Análisis del impacto del reconocimiento facial en el enganche del jugador en videojuegos: un estudio de caso
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Date
2025-09-25
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Publisher
Universidad de Cuenca
Abstract
Nowadays, facial recognition—and particularly emotion recognition through facial expressions— has gained importance in various fields, including video games. This research focused on developing an adaptive Flappy Bird-style game prototype aimed at analyzing how automa-tic emotion detection can enhance player engagement by dynamically adapting the gaming experience. The study was conducted in two phases. In the first phase, a non-adaptive pro-totype was created to collect interaction data and facial expressions. A convolutional neural network was trained using the DAiSEE dataset to identify affective states, while DeepFa-ce detected basic emotions. The collected data was compared with the Game Experience Questionnaire (GEQ) to find useful patterns for adaptive design. In the second phase, a new prototype with real-time adaptation mechanisms was built, based on the previously esta-blished relationships. This system adjusted game variables such as speed, difficulty, and visual/auditory stimuli according to the player’s emotional state. Experimental results sho-wed that the adaptive version significantly improved engagement levels compared to the non-adaptive version. These findings demonstrated that integrating emotional recognition techniques with artificial intelligence is an effective approach to enrich human-computer in-teraction and opens new possibilities for designing emotionally responsive video games.
Resumen
En la actualidad, el reconocimiento facial —y en particular el reconocimiento de emociones mediante expresiones faciales— ha cobrado relevancia en diversos campos, incluyendo los videojuegos. Esta investigación abordó el desarrollo de un prototipo de videojuego adaptati-vo tipo Flappy Bird, orientado a analizar cómo la detección automática de emociones puede mejorar el nivel de enganche del jugador mediante la adaptación dinámica de la experien-cia de juego. El estudio se desarrolló en dos fases. En la primera, se creó un prototipo sin adaptación para recopilar datos de interacción y expresiones faciales. Se entrenó una red neuronal convolucional con el dataset DAiSEE para identificar estados afectivos, mientras que DeepFace detectó emociones básicas. Los datos se compararon con el Cuestionario de Compromiso con el Juego (GEQ) para encontrar patrones útiles en el diseño adaptativo.
En la segunda fase, se construyó un nuevo prototipo con mecanismos de adaptación en tiempo real, basados en las relaciones previamente establecidas. Este sistema ajustó va-riables del videojuego como la velocidad, la dificultad y los estímulos visuales/auditivos, en función del estado emocional del jugador. Los resultados experimentales mostraron que la versión adaptativa logró mejorar significativamente el nivel de enganche, en comparación con la versión no adaptativa. Estos hallazgos demostraron que la integración de técnicas de reconocimiento emocional con inteligencia artificial representa un enfoque eficaz para enriquecer la interacción humano-computadora, y abre nuevas posibilidades para el diseño de videojuegos emocionalmente sensibles.
Keywords
Ingeniería en Computación, Videojuego adaptativo, Reconocimiento emocional
Citation
Código de tesis
TS; 348
Código de tesis
Grado Académico
Ingeniero en Ciencias de la Computación