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VEATIC : Notes et références de familiarité et de plaisirpar@kinetograph
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VEATIC : Notes et références de familiarité et de plaisir

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Dans cet article, les chercheurs présentent l’ensemble de données VEATIC pour la reconnaissance des effets humains, en abordant les limites des ensembles de données existants et en permettant une inférence basée sur le contexte.
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Cet article est disponible sur arxiv sous licence CC 4.0.

Auteurs:

(1) Zhihang Ren, Université de Californie, Berkeley et ces auteurs ont contribué à parts égales à ce travail (E-mail : [email protected]) ;

(2) Jefferson Ortega, Université de Californie, Berkeley et ces auteurs ont contribué à parts égales à ce travail (E-mail : [email protected]) ;

(3) Yifan Wang, Université de Californie, Berkeley et ces auteurs ont contribué à parts égales à ce travail (E-mail : [email protected]) ;

(4) Zhimin Chen, Université de Californie, Berkeley (E-mail : [email protected]) ;

(5) Yunhui Guo, Université du Texas à Dallas (E-mail : [email protected]) ;

(6) Stella X. Yu, Université de Californie, Berkeley et Université du Michigan, Ann Arbor (E-mail : [email protected]) ;

(7) David Whitney, Université de Californie, Berkeley (E-mail : [email protected]).

Tableau des liens

11. Notes de familiarité et de plaisir

Les notes de familiarité et de plaisir ont été collectées pour chaque vidéo auprès des participants, comme le montre la figure 13. Les notes de familiarité et de plaisir pour les ID vidéo 0 à 83 ont été collectées sur une échelle de 1 à 5 et de 1 à 9, respectivement. Les évaluations de familiarité et de plaisir pour les ID vidéo 83 à 123 ont été collectées avant la planification de l'ensemble de données VEATIC et ont été collectées à une échelle différente. Les notes de familiarité et de plaisir pour les ID vidéo 83 à 97 ont été collectées sur une échelle de 0 à 5 et les notes de familiarité/plaisir n'ont pas été collectées pour les ID vidéo 98 à 123. À des fins d'analyse et de visualisation, nous avons redimensionné les notes de familiarité et de plaisir pour les ID vidéo 83 à 97 à 1 à 5 et 1 à 9, respectivement, pour correspondre aux ID vidéo 0 à 83. Pour redimensionner les valeurs de familiarité de 0-5 à 1-5, nous avons effectué une transformation linéaire, nous avons d'abord normalisé les données entre 0 et 1, puis nous avons multiplié les valeurs par 4 et ajouté 1. Nous avons redimensionné les valeurs de plaisir de 0-5 à 1 à 9 de la même manière en normalisant d'abord les données entre 0 et 1, puis nous avons multiplié les valeurs par 8 et ajouté 1. En conséquence, l'indice de familiarité moyen était de 1,61 tandis que l'indice de plaisir moyen était de 4,98 pour les identifiants vidéo 0 à 97.


Figure 11. Exemple de différentes classifications de la même vidéo dans VEATIC. (un). Les deux personnages sélectionnés. (b). Les évaluations d’émotions continues des personnages correspondants. La même couleur indique le même caractère. Un bon algorithme de reconnaissance des émotions doit déduire l'émotion de deux personnages en fonction des interactions entre les personnages et des mêmes informations contextuelles exactes.

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Figure 12. a) Écart type de réponse de cinq annotateurs par rapport à l’écart type de réponse de tous les annotateurs. Tester un petit nombre d’annotateurs peut conduire à une imprécision substantielle dans les annotations. Augmenter le nombre d’annotateurs, comme dans cette étude, améliore considérablement la précision. b) Écart type de réponse des annotateurs pour chaque vidéo. Les lignes continues rouges et bleues indiquent l'écart type des réponses des annotateurs pour la valence et l'excitation, dans chaque vidéo, respectivement. Les résultats sont triés en fonction de l'écart type de chaque vidéo à des fins de visualisation. Les lignes pointillées montrent l’écart type médian pour chaque dimension. Les valeurs moyennes des écarts types de valence et d'éveil sont les mêmes avec µ = 0,248.


Figure 13. Notes de familiarité et de plaisir pour toutes les vidéos. Chaque barre représente la note moyenne de familiarité ou de plaisir rapportée par tous les participants qui ont annoté la vidéo. La note moyenne de toutes les vidéos est représentée par la ligne pointillée horizontale dans les deux chiffres. Les identifiants vidéo sont affichés sur l’axe des X.


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