177 lượt đọc

VEATIC: Theo dõi cảm xúc và tác động dựa trên video trong bộ dữ liệu ngữ cảnh: Thảo luận

từ tác giả Kinetograph: The Video Editing Technology Publication2m2024/05/27

dài quá đọc không nổi

Trong bài viết này, các nhà nghiên cứu giới thiệu bộ dữ liệu VEATIC để nhận dạng ảnh hưởng của con người, giải quyết các hạn chế trong bộ dữ liệu hiện có, cho phép suy luận dựa trên ngữ cảnh.

featured image - VEATIC: Theo dõi cảm xúc và tác động dựa trên video trong bộ dữ liệu ngữ cảnh: Thảo luận

Bài viết này có sẵn trên arxiv theo giấy phép CC 4.0.

tác giả:

(1) Zhihang Ren, Đại học California, Berkeley và các tác giả này đã đóng góp như nhau cho công trình này (Email: [email protected]);

(2) Jefferson Ortega, Đại học California, Berkeley và các tác giả này đã đóng góp như nhau cho công trình này (Email: [email protected]);

(3) Yifan Wang, Đại học California, Berkeley và các tác giả này đã đóng góp như nhau cho công trình này (Email: [email protected]);

(4) Zhimin Chen, Đại học California, Berkeley (Email: [email protected]);

(5) Yunhui Guo, Đại học Texas tại Dallas (Email: [email protected]);

(6) Stella X. Yu, Đại học California, Berkeley và Đại học Michigan, Ann Arbor (Email: [email protected]);

(7) David Whitney, Đại học California, Berkeley (Email: [email protected]).

Bảng liên kết

5. Thảo luận

Hiểu cách con người suy đoán cảm xúc của người khác là điều cần thiết để các nhà nghiên cứu hiểu biết về nhận thức xã hội. Trong khi các nhà tâm vật lý tiến hành thí nghiệm, họ cần những bộ kích thích cụ thể để thiết kế thí nghiệm. Tuy nhiên, trong số các tập dữ liệu đã xuất bản, hiện không có tập dữ liệu video dựa trên ngữ cảnh nào chứa xếp hạng hóa trị và kích thích liên tục. Việc thiếu loại bộ dữ liệu này cũng ngăn cản các nhà nghiên cứu phát triển thuật toán thị giác máy tính cho các nhiệm vụ tương ứng. Bộ dữ liệu VEATIC được đề xuất của chúng tôi sẽ lấp đầy khoảng trống quan trọng này trong lĩnh vực thị giác máy tính và sẽ có lợi cho các nghiên cứu tâm sinh lý trong việc tìm hiểu nhận dạng cảm xúc. D

Trong quá trình thu thập dữ liệu, người tham gia liên tục theo dõi và đánh giá cảm xúc của các nhân vật mục tiêu trong video clip, khác với các thí nghiệm tâm sinh lý thông thường, nơi phản hồi được thu thập sau một khoảng thời gian trì hoãn. Thiết kế này trong tập dữ liệu của chúng tôi rất quan trọng để bắt chước quá trình xử lý cảm xúc theo thời gian thực xảy ra khi con người xử lý cảm xúc trong cuộc sống hàng ngày của họ. Ngoài ra, xử lý cảm xúc không phải là một quá trình ngay lập tức và nó chủ yếu dựa vào sự tích lũy thông tin theo thời gian theo thời gian để đưa ra những suy luận chính xác về cảm xúc của người khác.

Điểm mạnh của bộ dữ liệu VEATIC là nó bắt chước cách con người cảm nhận cảm xúc trong thế giới thực: liên tục và có sự hiện diện của thông tin theo ngữ cảnh cả trong miền thời gian và không gian. Bộ dữ liệu phong phú như vậy rất quan trọng đối với các mô hình thị giác máy tính trong tương lai và có thể vượt qua ranh giới mà các mô hình hiện tại có thể đạt được. Với việc tạo ra các bộ dữ liệu phong phú hơn như VEATIC, các mô hình thị giác máy tính trong tương lai có thể nhận biết được cảm xúc trong thời gian thực khi tương tác với con người.