MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2890555171 · doi:10.1145/3236495

Persona

2018· article· en· W2890555171 sur OpenAlexaff
Adriana Braun, Rossana Baptista Queiroz, WonSook Lee, Bruno Feijó, Soraia Raupp Musse

Notice bibliographique

RevueComputers in entertainment · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePersona Design and Applications
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul
Mots-clésPersonaComputer scienceAvatarSupport vector machineArtificial intelligenceFacial expressionSet (abstract data type)Expression (computer science)Feature selectionAction (physics)Feature (linguistics)Face (sociological concept)Human–computer interactionPattern recognition (psychology)Computer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article proposes the Persona method. The goal of the prosposed method is to learn and classify the facial actions of actors in video sequences. Persona is based on standard action units. We use a database with main expressions mapped and pre-classified that allows the automatic learning and faces selection. The learning stage uses Support Vector Machine (SVM) classifiers to identify expressions from a set of feature points tracked in the input video. After that, labeled control 3D masks are built for each selected action unit or expression, which composes the Persona structure. The proposed method is almost automatic (little intervention is needed) and does not require markers on the actor’s face or motion capture devices. Many applications are possible based on the Persona structure such as expression recognition, customized avatar deformation, and mood analysis, as discussed in this article.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,026

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueComputers in entertainmentMême sujetPersona Design and ApplicationsTravaux en français237 207