‬‫هي‬ ‫للتحكم‬ ‫القابلة‬ ‫السمات‬‫النموذج‬ ‫بميزات‬ ‫مرحلة‬ ‫إنشاء‬ ‫يتم‬ .‫بها‬ ‫الحالي‬ ‫لالعب‬ ‫جديدة‬ ‫مرحلة‬ ‫بناء‬ ‫يجب‬ ‫التي‬ ‫ميزات‬ ‫شعاع‬ ‫طريق‬ ‫عن‬ ‫الحاصلة‬feature vector‫مرحلة‬ ‫إلنشاء‬ ‫المحرك‬ ‫إلى‬ ‫إرساله‬ ‫يتم‬ ‫الذي‬ ‫محد‬ ‫بشعاع‬ ‫جديدة‬.)‫المراحل‬ ‫تصميم‬ ‫فقرة‬ ‫في‬ ‫سابقا‬ ‫ما‬ ‫بشعاع‬ ‫مرحلة‬ ‫إنشاء‬ ‫كيفية‬ ‫عن‬ ‫(تكلمنا‬ ‫د‬‫بعد‬ ‫التكيفي‬ ‫النموذج‬ ‫إلى‬ ‫جديد‬ ‫من‬ ‫لعبه‬ ‫معطيات‬ ‫بإدخال‬ ‫نقوم‬ ،‫الجديدة‬ ‫المرحلة‬ ‫هذه‬ ‫الالعب‬ ‫لعب‬ .‫له‬ ‫مناسبة‬ ‫جديدة‬ ‫مرحلة‬ ‫لتوليد‬ :‫يلي‬ ‫كما‬ ‫بالترتيب‬ ‫المراحل‬ ‫تكون‬ 1.،‫لعبة‬ ‫(أي‬ ‫ابتدائية‬ ‫لعبة‬ ‫يلعب‬ ‫الالعب‬‫اللعب‬ ‫ميزات‬ ‫عن‬ ‫ر‬ ّ‫تصو‬ ‫ألخذ‬ ‫فقط‬ ‫المرحلة‬ ‫هذه‬ )‫الالعب‬ ‫لدى‬ 2.‫الالعب‬ ‫يختار‬‫مشاعر‬ ‫حالة‬emotional state‫بتوليد‬ ‫يرغب‬ ‫التي‬‫الجديدة‬ ‫المرحلة‬ ‫أساسها‬ ‫على‬ 3.‫ارسال‬ ‫يتم‬‫اللعب‬ ‫ميزات‬gameplay features‫إلى‬ ‫بالالعب‬ ‫الخاصة‬‫المنمذج‬ ‫التكيفي‬adaptive Modeler. 4.‫في‬‫النموذج‬‫اد‬ ‫يتم‬ ‫التكيفي‬‫و‬ ‫اللعب‬ ‫ميزات‬ ‫خال‬‫السمات‬‫الشبكة‬ ‫إلى‬ ‫للتحكم‬ ‫القابلة‬ ‫يتم‬ ‫حيث‬ ‫العصبونية‬‫لل‬ ‫الممكنة‬ ‫التباديل‬ ‫كافة‬ ‫بين‬ ‫التبديل‬‫ثابتة‬ ‫بخطوة‬ ‫للتحكم‬ ‫القابلة‬ ‫ميزات‬ ‫ميزة‬ ‫لكل‬ ‫المخصص‬ ‫المجال‬ ‫في‬
  • 130. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 129 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 5.‫اختيار‬ ‫يتم‬‫السمات‬‫أفضل‬ ‫أعطت‬ ‫التي‬ ‫للتحكم‬ ‫القابلة‬‫توقع‬prediction‫الشبكة‬ ‫في‬ ‫التكيفي‬ ‫النموذج‬ ‫ضمن‬ 6.‫هذه‬ ‫أساس‬ ‫على‬ ‫مرحلة‬ ‫توليد‬ ‫يتم‬‫السمات‬‫للتحكم‬ ‫القابلة‬ 7.‫تكيفي‬ ‫بشكل‬ ‫تصميمها‬ ‫تم‬ ‫لعبة‬ ‫يلعب‬ ‫الالعب‬ 8.‫إلى‬ ‫العودة‬2 :‫التكيفي‬ ‫بالمحتوى‬ ‫الخاص‬ ‫النموذج‬ ‫شكل‬ ‫التالي‬ ‫المخطط‬ ‫يبين‬ Phase-1: Style Analyzer Play Generated Game ( with best controllable features) Gameplay Features Engine Manager Gameplay features from initial play Phase-1:Adaptation Process Exhaustive Search on Controllable Features Best Controllable Features Adaptation Model
  • 131. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 130 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 132. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 131 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games ‫ا‬‫لفصل‬‫ا‬‫لسابع‬‫عشر‬ ‫المراجع‬
  • 133. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 132 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games
  • 134. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 133 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games 13.‫المراجع‬ [1] H´ector P. Mart´ınez، Kenneth Hullett، and Georgios N. Yannakakis، Member، IEEE: "Extending Neuro-evolutionary Preference Learning through Player Modeling" 2010 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games. [2] Christopher Pedersen، Julian Togelius Member، IEEE، and Georgios N. Yannakakis، Member، IEEE: “Modeling Player Experience for Content Creation”. [3] Erin J. Hastings، Ratan K. Guha، and Kenneth O. Stanley: Demonstrating Automatic Content Generation in the Galactic Arms Race Video Game. In Proceedings of the Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference Demonstration Program. University of Central Florida، Orlando، FL 32816، AIIDE 2009. [4] Antonios Liapis، Georgios N. Yannakakis: Neuroevolutionary Constrained Optimization for Content Generation. [5] Webstite، last visit: June، 2012، http://speedtree.com [6] Stanley، K.O.: Compositional pattern producing networks: A novel abstraction of development. Genetic Programming and Evolvable Machines Special Issue on Developmental Systems 8(2)، 2007. [7] Webstite، last visit: June، 2012، http://game.itu.dk/pcg [8] Webstite، last visit: June، 2012، http://pcgames.fdg2010.org [9] Webstite، last visit: June، 2012، http://pcg.wikidot.com [10] Togelius، J.، Schmidhuber، J.: An Experiment in Automatic Game Design. In Proceedings of the IEEE Symposium on Computational Intelligence and Games، Perth، Australia.
