| アイテムタイプ |
会議発表論文 / Conference Paper(1) |
| 公開日 |
2025-11-05 |
| 日付 |
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日付 |
2027-08-19 |
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日付タイプ |
Available |
| タイトル |
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タイトル |
Round Outcome Prediction in VALORANT Using Tactical Features from Video Analysis |
| 言語 |
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言語 |
eng |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
First-Person Shooters |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Match Outcome Prediction |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Video Analysis |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
TimeSformer |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Visualization |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Accuracy |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Refining |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Decision making |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Games |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Predictive models |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Feature extraction |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Vectors |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Data models |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Videos |
| 資源タイプ |
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資源タイプ |
conference paper |
| アクセス権 |
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アクセス権 |
embargoed access |
| 著者 |
Hayakawa, Nirai
嶋利, 一真
Yamasaki, Kazuma
Hoshikawa, Hirotatsu
Tsuchida, Rikuto
松本, 健一
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| 抄録 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
Recently, research on predicting match outcomes in esports has been actively conducted, but much of it is based on match log data and statistical information. This research targets the FPS game VALORANT, which requires complex strategies, and aims to build a round outcome prediction model by analyzing minimap information in match footage. Specifically, based on the video recognition model TimeSformer, we attempt to improve prediction accuracy by incorporating detailed tactical features extracted from minimap information, such as character position information and other in-game events. This paper reports preliminary results showing that a model trained on a dataset augmented with such tactical event labels achieved approximately 81% prediction accuracy, especially from the middle phases of a round onward, significantly outperforming a model trained on a dataset with the minimap information itself. This suggests that leveraging tactical features from match footage is highly effective for predicting round outcomes in VALORANT. |
| 書誌情報 |
en : Proceedings of the 2025 IEEE Conference on Games
(CoG 2025)
ページ数 4,
発行日 2025-08-19
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| 会議情報 |
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会議名 |
IEEE Conference on Games 2025 |
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開始年 |
2025 |
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開始月 |
08 |
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開始日 |
26 |
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終了年 |
2025 |
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終了月 |
08 |
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終了日 |
29 |
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開催期間 |
2025-08-26 - 2025-08-29 |
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開催地 |
Lisbon, Portugal |
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開催国 |
PRT |
| 出版者 |
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出版者 |
IEEE |
| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
EISSN |
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収録物識別子 |
2325-4289 |
| 出版者版DOI |
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関連タイプ |
isVersionOf |
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識別子タイプ |
DOI |
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関連識別子 |
https://doi.org/10.1109/CoG64752.2025.11114177 |
| 出版者版URI |
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関連タイプ |
isVersionOf |
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識別子タイプ |
URI |
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関連識別子 |
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11114177 |
| 権利 |
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権利情報 |
© 2025 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works. 出版社許諾条件により、本文は2027年8月19日以降に公開。 |
| 著者版フラグ |
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出版タイプ |
AM |
| 助成情報 |
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助成機関名 |
Japan Society for the Promotion of Science (JSPS) |
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研究課題番号 |
JP23K16862 |
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研究課題番号URI |
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-23K16862/ |
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研究課題名 |
ロギング設定の出力に関する分析とプロジェクトの特性に応じた最適化支援 |
| 助成情報 |
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助成機関名 |
Japan Science and Technology Agency (JST) |
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研究課題名 |
JST Science and Technology Challenge Program for Next Generation |
fulltext (77.5 KB)
