Autoren:  (1) Zhihang Ren, University of California, Berkeley und diese Autoren haben zu gleichen Teilen zu dieser Arbeit beigetragen (E-Mail: peter.zhren@berkeley.edu);  (2) Jefferson Ortega, University of California, Berkeley und diese Autoren haben zu gleichen Teilen zu dieser Arbeit beigetragen (E-Mail: jefferson_ortega@berkeley.edu);  (3) Yifan Wang, University of California, Berkeley und diese Autoren haben zu gleichen Teilen zu dieser Arbeit beigetragen (E-Mail: wyf020803@berkeley.edu);  (4) Zhimin Chen, University of California, Berkeley (E-Mail: zhimin@berkeley.edu);  (5) Yunhui Guo, University of Texas at Dallas (E-Mail: yunhui.guo@utdallas.edu);  (6) Stella X. Yu, University of California, Berkeley und University of Michigan, Ann Arbor (E-Mail: stellayu@umich.edu);  (7) David Whitney, University of California, Berkeley (E-Mail: dwhitney@berkeley.edu).  Linktabelle   Zusammenfassung und Einleitung   Verwandter Wok   VEATIC-Datensatz   Experimente   Diskussion   Abschluss   Mehr über Stimuli   Anmerkungsdetails   Ausreißerverarbeitung   Themenübereinstimmung für alle Videos   Vertrautheits- und Unterhaltungswertungen sowie Referenzen  6. Fazit  In dieser Studie haben wir den ersten kontextbasierten großen Videodatensatz,   , zur kontinuierlichen Valenz- und Erregungsvorhersage vorgeschlagen. Verschiedene Visualisierungen zeigen die Vielfalt unseres Datensatzes und die Konsistenz unserer Anmerkungen. Wir haben auch einen einfachen Basisalgorithmus zur Lösung dieser Herausforderung vorgeschlagen. Empirische Ergebnisse belegen die Wirksamkeit unserer vorgeschlagenen Methode und des VEATIC-Datensatzes. VEATIC  Dieses Dokument ist   . auf Arxiv unter der CC 4.0-Lizenz verfügbar

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