  • 135. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 134 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games [11] Browne، C.: Automatic generation and evaluation of recombination games، PhD thesis، Queensland University of Technology، 2008. [12] Togelius، J.، De Nardi، R.، Lucas. S.M.: Towards automatic personalised content creation in racing games. In: Proceedings of the IEEE Symposium on Computa-tional Intelligence and Games، 2007. [13] Webstite، last visit: June، 2012، Cube Engine: http://cubeengine.com [14] Webstite، last visit: June، 2012، OcTree: http://anteru.net/2008/07/25/242/ [15] Evolving Interesting maps for first person shooter: Luigi Cardamone، Georgios N.Yannakakis، Julian Togelius، and Pier Luca Lanzi [16] Payam Refaeilzadeh، Lei Tang، Haun Liu: Cross-Validation، Arizona State University. [17] Petri Lankoski، Staffan Björk: Gameplay Design Patterns for Believable Non-Player Characters. Media Lab، University of Art and Design Helsinki. [18] Noor Shaker، Georgios N. Yannakakis، Member، IEEE، and Julian Togelius، Member، IEEE: Feature Analysis for Modeling Game Content Quality، 2010. [19] “Entertainment modeling through physiology in physical play،” International Journal of Human-Computer Studies، vol. 66، pp. 741– 755، 2008. [20] Georgios N. Yannakakis: “Modeling Player Experience in Super Mario Bros” in Proceedings of the IEEE Symposium on Computational Intelligence and Games. Milan، Italy: IEEE، September 2009.
  • 136. Mohammad Shaker & Ola Al-Naameh 135 Fusing Visual and Behavioral Cues for Modeling User Experience in Games [21] Georgios N. Yannakakis، M. Maragoudakis، and J. Hallam: “Preference Learning for Cognitive Modeling: A Case Study on Entertainment Preferences،” IEEE Systems، Man and Cybernetics; Part A: Systems and Humans، vol. 39، no. 6، pp. 1165–1175، November 2009. [22] G. N. Yannakakis and J. Hallam: “Game and Player Feature Selection for Entertainment Capture،” in Proceedings of the IEEE Symposium on Computational Intelligence and Games. Hawaii، USA: IEEE، April 2007، pp. 244–251. [23] J. Togelius، T. Schaul، J. Schmidhuber and F. Gomez، “Countering poisonous inputs with memetic neuroevolution،” in Parallel Problem Solving From Nature 10، 2008. [24] ——، “Entertainment modeling through physiology in physical play،” International Journal of Human-Computer Studies، vol. 66، pp. 741– 755، 2008. [25] M. Mejia-Lavalle and G. Arroyo-Figueroa، “Power System Database Feature Selection Using a Relaxed Perceptron Paradigm،” in Proceedings of 5th Mexican International Conference on Artificial Intelligence، LNCS. Springer Berlin/Heidelberg، 2006، pp. 522–531. [26] Kenneth Hullett، Jim Whitehead: Design Patterns in FPS Levels، University of California، Santa Cruz، 2009. [27] Noor Shaker، Georgios N. Yannakakis، Member، IEEE، and Julian Togelius، Member، IEEE. Feature Analysis for Modeling Game Content Quality، 2010.

×