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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])。
如图 13 所示,我们收集了参与者对每个视频的熟悉度和享受度评分。视频 ID 0-83 的熟悉度和享受度评分分别以 1-5 和 1-9 的等级收集。视频 ID 83-123 的熟悉度和享受度评分是在规划 VEATIC 数据集之前收集的,并且以不同的等级收集。视频 ID 83-97 的熟悉度和享受度评分以 0-5 的等级收集,而视频 ID 98-123 的熟悉度/享受度评分没有收集。出于分析和可视化目的,我们将视频 ID 83-97 的熟悉度和享受度评分分别重新调整为 1-5 和 1-9,以匹配视频 ID 0-83。为了将熟悉度值从 0-5 重新缩放到 1-5,我们进行了线性变换,首先将数据标准化为 0 到 1 之间,然后将值乘以 4 并加 1。同样,我们将享受度值从 0-5 重新缩放到 1-9,首先将数据标准化为 0 到 1 之间,然后将值乘以 8 并加 1。结果,对于视频 ID 0-97,平均熟悉度评分为 1.61,而平均享受度评分为 4.98。
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该论文。