Abstract-Vi presenterar en automatiserad metod för att klassificera "gilla" och "önska att se igen" baserat på över 1 500 ansiktssvar på medier som samlats över Internet. Detta är ett mycket utmanande mönsterigenkänningsproblem som innebär robust upptäckt av leendens intensitet i okontrollerade miljöer och klassificering av naturalistiska och spontana tidsdata med stora individuella skillnader. Vi undersöker de många olika svaren och analyserar de falska positiva och falska negativa resultat som blir resultatet av klassificeringen. Resultaten visar möjligheten för en ekologiskt giltig, diskret, utvärdering av kommersiell "kärlek" och "önska att se igen", starka prediktorer för marknadsföring framgång, baserat endast på ansiktssvar. Arealen under kurvan för den bästa "kärlek" och "önska att se igen" klassificerare var 0,8 respektive 0,78 när man använder en utmanande leave-one-commercial-out testing regim. Tekniken kan användas för att personalisera videoannonser som presenteras för människor medan de ser programmering över Internet eller i kopia testning av annonser för att diskret kvantifiera effektiviteten.
Dessutom är det möjligt att exakt förutsäga tittarens gillande och önskan att åter se video baserat på automatiskt leende svar mätt över Internet REF.
Predicting online media effectiveness based on smile responses gathered over the Internet
{'venue': '2013 10th IEEE International Conference and Workshops on Automatic Face and Gesture Recognition (FG)', 'journal': '2013 10th IEEE International Conference and Workshops on Automatic Face and Gesture Recognition (FG)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}