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VEATIC: Rastreamento de emoção e afeto baseado em vídeo em conjunto de dados de contexto: processamento atípico

por Kinetograph: The Video Editing Technology Publication2m2024/05/27

Muito longo; Para ler

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

9. Processamento de valores discrepantes

Avaliamos se havia algum anotador ruidoso em nosso conjunto de dados calculando a concordância de cada anotador individual com o consenso. Isto foi feito calculando a correlação de Pearson entre cada anotador e o consenso de exclusão (agregado de respostas, exceto para o anotador atual) para cada vídeo. Apenas um observador em nosso conjunto de dados teve uma correlação menor que 0,2 com a classificação de consenso de exclusão entre os vídeos. Escolhemos 0,2 como limite porque é frequentemente usado como um indicador de uma correlação fraca em pesquisas psicológicas. É importante ressaltar que se compararmos as correlações entre o consenso de cada vídeo e um consenso que remove o anotador que apresenta concordância fraca, obtemos uma correlação muito alta (r = 0,999) indicando que deixar de fora aquele assunto não influencia significativamente a resposta do consenso em nosso conjunto de dados. Assim, decidimos manter o anotador com concordância fraca no conjunto de dados para evitar a remoção de quaisquer anotações alternativas importantes aos vídeos.