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VEATIC: Seguimiento de emociones y afectos basado en videos en un conjunto de datos contextual: Conclusión

por Kinetograph: The Video Editing Technology Publication1m2024/05/27

Demasiado Largo; Para Leer

En este artículo, los investigadores presentan el conjunto de datos VEATIC para el reconocimiento de los afectos humanos, abordando las limitaciones de los conjuntos de datos existentes y permitiendo la inferencia basada en el contexto.

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Autores:

(1) Zhihang Ren, Universidad de California, Berkeley y estos autores contribuyeron igualmente a este trabajo (correo electrónico: [email protected]);

(2) Jefferson Ortega, Universidad de California, Berkeley y estos autores contribuyeron igualmente a este trabajo (correo electrónico: [email protected]);

(3) Yifan Wang, Universidad de California, Berkeley y estos autores contribuyeron igualmente a este trabajo (correo electrónico: [email protected]);

(4) Zhimin Chen, Universidad de California, Berkeley (correo electrónico: [email protected]);

(5) Yunhui Guo, Universidad de Texas en Dallas (correo electrónico: [email protected]);

(6) Stella X. Yu, Universidad de California, Berkeley y Universidad de Michigan, Ann Arbor (correo electrónico: [email protected]);

(7) David Whitney, Universidad de California, Berkeley (correo electrónico: [email protected]).

Tabla de enlaces

6. Conclusión

En este estudio, propusimos el primer gran conjunto de datos de video basado en contexto, VEATIC , para la predicción continua de valencia y excitación. Varias visualizaciones muestran la diversidad de nuestro conjunto de datos y la coherencia de nuestras anotaciones. También propusimos un algoritmo de referencia simple para resolver este desafío. Los resultados empíricos demuestran la eficacia de nuestro método propuesto y del conjunto de datos VEATIC.