Loading...

Video Game Testing using Rendering Information and Pattern Recognition

Taesiri, Mohammad Reza | 2017

552 Viewed
  1. Type of Document: M.Sc. Thesis
  2. Language: Farsi
  3. Document No: 49983 (19)
  4. University: Sharif University of Technology
  5. Department: Computer Engineering
  6. Advisor(s): Habibi, Jafar
  7. Abstract:
  8. After passing many iterations of tests, video games still suffers from major bugs after they’ve been released. One of these problems is the incompatibility between the video game and target audience’s computers. In this thesis, we have proposed a testing strategy by utilizing Cloud Computing infrastructure for video games and Deep Convolutional Neural Networks. We used a simple algorithm to make the graphical output of a video game partially deterministic and thus it’s possible for us to compare different instances of the game in Draw Call level. We’ve used two separate Deep Convolutional Neural Networks for 1. detecting visual artifacts in frames and 2. comparing pairs of Draw Calls for finding possible errors and faults. Our proposed approach is able to find a range of bugs that regular methodologies are unable to find
  9. Keywords:
  10. Cloud Computing ; Pattern Recognition ; Deep Learning ; Convolutional Neural Network ; Deep Neural Networks ; Video Game Testing ; Automated Testing

 Digital Object List

 Bookmark

  • مقدمه
    • تعریف مسئله
    • اهمیت موضوع
    • اهداف تحقیق
    • ساختار پایان‌نامه
  • مفاهیم اولیه
    • ساختار مرسوم بازی‌های رایانه‌ای
    • نحوه‌ رندر شدن یک قاب
    • مشکلات گرافیکی در گرافیک رایانه‌ای
    • مشکلات گرافیکی در بازی‌های رایانه‌ای
      • برخی از مشکلات گرافیکی
    • مشکلات منطقی/رفتاری در بازی‌های رایانه‌ای
    • روش‌های مرسوم آزمون بازی
      • آزمون‌های ترکیبی
      • آزمون اتاق تمیز
      • آزمون اجرا
      • آزمون ارتجالی
      • آزمون بِتا
      • آزمون پس‌نمایی در گرافیک و بازی‌های رایانه‌ای
      • آزمون‌های دریازدگی و ایمنی صرع
      • سایر روش‌ها
    • یادگیری تقویتی عمیق
    • جمع‌بندی
  • کارهای پیشین
    • ‌خلاصه‌ای از پژوهش‌های انجام شده
    • سایر پژوهش‌ها
  • معرفی روش آزمون
    • معماری سیستم طراحی شده
    • اجراهای متفاوت و قطعی‌سازی خروجی گرافیکی
    • تشخیص مشکلات گرافیکی به کمک یادگیری عمیق
      • بررسی عملکرد شبکه‌های عمیق پیچشی در تشخیص مشکلات
      • معماری شبکه برای تشخیص قاب مشکل‌دار
      • جمع‌آوری و پردازش داده‌ها برای یادگیری
    • ذخیره‌ فراخوان‌های رسم و مقایسه‌ دو اجرا
      • تطبیق فراخوان‌ها
    • مقایسه قاب‌ها
    • جریان کار کل سیستم
  • آزمایش‌ها و ارزیابی
    • روش ارزیابی
    • بررسی کارا بودن یادگیری عمیق در کشف مشکلات گرافیکی
    • بررسی کل سیستم
  • بحث‌ و گفت‌وگو
    • قابلیت تشخیص مشکلات در بازی‌های جدید
    • حساس بودن به برخی رنگ‌ها
    • بالا بودن هزینه آزمون
    • مقایسه با روش‌های مشابه
    • خط‌ لوله‌های مدرن رندرینگ
  • نتیجه‌گیری و کارهای آتی
    • نتیجه‌گیری
    • کارهای آتی و مسائل باز
...see more