DAiSEE：面向自然场景下的用户参与度识别
计算机视觉与模式识别
2022-07-08 v7 机器学习
摘要
我们引入了 DAiSEE，这是首个多标签视频分类数据集，包含从 112 位用户处采集的 9068 个视频片段，用于在自然场景下识别无聊、困惑、参与和沮丧等用户情感状态。该数据集对每种情感状态具有四个级别的标签，即非常低、低、高和非常高，这些标签经众包标注，并与由专家心理学家团队创建的黄金标准标注相关联。我们还使用当前可用的最先进视频分类方法在该数据集上建立了基准结果。我们相信，DAiSEE 将在特征提取、基于上下文的推理以及为相关任务开发合适的机器学习方法方面为研究界提供挑战，从而为进一步研究提供跳板。该数据集可在 https://people.iith.ac.in/vineethnb/resources/daisee/index.html 下载。
引用
@article{arxiv.1609.01885,
title = {DAiSEE: Towards User Engagement Recognition in the Wild},
author = {Abhay Gupta and Arjun D'Cunha and Kamal Awasthi and Vineeth Balasubramanian},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.01885},
year = {2022}
}
备注
12 pages, 14 figures, 5 tables