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: peter.zhren@berkeley.edu);  (2) Jefferson Ortega, Đại học California, Berkeley và các tác giả này đã đóng góp như nhau cho công trình này (Email: jefferson_ortega@berkeley.edu);  (3) Yifan Wang, Đại học California, Berkeley và các tác giả này đã đóng góp như nhau cho công trình này (Email: wyf020803@berkeley.edu);  (4) Zhimin Chen, Đại học California, Berkeley (Email: zhimin@berkeley.edu);  (5) Yunhui Guo, Đại học Texas tại Dallas (Email: yunhui.guo@utdallas.edu);  (6) Stella X. Yu, Đại học California, Berkeley và Đại học Michigan, Ann Arbor (Email: stellayu@umich.edu);  (7) David Whitney, Đại học California, Berkeley (Email: dwhitney@berkeley.edu).  Bảng liên kết   Tóm tắt và giới thiệu   Chảo liên quan   Bộ dữ liệu VEATIC   Thí nghiệm   Cuộc thảo luận   Phần kết luận   Thông tin thêm về kích thích   Chi tiết chú thích   Xử lý ngoại lệ   Thỏa thuận chủ đề trên các video   Đánh giá và tài liệu tham khảo về sự quen thuộc và thích thú  7. Thông tin thêm về kích thích  Tất cả các video được sử dụng trong bộ dữ liệu VEATIC đều được chọn từ trang web chia sẻ video trực tuyến (YouTube). Bộ dữ liệu VEATIC chứa 124 video clip, 104 clip từ phim Hollywood, 15 clip từ video gia đình và 5 clip từ phim tài liệu hoặc chương trình truyền hình thực tế. Cụ thể, chúng tôi phân loại Video tài liệu là bất kỳ video nào thể hiện tương tác xã hội thẳng thắn nhưng có một số hình thức chỉnh sửa video, trong khi video gia đình đề cập đến những video thể hiện tương tác xã hội thẳng thắn mà không cần chỉnh sửa video. Tất cả các Video trong tập dữ liệu đều có tốc độ khung hình là 25 khung hình/giây và có độ phân giải ở mức thấp nhất là 202 x 360 và cao nhất là 1920 x 1080.  Ngoại trừ tổng quan về các khung hình video trong Hình 2, chúng tôi hiển thị nhiều mẫu hơn trong Hình 9. Hơn nữa, không giống như các bộ dữ liệu được xuất bản trước đó trong đó hầu hết các khung hình đều chứa ký tự chính [31, 29, 32], VEATIC không chỉ có các khung chứa ký tự được chọn mà còn cũng có rất nhiều khung chứa các ký tự không được chọn và nền thuần túy (Hình 10). Do đó, VEATIC giống với các tình huống cuộc sống hàng ngày của chúng ta hơn và các thuật toán được đào tạo về nó sẽ hứa hẹn hơn cho các ứng dụng hàng ngày.  Bài viết này   theo giấy phép CC 4.0. có sẵn trên arxiv

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

Kinetopgraph.TECH

Read My Stories

kinetograph

Nghe bài viết này bằng Tiếng Anh, đọc bởi robot thông minh của HackerNoon

dài quá đọc không nổi

Boost your HackerNoon story @ $159.99! 🚀

VEATIC: Theo dõi cảm xúc và tác động dựa trên video trong bộ dữ liệu ngữ cảnh: Tìm hiểu thêm về kích thích

About Author

BÌNH LUẬN

chuyên mục

BÀI VIẾT NÀY CŨNG CÓ MẶT TẠI

Related Stories

145 Stories To Learn About Book

240 Stories To Learn About Astounding Stories

147 Stories To Learn About Reading Books Online

85 Stories To Learn About Travel

145 Stories To Learn About Book

240 Stories To Learn About Astounding Stories

147 Stories To Learn About Reading Books Online

85 Stories To Learn About Travel

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps