H-050 Affective Analysis of Films by Low-Level Visual Features
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概要
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Many algorithms and works have helped in the understanding and development of affective analysis of films. In spite of the progress done up to now, it is still not very precise how the low-level features of movies shape the resulting affective state of the viewer. In this work we evaluate different visual features and investigate how they impact the evaluated emotion under two paradigms: the dimensional approach (in terms of Pleasure, Arousal and Dominance) and the categorial approach. The evaluation is conducted by using Dynamic Bayesian Networks in the following topologies: a Hidden Markov Model network and Auto Regressive Hidden Markov Model network.
- FIT(電子情報通信学会・情報処理学会)推進委員会の論文
- 2009-08-20
著者
-
相澤 清晴
東京大学 工学系研究科 電子情報工学専攻
-
相澤 清晴
東京大学新領域創成科学研究科
-
相澤 清晴
東京大学工学系研究科
-
山崎 俊彦
東大 大学院情報理工学系研究科
-
相澤 清晴
東京大学電子情報工学科
-
相澤 清晴
東京大学大学院新領域創成科学研究科基盤情報学:東京大学工学系研究科電子工学
-
テイシェイラ ヘネ
東京大学電子情報学専攻
-
山崎 俊彦
東京大学電子情報学専攻
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