eMotions

eMotions是一个大规模数据集，用于短视频中的情感识别。它是首个针对情感识别的短视频数据集，通过更可靠的标注情感来促进未来在该领域的研究。此外，还提出了一个有效的基线模型AV-CPNet来识别短视频中的情感，并通过广泛的实验结果验证了其优越性。

eMotions is a large-scale dataset designed for emotion recognition in short videos. It is the first dataset specifically tailored for emotion recognition in short video content, aiming to facilitate future research in this field through more reliable emotion annotations. Additionally, an effective baseline model, AV-CPNet, has been proposed to identify emotions in short videos, and its superiority has been validated through extensive experimental results.

原始信息汇总

eMotions 数据集概述

数据集特点

• 首个情感识别数据集：eMotions 是首个针对短视频（SVs）情感识别的大规模数据集。
• 高质量标注：数据集提供更可靠的情感标注，有助于推动该领域的未来研究。
• 模型开发：提出了有效的基准模型 AV-CPNet，用于短视频中的情感识别，并设计了相应的组件来互补地建模音视频相关性，利用情感极性信息指导模型优化。
• 实验验证：在九个数据集上进行了广泛的实验，验证了所提模型的优越性，并为未来的工作提供了不同方法和模态的详细见解。

使用限制

• 仅限学术研究：eMotions 及其两个变体未经允许不得转移给外部方，仅可用于学术研究目的。
• 非商业用途：不得作为任何机构商业软件包或产品的一部分。

引用信息

若您发现 eMotions 对您的研究和应用有帮助，请使用以下 BibTeX 进行引用：

bibtex @article{wu2023emotions, title={eMotions: A Large-Scale Dataset for Emotion Recognition in Short Videos}, author={Wu, Xuecheng and Sun, Heli and Xue, Junxiao and Zhai, Ruofan and Kong, Xiangyan and Nie, Jiayu and He, Liang}, journal={arXiv preprint arXiv:2311.17335}, year={2023} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

eMotions数据集专注于短视频中的情感识别，其构建过程采用了大规模的视频数据收集与标注策略。研究团队从多个公开视频平台精选了大量短视频片段，并通过专业的情感标注团队对这些视频进行细致的情感标签标注。为确保标注的准确性与一致性，团队采用了多轮标注与交叉验证的方法，最终生成了一个包含丰富情感类别的高质量数据集。

特点

eMotions数据集以其大规模和高精度标注著称，涵盖了广泛的情感类别，能够为情感识别研究提供多样化的数据支持。该数据集不仅包含视频的视觉信息，还整合了音频数据，为多模态情感分析提供了基础。此外，数据集还引入了情感极性信息，为模型优化提供了额外的指导，使其在情感识别任务中表现出更高的鲁棒性和准确性。

使用方法

eMotions数据集主要用于短视频情感识别的研究与模型开发。研究人员可以通过加载数据集中的视频和音频数据，结合情感标签进行多模态情感分析实验。数据集提供了标准化的数据格式和预处理脚本，便于快速集成到现有的深度学习框架中。此外，研究团队还提供了一个基线模型AV-CPNet，用户可基于此模型进行改进或对比实验，以探索更高效的情感识别方法。

背景与挑战

背景概述

eMotions数据集由Xuecheng Wu等人于2023年提出，是首个专注于短视频情感识别的大规模数据集。该数据集由多个研究机构合作开发，旨在通过提供高质量的标注数据，推动短视频情感识别领域的研究进展。eMotions的创建填补了该领域数据集的空白，为研究者提供了一个可靠的基准平台。通过引入音频-视觉互补建模和情感极性信息优化，eMotions不仅提升了情感识别的准确性，还为多模态情感分析提供了新的研究方向。该数据集已在多个实验中验证了其有效性，并对未来相关研究具有重要的参考价值。

当前挑战

eMotions数据集在解决短视频情感识别问题时面临多重挑战。首先，短视频中的情感表达通常较为隐晦且多变，如何准确捕捉并标注这些情感是一个技术难题。其次，音频和视觉信息的融合需要复杂的模型设计，以确保多模态数据的互补性。此外，数据集的构建过程中，如何保证标注的一致性和可靠性也是关键挑战之一。尽管eMotions通过引入AV-CPNet模型和情感极性信息优化部分解决了这些问题，但在实际应用中，如何进一步提升模型的泛化能力和鲁棒性仍需进一步探索。

常用场景

经典使用场景

eMotions数据集专为短视频中的情感识别而设计，广泛应用于多媒体内容分析领域。通过提供大量标注的短视频数据，研究人员能够深入探索视频内容中的情感表达，特别是在社交媒体和在线教育等场景中，情感识别技术能够显著提升用户体验和内容推荐系统的精准度。

实际应用

在实际应用中，eMotions数据集被广泛用于社交媒体平台的情感分析、在线教育中的学生情感监测以及广告投放中的情感定向推荐。通过识别用户观看短视频时的情感反应，企业能够优化内容策略，提升用户参与度和满意度。

衍生相关工作

eMotions数据集的发布催生了一系列相关研究，特别是在多模态情感识别模型的开发上。基于该数据集，研究者提出了多种先进的模型，如AV-CPNet，这些模型不仅在情感识别任务中表现出色，还为后续的多模态数据融合研究提供了重要参考。