131 okumalar

VEATIC: Bağlam Veri Kümesinde Video Tabanlı Duygu ve Duygu Takibi: Aykırı Değer İşleme

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

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 Duygu Takibi: Aykırı Değer İşleme

Bu makale arxiv'de CC 4.0 lisansı altında mevcuttur.

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

9. Aykırı Değer İşleme

Veri setimizde herhangi bir gürültülü açıklayıcı olup olmadığını, her bir açıklayıcının fikir birliği ile uyumunu hesaplayarak değerlendirdik. Bu, her bir video için her bir ek açıklamacı ile bir tanesini dışarıda bırakma konsensüsü (mevcut ek açıklamacı dışındaki yanıtların toplamı) arasındaki Pearson korelasyonu hesaplanarak yapıldı. Veri setimizdeki yalnızca bir gözlemcinin, videolar arasında bir tanesini dışarıda bırakma konsensüs puanıyla 0,2'den küçük bir korelasyonu vardı. Eşik olarak 0,2'yi seçtik çünkü psikolojik araştırmalarda sıklıkla zayıf bir korelasyonun göstergesi olarak kullanılıyor. Daha da önemlisi, her videonun fikir birliği ile zayıf anlaşma gösteren bir açıklayıcıyı kaldıran fikir birliği arasındaki korelasyonları karşılaştırırsak, o konuyu dışarıda bırakmanın fikir birliği yanıtını önemli ölçüde etkilemediğini gösteren çok yüksek bir korelasyon (r = 0,999) elde ederiz. veri setimizde. Bu nedenle, videolardaki önemli alternatif ek açıklamaların kaldırılmasını önlemek için, zayıf anlaşmaya sahip açıklayıcıyı veri kümesinde tutmaya karar verdik.