論文の概要: Affective Image Content Analysis: Two Decades Review and New Perspectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.16125v1
• Date: Wed, 30 Jun 2021 15:20:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-01 12:35:06.725386
• Title: Affective Image Content Analysis: Two Decades Review and New Perspectives
• Title（参考訳）: Affective Image Content Analysis: 2年間のレビューと新たな展望
• Authors: Sicheng Zhao, Xingxu Yao, Jufeng Yang, Guoli Jia, Guiguang Ding, Tat-Seng Chua, Bj\"orn W. Schuller, Kurt Keutzer
• Abstract要約: 我々は,過去20年間の情緒的イメージコンテンツ分析(AICA)の発展を包括的にレビューする。 我々は、感情的ギャップ、知覚主観性、ラベルノイズと欠如という3つの主要な課題に関して、最先端の手法に焦点を当てる。 画像の内容やコンテキスト理解,グループ感情クラスタリング,ビューアーとイメージのインタラクションなど,今後の課題や研究の方向性について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 132.889649256384
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Images can convey rich semantics and induce various emotions in viewers. Recently, with the rapid advancement of emotional intelligence and the explosive growth of visual data, extensive research efforts have been dedicated to affective image content analysis (AICA). In this survey, we will comprehensively review the development of AICA in the recent two decades, especially focusing on the state-of-the-art methods with respect to three main challenges -- the affective gap, perception subjectivity, and label noise and absence. We begin with an introduction to the key emotion representation models that have been widely employed in AICA and description of available datasets for performing evaluation with quantitative comparison of label noise and dataset bias. We then summarize and compare the representative approaches on (1) emotion feature extraction, including both handcrafted and deep features, (2) learning methods on dominant emotion recognition, personalized emotion prediction, emotion distribution learning, and learning from noisy data or few labels, and (3) AICA based applications. Finally, we discuss some challenges and promising research directions in the future, such as image content and context understanding, group emotion clustering, and viewer-image interaction.
• Abstract（参考訳）: 画像はリッチなセマンティクスを伝達し、視聴者に様々な感情をもたらす。 近年,情緒的インテリジェンスの急速な進歩と視覚データの爆発的成長により,情緒的画像コンテンツ分析(AICA)の研究が盛んに行われている。 本稿では,過去20年におけるaiaの展開を概観し,特に感情的ギャップ,知覚主観性,ラベルノイズと不在の3つの課題に関して,最先端の手法に焦点をあてた。 まず,aicaで広く採用されている感情表現モデルと,ラベルノイズとデータセットバイアスを定量的に比較して評価を行う利用可能なデータセットについて紹介する。 次に,(1)手作り・深い特徴を含む感情の特徴抽出,(2)支配的感情認識の学習方法,パーソナライズされた感情予測,感情分布学習,およびノイズの多いデータや少数のラベルからの学習,(3)AICAベースのアプリケーションについて,代表的なアプローチを要約して比較する。 最後に,画像の内容やコンテキスト理解,グループ感情クラスタリング,ビューアとイメージのインタラクションなど,今後の課題や研究の方向性について論じる。

関連論文リスト

• Enriching Multimodal Sentiment Analysis through Textual Emotional Descriptions of Visual-Audio Content [56.62027582702816]
  マルチモーダル・センティメント・アナリティクスは、テキスト、音声、視覚データを融合することで人間の感情を解き放つことを目指している。 しかし、音声やビデオの表現の中で微妙な感情的なニュアンスを認識することは、恐ろしい挑戦だ。 テキストの感情記述に基づくプログレッシブ・フュージョン・フレームワークであるDEVAを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-12T11:30:41Z)
• Exploring Emotion Expression Recognition in Older Adults Interacting with a Virtual Coach [22.00225071959289]
  EMPATHICプロジェクトは、健康な高齢者が健康を改善し、自立した高齢化を促進することができる感情表現型バーチャルコーチを設計することを目的としている。 本稿では,仮想コーチの感情表現認識モジュールの開発について概説し,データ収集,アノテーション設計,第1の方法論的アプローチについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-09T18:22:32Z)
• Affective Video Content Analysis: Decade Review and New Perspectives [4.3569033781023165]
  情緒的ビデオコンテンツ分析(AVCA)は、感情的コンピューティングの不可欠な分野として広く研究されている。 本稿では、AVCAで広く使われている感情表現モデルを紹介し、よく使われるデータセットについて述べる。 本稿では,感情認識や世論分析などの今後の課題と今後の研究方向性について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T07:56:17Z)
• EmoSet: A Large-scale Visual Emotion Dataset with Rich Attributes [53.95428298229396]
  リッチ属性を付加した最初の大規模視覚感情データセットであるEmoSetを紹介する。 EmoSetは合計330万枚の画像で構成され、そのうち118,102枚は人間のアノテーションによって慎重にラベル付けされている。 心理学的な研究によって動機付けられ、感情のカテゴリに加えて、各画像には記述可能な感情特性のセットが注釈付けされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-16T06:42:46Z)
• SOLVER: Scene-Object Interrelated Visual Emotion Reasoning Network [83.27291945217424]
  画像から感情を予測するために,SOLVER(Scene-Object Interrelated Visual Emotion Reasoning Network)を提案する。 異なるオブジェクト間の感情関係を掘り下げるために、まずセマンティックな概念と視覚的特徴に基づいて感情グラフを構築します。 また、シーンとオブジェクトを統合するScene-Object Fusion Moduleを設計し、シーンの特徴を利用して、提案したシーンベースのアテンションメカニズムでオブジェクトの特徴の融合プロセスを導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-24T02:41:41Z)
• Stimuli-Aware Visual Emotion Analysis [75.68305830514007]
  本稿では,刺激選択,特徴抽出,感情予測の3段階からなる刺激認識型視覚感情分析(VEA)手法を提案する。 我々の知る限りでは、エンド・ツー・エンドのネットワークでVEAに刺激選択プロセスを導入するのは初めてです。 実験により、提案手法は、4つの公的な視覚的感情データセットに対する最先端のアプローチよりも一貫して優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-04T08:14:52Z)
• Computational Emotion Analysis From Images: Recent Advances and Future Directions [79.05003998727103]
  本章では,画像感情分析(IEA)を計算的観点から導入することを目的としている。 心理学の一般的な感情表現モデルから始めます。 そして、研究者たちが解決しようとしている重要な計算問題を定義します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-19T13:33:34Z)
• ArtEmis: Affective Language for Visual Art [46.643106054408285]
  我々は視覚アートワークによって引き起こされる情緒体験に焦点を当てる。 ある画像に対して感じている支配的な感情を示すために、注釈を付けます。 これにより、目的コンテンツとイメージの感情的影響の両方に対して、リッチな信号セットが導かれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-19T01:03:40Z)
• Context Based Emotion Recognition using EMOTIC Dataset [22.631542327834595]
  EMOTIC(エモティック)は, 感情に注意を喚起された人々のイメージのデータセットである。 EMOTICデータセットを使用して、感情認識のためのさまざまなCNNモデルをトレーニングする。 その結果,情緒状態を自動的に認識するためにシーンコンテキストが重要な情報を提供することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-30T12:38:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。