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VEATIC: classificações e referências de familiaridade e prazerpor@kinetograph
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VEATIC: classificações e referências de familiaridade e prazer

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Neste artigo, os pesquisadores apresentam o conjunto de dados VEATIC para reconhecimento de afeto humano, abordando as limitações dos conjuntos de dados existentes, permitindo inferência baseada no contexto.
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Este artigo está disponível no arxiv sob licença CC 4.0.

Autores:

(1) Zhihang Ren, Universidade da Califórnia, Berkeley e estes autores contribuíram igualmente para este trabalho (E-mail: [email protected]);

(2) Jefferson Ortega, Universidade da Califórnia, Berkeley e estes autores contribuíram igualmente para este trabalho (E-mail: [email protected]);

(3) Yifan Wang, Universidade da Califórnia, Berkeley e estes autores contribuíram igualmente para este trabalho (E-mail: [email protected]);

(4) Zhimin Chen, Universidade da Califórnia, Berkeley (E-mail: [email protected]);

(5) Yunhui Guo, Universidade do Texas em Dallas (E-mail: [email protected]);

(6) Stella X. Yu, Universidade da Califórnia, Berkeley e Universidade de Michigan, Ann Arbor (E-mail: [email protected]);

(7) David Whitney, Universidade da Califórnia, Berkeley (E-mail: [email protected]).

Tabela de links

11. Avaliações de familiaridade e prazer

As classificações de familiaridade e prazer foram coletadas para cada vídeo entre os participantes, conforme mostrado na Figura 13. As classificações de familiaridade e prazer para IDs de vídeo de 0 a 83 foram coletadas em uma escala de 1 a 5 e 1 a 9, respectivamente. As classificações de familiaridade e diversão para os IDs de vídeo 83-123 foram coletadas antes do planejamento do conjunto de dados VEATIC e foram coletadas em uma escala diferente. As classificações de familiaridade e prazer para os IDs de vídeo 83 a 97 foram coletadas em uma escala de 0 a 5, e as classificações de familiaridade/prazer não foram coletadas para os IDs de vídeo 98 a 123. Para fins de análise e visualização, redimensionamos as classificações de familiaridade e diversão dos IDs de vídeo 83-97 para 1-5 e 1-9, respectivamente, para corresponder aos IDs de vídeo 0-83. Para redimensionar os valores de familiaridade de 0-5 para 1-5, realizamos uma transformação linear, primeiro normalizamos os dados entre 0 e 1, depois multiplicamos os valores por 4 e adicionamos 1. Redimensionamos os valores de prazer de 0-5 para 1-9 da mesma forma, primeiro normalizando os dados entre 0 e 1, depois multiplicamos os valores por 8 e adicionamos 1. Como resultado, a classificação média de familiaridade foi de 1,61, enquanto a classificação média de diversão foi de 4,98 para IDs de vídeo de 0 a 97.


Figura 11. Exemplo de diferentes classificações de um mesmo vídeo no VEATIC. (a). Os dois personagens selecionados. (b). As classificações emocionais contínuas dos personagens correspondentes. A mesma cor indica o mesmo caractere. Um bom algoritmo de reconhecimento de emoção deve inferir a emoção de dois personagens de forma correspondente, dadas as interações entre os personagens e exatamente as mesmas informações de contexto.

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Figura 12. a) Desvio padrão da resposta de cinco anotadores versus desvio padrão da resposta de todos os anotadores. Testar um pequeno número de anotadores pode levar a imprecisões substanciais nas anotações. Aumentar o número de anotadores, como neste estudo, melhora muito a precisão. b) Desvio padrão da resposta dos anotadores para cada vídeo. As linhas sólidas vermelhas e azuis indicam o desvio padrão das respostas dos anotadores para valência e excitação, em cada vídeo, respectivamente. Os resultados são classificados com base no desvio padrão de cada vídeo para fins de visualização. As linhas tracejadas mostram o desvio padrão mediano para cada dimensão. Os valores médios para desvios padrão de valência e excitação são iguais com µ = 0,248.


Figura 13. Classificações de familiaridade e diversão em todos os vídeos. Cada barra representa a classificação média de familiaridade ou prazer relatada por todos os participantes que comentaram o vídeo. A avaliação média de todos os vídeos é representada pela linha horizontal tracejada em ambas as figuras. Os IDs dos vídeos são mostrados no eixo x.


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