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VEATIC：基于视频的情感和情境数据集跟踪：跨视频的主题一致性

经过 Kinetograph: The Video Editing Technology Publication3m2024/05/27

太長; 讀書

在本文中，研究人员引入了用于人类情感识别的 VEATIC 数据集，解决了现有数据集的局限性，实现了基于上下文的推理。

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该论文可在 arxiv 上根据 CC 4.0 许可获取。

作者：

（1）加州大学伯克利分校的任志航和本文其他作者对本文的贡献相同（Email: [email protected]）；

（2）加州大学伯克利分校的 Jefferson Ortega 和本文其他作者对本文做出了同等贡献（电子邮箱：[email protected]）；

（3）加州大学伯克利分校的 Yifan Wang 和本文其他作者对本文的贡献相同（电子邮箱：[email protected]）；

（4）陈志敏，加州大学伯克利分校（电邮：[email protected]）；

（5）郭云晖，德克萨斯大学达拉斯分校（电子邮箱：[email protected]）

（6）Stella X. Yu，加州大学伯克利分校和密歇根大学安娜堡分校（电子邮箱：[email protected]）

（7）加州大学伯克利分校的 David Whitney（电子邮箱：[email protected]）。

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10. 视频间主题一致性

VEATIC 数据集的一个优点是它为每个视频配备了多个注释者，任何给定视频的注释者数量最少为 25 人，最多为 73 人。情绪感知是主观的，观察者的判断可能因人而异。许多之前发布的情绪数据集的注释者数量非常少，通常只有个位数（n < 10）。注释者数量如此之少是有问题的，因为观察者之间的差异增加了。为了说明这一点，我们计算了如果我们随机抽取 5 名注释者与所有注释者，数据集中每个视频的平均评分会如何变化。我们对每个视频重复此过程 1000 次，并计算重新计算的平均评分的标准差。图 12a 显示了如果我们对每个视频使用 5 名或所有注释者，视频之间的共识评分的标准差会如何变化。该分析表明，注释者越多，共识评分的标准差就越小，从而可以更准确地表示视频中的真实情绪。

此外，我们通过计算每个视频的观察者标准差，研究了观察者对不同视频的反应如何变化。图 12b 显示了不同视频的标准差。我们发现效价和唤醒度维度的标准差都很小，效价的平均标准差为 µ = 0.248，中位数为 0.222，唤醒度的平均标准差为 µ = 0.248，中位数为 0.244，这与 EMOTIC [32] 的效价和唤醒度评级方差相当。