영화관객 반응의 신경망 모델

August 3, 2017

Disney연구소는 Caltech과 Simon Fraser 대학의 연구진들과 같이 관객의 얼굴 표정을 사용하여 영화에 대한 반응을 평가할 수 있는 새로운 심층 학습 소프트웨어를 개발하고 2017년 7월 22일 컴퓨터 비전 및 패턴 인식에 관한 IEEE 컨퍼런스에서 그 결과를 발표 [1]

 

이 소프트웨어는 FVMEs (factorized variational autoencoders)라는 새로운 알고리즘을 사용

 

FVMEs는 딥러닝을 사용하여 얼굴과 같은 복잡한 개체의 이미지를 수치 데이터 집합으로 자동 변환

 

연구진들은 어둠속에서 관객의 얼굴을 모니터하기 위해 4 개의 적외선 카메라가 장착 된 400석 규모의 극장을 사용

 

총 3,179명의 관객회원으로부터 초당 2 프레임의 속도로 캡처된 얼굴 당 68개의 랜드마크가 포함된 데이터 세트가 생성되어 1600만개의 개별 얼굴 이미지가 산출

[1] http://authors.library.caltech.edu/79271/1/Factorized-Variational-Autoencoders-for-Modeling-Audience-Reactions-to-Movies-Paper.pdf

Deng, Z., Navarathna, R., Carr, P., Mandt, S., Yue, Y., Matthews, I., & Mori, G. (2017). Factorized Variational Autoencoders for Modeling Audience Reactions to Movies.

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