Graphically-rich applications such as games are ubiquitous with attractive visual effects of Graphical User Interface (GUI) that offers a bridge between software applications and end-users. However, various types of graphical glitches may arise from such GUI complexity and have become one of the main component of software compatibility issues. Our study on bug reports from game development teams in NetEase Inc. indicates that graphical glitches frequently occur during the GUI rendering and severely degrade the quality of graphically-rich applications such as video games. Existing automated testing techniques for such applications focus mainly on generating various GUI test sequences and check whether the test sequences can cause crashes. These techniques require constant human attention to captures non-crashing bugs such as bugs causing graphical glitches. In this paper, we present the first step in automating the test oracle for detecting non-crashing bugs in graphically-rich applications. Specifically, we propose \texttt{GLIB} based on a code-based data augmentation technique to detect game GUI glitches. We perform an evaluation of \texttt{GLIB} on 20 real-world game apps (with bug reports available) and the result shows that \texttt{GLIB} can achieve 100\% precision and 99.5\% recall in detecting non-crashing bugs such as game GUI glitches. Practical application of \texttt{GLIB} on another 14 real-world games (without bug reports) further demonstrates that \texttt{GLIB} can effectively uncover GUI glitches, with 48 of 53 bugs reported by \texttt{GLIB} having been confirmed and fixed so far.


翻译:图形化的应用程序, 如游戏等, 图形用户界面 { 具有吸引人的视觉效果 { 图形化用户界面 (GUI) 的现有自动测试技术, 重点是生成各种图形化测试序列, 检查测试序列是否会导致崩溃。 然而, 各种类型的图形化小点可能来自图形界面的复杂性, 并已成为软件兼容问题的主要组成部分之一。 我们在 NetEase Inc. 的游戏开发团队的错误报告研究表明, 图形化的图形化小点经常在图形化游戏中出现, 并严重降低像视频游戏这样的图形化应用程序的质量。 用于这些应用程序的现有自动测试技术主要侧重于生成各种图形化用户界面测试序列, 并检查测试序列是否会导致崩溃。 然而, 这些技术需要不断的人类关注来捕捉非崩溃的错误, 例如导致图形化小点的错误。 在本文中, 我们根据基于代码化的数据增强技术, 演示游戏用户界面的系统测试序列技术, 我们用直径{ GLIB} 实时评估, 显示真实的 GLL} 运行结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

Automator是苹果公司为他们的Mac OS X系统开发的一款软件。 只要通过点击拖拽鼠标等操作就可以将一系列动作组合成一个工作流,从而帮助你自动的(可重复的)完成一些复杂的工作。Automator还能横跨很多不同种类的程序,包括:查找器、Safari网络浏览器、iCal、地址簿或者其他的一些程序。它还能和一些第三方的程序一起工作,如微软的Office、Adobe公司的Photoshop或者Pixelmator等。
专知会员服务
65+阅读 · 2021年7月11日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年7月26日
注意力图神经网络的小样本学习
专知会员服务
191+阅读 · 2020年7月16日
Transformer文本分类代码
专知会员服务
116+阅读 · 2020年2月3日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
65+阅读 · 2021年7月11日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年7月26日
注意力图神经网络的小样本学习
专知会员服务
191+阅读 · 2020年7月16日
Transformer文本分类代码
专知会员服务
116+阅读 · 2020年2月3日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员