面向第一视角照片流的情感检索
计算机视觉与模式识别
2019-05-13 v1
摘要
由于可穿戴摄像头的日益普及，第一视角数据的可用性与使用量正在迅速增长。我们的目标是研究第一视角图像或事件对观察者的影响（积极、中性或消极）。给定捕捉佩戴者日常生活的第一视角照片流，我们提出一种方法，旨在为从第一视角照片流中提取的事件赋予情感标签。这些时刻可依据其代表摄像头佩戴者积极体验的可能性而成为检索候选。所提方法在测试集上获得了75%的分类准确率，偏差为8%。我们的模型向前迈进了一步，为第一视角照片流中的情感识别打开了大门。
引用
@article{arxiv.1905.04107,
title = {Towards Emotion Retrieval in Egocentric PhotoStream},
author = {Estefania Talavera and Petia Radeva and Nicolai Petkov},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.04107},
year = {2019}
}