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VEATIC: 상황 데이터 세트의 비디오 기반 감정 및 영향 추적: 이상치 처리

~에 의해 Kinetograph: The Video Editing Technology Publication2m2024/05/27

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본 논문에서 연구자들은 인간 감정 인식을 위한 VEATIC 데이터 세트를 소개하여 기존 데이터 세트의 한계를 해결하고 상황 기반 추론을 가능하게 합니다.

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저자:

(1) 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스의 Zhihang Ren과 이들 저자는 이 연구에 동등하게 기여했습니다(이메일: [email protected]).

(2) 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스의 Jefferson Ortega와 이들 저자는 이 연구에 동등하게 기여했습니다(이메일: [email protected]).

(3) University of California, Berkeley의 Yifan Wang과 이들 저자는 이 연구에 동등하게 기여했습니다(이메일: [email protected]).

(4) 캘리포니아 버클리 대학교 Zhimin Chen(이메일: [email protected]);

(5) 댈러스 텍사스 대학교 Yunhui Guo (이메일: [email protected]);

(6) Stella X. Yu, University of California, Berkeley 및 University of Michigan, Ann Arbor (이메일: [email protected]);

(7) David Whitney, University of California, Berkeley (이메일: [email protected]).

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9. 이상값 처리

우리는 합의에 대한 각 개별 주석자의 동의를 계산하여 데이터세트에 시끄러운 주석자가 있는지 여부를 평가했습니다. 이는 각 비디오에 대한 각 주석자와 Leaveone-out 합의(현재 주석자를 제외한 응답의 집계) 간의 Pearson 상관 관계를 계산하여 수행되었습니다. 우리 데이터 세트에서 단 한 명의 관찰자만이 비디오 전반에 걸쳐 일회성 종료 합의 등급과 .2보다 작은 상관 관계를 보였습니다. .2는 심리학 연구에서 약한 상관관계를 나타내는 지표로 자주 사용되기 때문에 임계값으로 선택했습니다. 중요한 것은 각 동영상의 합의와 약한 동의를 보이는 한 명의 주석자를 제거하는 합의 사이의 상관 관계를 비교하면 해당 주제를 제외하는 것이 합의 응답에 큰 영향을 미치지 않음을 나타내는 매우 높은 상관 관계(r = 0.999)를 얻습니다. 우리 데이터 세트에서. 따라서 우리는 비디오에 대한 중요한 대체 주석이 제거되는 것을 방지하기 위해 데이터세트에서 약하게 일치하는 주석자를 유지하기로 결정했습니다.