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लेखक:
(1) झिहांग रेन, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले और इन लेखकों ने इस कार्य में समान रूप से योगदान दिया (ईमेल: [email protected]);
(2) जेफरसन ऑर्टेगा, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले और इन लेखकों ने इस कार्य में समान रूप से योगदान दिया (ईमेल: [email protected]);
(3) यिफान वांग, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले और इन लेखकों ने इस कार्य में समान रूप से योगदान दिया (ईमेल: [email protected]);
(4) झिमिन चेन, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले (ईमेल: [email protected]);
(5) युनहुई गुओ, यूनिवर्सिटी ऑफ टेक्सास एट डलास (ईमेल: [email protected]);
(6) स्टेला एक्स. यू, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले और मिशिगन विश्वविद्यालय, एन आर्बर (ईमेल: [email protected]);
(7) डेविड व्हिटनी, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले (ईमेल: [email protected]).
प्रतिभागियों के प्रत्येक वीडियो के लिए परिचितता और आनंद रेटिंग एकत्रित की गई, जैसा कि चित्र 13 में दिखाया गया है। वीडियो आईडी 0-83 के लिए परिचितता और आनंद रेटिंग क्रमशः 1-5 और 1-9 के पैमाने पर एकत्रित की गई थी। वीडियो आईडी 83-123 के लिए परिचितता और आनंद रेटिंग VEATIC डेटासेट की योजना बनाने से पहले एकत्र की गई थी और एक अलग पैमाने पर एकत्र की गई थी। वीडियो आईडी 83-97 के लिए परिचितता और आनंद रेटिंग 0-5 के पैमाने पर एकत्र की गई थी और वीडियो आईडी 98-123 के लिए परिचितता/आनंद रेटिंग एकत्र नहीं की गई थी। विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन उद्देश्यों के लिए, हमने वीडियो आईडी 0-83 से मिलान करने के लिए वीडियो आईडी 83-97 के लिए परिचितता और आनंद रेटिंग को क्रमशः 1-5 और 1-9 पर पुनः स्केल किया। परिचितता मानों को 0-5 से 1-5 तक पुनः मापने के लिए हमने एक रैखिक परिवर्तन किया, हमने सबसे पहले 0 और 1 के बीच के डेटा को सामान्यीकृत किया, फिर हमने मानों को 4 से गुणा किया और 1 जोड़ा। हमने आनंद मानों को 0-5 से 1-9 तक पुनः मापने के लिए इसी प्रकार पहले 0 और 1 के बीच के डेटा को सामान्यीकृत किया, फिर हमने मानों को 8 से गुणा किया और 1 जोड़ा। परिणामस्वरूप, वीडियो आईडी 0-97 के लिए औसत परिचितता रेटिंग 1.61 थी जबकि औसत आनंद रेटिंग 4.98 थी।
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[71] युआन-हैंग झांग, रुलिन हुआंग, जियाबेई ज़ेंग और शिगुआंग शान। एम 3 एफ: वाइल्ड में मल्टी-मोडल निरंतर वैलेंस-उत्तेजना अनुमान। 2020 में 15वें IEEE इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन ऑटोमेटिक फेस एंड जेस्चर रिकॉग्निशन (FG 2020), पेज 632-636। IEEE, 2020।
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