I detta dokument föreslår vi en strategi för affektiv rankning av filmscener baserat på de känslor som faktiskt upplevs av åskådare. En sådan rankning kan användas för att karakterisera det affektiva eller känslomässiga innehållet i videoklipp. Rankningen kan till exempel hjälpa till att avgöra vilket videoklipp från en databas som lockar, för en viss användare, den mest glädje. Detta kommer i sin tur att möjliggöra videoindexering och hämtning baserat på affektiva kriterier som motsvarar en personlig användaraffektiv profil. En datauppsättning på 64 olika scener från 8 filmer visades för åtta deltagare. Medan man tittade på dem, spelades deras fysiologiska svar in; nämligen fem perifera fysiologiska signaler (GSRgalvanisk hudresistens, EMG-elektromyogram, blodtryck, andningsmönster, hudtemperatur) införskaffades. Efter att ha tittat på varje scen, ombads deltagarna att själv bedöma sin upphetsning och tapperhet för den scenen. Dessutom analyserades filmscener för att karakterisera var och en med olika ljud-och video-baserade funktioner som fångar de viktigaste delarna av händelserna som sker inom den scenen. Upphetsnings- och valensnivåerna beräknades genom en linjär kombination av funktioner från fysiologiska signaler samt genom en linjär kombination av innehållsbaserade ljud- och videofunktioner. Vi visar att det finns ett samband mellan upphetsnings- och värdebaserade rankningar som tillhandahålls av åskådarens självbedömningar, och rankningar som erhålls automatiskt från antingen fysiologiska signaler eller audiovideofunktioner. Detta visar förmågan att använda fysiologiska reaktioner från deltagarna för att karakterisera videoscener och att rangordna dem efter deras emotionella innehåll. Detta visar också att audiovisuella funktioner, antingen individuellt eller kombinerat, ganska tillförlitligt kan användas för att förutsäga åskådarens känslor för en given scen. Resultaten bekräftar också att deltagarna uppvisar olika affektiva reaktioner på filmscener, vilket understryker behovet av att de emotionella profilerna ska vara användarberoende.
I Reference REF undersökte författarna affektiv ranking av filmscener med hjälp av fysiologiska signaler och innehållsanalys, separat.
Affective ranking of movie scenes using physiological signals and content analysis
{'venue': "MS '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Computer Science']}