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VEATIC: 親しみやすさと楽しさの評価と参考文献 に@kinetograph
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VEATIC: 親しみやすさと楽しさの評価と参考文献

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この論文では、研究者らが人間の感情認識のための VEATIC データセットを紹介し、既存のデータセットの制限に対処し、コンテキストベースの推論を可能にします。
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この論文はCC 4.0ライセンスの下でarxivで公開されています。

著者:

(1)カリフォルニア大学バークレー校のZhihang Renとこれらの著者らは本研究に等しく貢献した(電子メール:[email protected])。

(2)ジェファーソン・オルテガ、カリフォルニア大学バークレー校およびこれらの著者らは、本研究に等しく貢献した(電子メール:[email protected])。

(3)Yifan Wang、カリフォルニア大学バークレー校およびこれらの著者らは、本研究に等しく貢献した(Eメール:[email protected])。

(4)カリフォルニア大学バークレー校のZhimin Chen氏(Eメール:[email protected]

(5)ユンフイ・グオ、テキサス大学ダラス校(Eメール:[email protected]

(6)ステラ・X・ユー、カリフォルニア大学バークレー校およびミシガン大学アナーバー校(Eメール:[email protected]

(7)デイビッド・ホイットニー、カリフォルニア大学バークレー校(Eメール:[email protected])。

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11. 親しみやすさと楽しさの評価

図 13 に示すように、参加者間で各ビデオの親しみやすさと楽しさの評価が収集されました。ビデオ ID 0 ~ 83 の親しみやすさと楽しさの評価は、それぞれ 1 ~ 5 と 1 ~ 9 のスケールで収集されました。ビデオ ID 83 ~ 123 の親しみやすさと楽しさの評価は、VEATIC データセットの計画前に収集されたもので、異なるスケールで収集されました。ビデオ ID 83 ~ 97 の親しみやすさと楽しさの評価は 0 ~ 5 のスケールで収集され、ビデオ ID 98 ~ 123 の親しみやすさ/楽しさの評価は収集されませんでした。分析と視覚化の目的で、ビデオ ID 83 ~ 97 の親しみやすさと楽しさの評価を、ビデオ ID 0 ~ 83 に合わせてそれぞれ 1 ~ 5 と 1 ~ 9 に再スケールしました。親密度値を 0 ~ 5 から 1 ~ 5 に再スケールするために、線形変換を実行し、最初にデータを 0 ~ 1 の間で正規化し、次に値に 4 を掛けて 1 を加えました。同様に、楽しさ値を 0 ~ 5 から 1 ~ 9 に再スケールするために、最初にデータを 0 ~ 1 の間で正規化し、次に値に 8 を掛けて 1 を加えました。その結果、ビデオ ID 0 ~ 97 の平均親密度評価は 1.61 で、平均楽しさ評価は 4.98 でした。


図 11. VEATIC で同じビデオに異なる評価が付けられた例。(a) 選択された 2 人のキャラクター。(b) 対応するキャラクターの連続的な感情評価。同じ色は同じキャラクターを示します。優れた感情認識アルゴリズムは、キャラクター間のやり取りとまったく同じコンテキスト情報に基づいて、2 人のキャラクターの感情をそれぞれ推測する必要があります。

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図 12。a) 5 人の注釈者の応答標準偏差とすべての注釈者の応答標準偏差。少数の注釈者をテストすると、注釈の精度が大幅に低下する可能性があります。この研究のように注釈者の数を増やすと、精度が大幅に向上します。b) 各ビデオの注釈者の応答標準偏差。赤と青の実線は、それぞれ各ビデオの注釈者の反応の価と覚醒の標準偏差を示しています。結果は、視覚化のために各ビデオの標準偏差に基づいて並べ替えられています。破線は、各次元の標準偏差の中央値を示しています。価と覚醒の標準偏差の平均値は同じで、µ = 0.248 です。


図 13. すべてのビデオの親しみやすさと楽しさの評価。各バーは、ビデオに注釈を付けたすべての参加者が報告した親しみやすさまたは楽しさの評価の平均を表します。すべてのビデオの平均評価は、両方の図で水平の破線で示されています。ビデオ ID は x 軸に表示されます。


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この論文はCC 4.0ライセンスの下で。


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