Dieses Dokument ist auf Arxiv unter der CC 4.0-Lizenz verfügbar.
Autoren:
(1) Zhihang Ren, University of California, Berkeley und diese Autoren haben zu gleichen Teilen zu dieser Arbeit beigetragen (E-Mail: [email protected]);
(2) Jefferson Ortega, University of California, Berkeley und diese Autoren haben zu gleichen Teilen zu dieser Arbeit beigetragen (E-Mail: [email protected]);
(3) Yifan Wang, University of California, Berkeley und diese Autoren haben zu gleichen Teilen zu dieser Arbeit beigetragen (E-Mail: [email protected]);
(4) Zhimin Chen, University of California, Berkeley (E-Mail: [email protected]);
(5) Yunhui Guo, University of Texas at Dallas (E-Mail: [email protected]);
(6) Stella X. Yu, University of California, Berkeley und University of Michigan, Ann Arbor (E-Mail: [email protected]);
(7) David Whitney, University of California, Berkeley (E-Mail: [email protected]).
Insgesamt hatten wir 192 Teilnehmer, die die Videos im VEATIC-Datensatz annotierten. 84 Teilnehmer annotierten die Video-IDs 0-82. 108 Teilnehmer annotierten die Video-IDs 83-123 vor der Planung des VEATIC-Datensatzes. Insbesondere annotierten 51 Teilnehmer die Video-IDs 83-94, 25 Teilnehmer die Video-IDs 95-97 und 32 Teilnehmer die Video-IDs 98-123.
Eine weitere Neuheit des VEATIC-Datensatzes besteht darin, dass er Videos mit interagierenden Charakteren und Bewertungen für einzelne Charaktere im selben Video enthält. Diese Videos haben die Video-IDs 98-123. Für jedes aufeinanderfolgende Videopaar sind die Videobilder genau gleich, aber die kontinuierlichen Emotionsbewertungen werden basierend auf unterschiedlichen ausgewählten Charakteren annotiert. Abbildung 11 zeigt ein Beispiel. In dieser Studie schlagen wir diesen Annotationsprozess erstmals vor, da er zukünftigen Algorithmen eine Möglichkeit bietet, zu testen, ob Modelle die Emotionen der ausgewählten Charaktere lernen, wenn die Interaktionen zwischen den Charakteren und die exakt gleichen Kontextinformationen vorliegen. Ein guter Algorithmus zur Emotionserkennung sollte mit dieser komplizierten Situation umgehen können.
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