114 okumalar

VEATIC: Bağlam Veri Kümesinde Video Tabanlı Duygu ve Etki Takibi: Sonuç

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

Çok uzun; Okumak

Bu yazıda araştırmacılar, insan etkisinin tanınması için VEATIC veri setini tanıtıyor, mevcut veri setlerindeki sınırlamaları ele alıyor ve bağlama dayalı çıkarımı mümkün kılıyor.

featured image - VEATIC: Bağlam Veri Kümesinde Video Tabanlı Duygu ve Etki Takibi: Sonuç

Yazarlar:

(1) Zhihang Ren, Kaliforniya Üniversitesi, Berkeley ve bu yazarlar bu çalışmaya eşit katkıda bulunmuşlardır (E-posta: [email protected]);

(2) Jefferson Ortega, California Üniversitesi, Berkeley ve bu yazarlar bu çalışmaya eşit katkıda bulunmuşlardır (E-posta: [email protected]);

(3) Yifan Wang, California Üniversitesi, Berkeley ve bu yazarlar bu çalışmaya eşit katkıda bulunmuşlardır (E-posta: [email protected]);

(4) Zhimin Chen, Kaliforniya Üniversitesi, Berkeley (E-posta: [email protected]);

(5) Yunhui Guo, Dallas'taki Texas Üniversitesi (E-posta: [email protected]);

(6) Stella X. Yu, Kaliforniya Üniversitesi, Berkeley ve Michigan Üniversitesi, Ann Arbor (E-posta: [email protected]);

(7) David Whitney, Kaliforniya Üniversitesi, Berkeley (E-posta: [email protected]).

Bağlantı Tablosu

6. Sonuç

Bu çalışmada, sürekli değerlik ve uyarılma tahmini için ilk bağlam tabanlı büyük video veri kümesi VEATIC'i önerdik. Çeşitli görselleştirmeler, veri kümemizin çeşitliliğini ve ek açıklamalarımızın tutarlılığını gösterir. Bu zorluğu çözmek için basit bir temel algoritma da önerdik. Ampirik sonuçlar, önerdiğimiz yöntemin ve VEATIC veri setinin etkinliğini kanıtlamaktadır.