論文の概要: Saliency-guided Emotion Modeling: Predicting Viewer Reactions from Video Stimuli

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19178v1
• Date: Sun, 25 May 2025 14:52:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.95587
• Title: Saliency-guided Emotion Modeling: Predicting Viewer Reactions from Video Stimuli
• Title（参考訳）: サイリエンシ誘導感情モデリング:映像刺激による視聴者反応の予測
• Authors: Akhila Yaragoppa, Siddharth,
• Abstract要約: 本稿では,2つの重要な特徴を抽出し,感情予測のための新しい唾液量に基づくアプローチを提案する。 HD2SサリエンシモデルとOpenFace顔動作単位分析を用いて,映像のサリエンシと視聴者の感情の関係について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding the emotional impact of videos is crucial for applications in content creation, advertising, and Human-Computer Interaction (HCI). Traditional affective computing methods rely on self-reported emotions, facial expression analysis, and biosensing data, yet they often overlook the role of visual saliency -- the naturally attention-grabbing regions within a video. In this study, we utilize deep learning to introduce a novel saliency-based approach to emotion prediction by extracting two key features: saliency area and number of salient regions. Using the HD2S saliency model and OpenFace facial action unit analysis, we examine the relationship between video saliency and viewer emotions. Our findings reveal three key insights: (1) Videos with multiple salient regions tend to elicit high-valence, low-arousal emotions, (2) Videos with a single dominant salient region are more likely to induce low-valence, high-arousal responses, and (3) Self-reported emotions often misalign with facial expression-based emotion detection, suggesting limitations in subjective reporting. By leveraging saliency-driven insights, this work provides a computationally efficient and interpretable alternative for emotion modeling, with implications for content creation, personalized media experiences, and affective computing research.
• Abstract（参考訳）: ビデオの感情的影響を理解することは、コンテンツ制作、広告、ヒューマン・コンピュータ・インタラクション(HCI)の応用に不可欠である。 従来の感情コンピューティング手法は、自己報告された感情、表情分析、バイオセンシングデータに頼っているが、ビデオ内の自然に注意を引く領域である視覚的快楽の役割を見落としていることが多い。 本研究では, 深層学習を用いて, 感情予測の新たなアプローチを導入し, 主観領域と主観領域の数という2つの重要な特徴を抽出した。 HD2SサリエンシモデルとOpenFace顔動作単位分析を用いて,映像のサリエンシと視聴者の感情の関係について検討した。 以上の結果より,(1)高頻度,低覚醒感,(2)高情動感,(3)低情動感,高覚醒感,(3)自己申告感情は表情に基づく感情検出と誤認されることが多く,主観的報告の限界が示唆された。 この研究は、サリエンシ駆動の洞察を活用することで、感情モデリングの計算的かつ解釈可能な代替手段を提供し、コンテンツ作成、パーソナライズされたメディア体験、感情コンピューティング研究に影響を及ぼす。

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