米サイモンフレーザー大学とDisney Researchの研究者らは、視聴者の表情を使用して映画に対する観客の反応を評価することができるDeep-learningを用いたソフトウェアを開発しました。
本ソフトウェアは、Factorized variational autoencoders（FVAEs）と呼ばれる新しいアルゴリズムが使用され、顔のような複雑なオブジェクト画像を数値データのセットに自動的に変換するためにDeep-learningを使用します。
研究チームは、9箇所の映画館の150の上映にFVAEを適用し、暗闇の中で聴衆の顔を監視するために4つの赤外線カメラを装備した400席の劇場を使用しました。
その結果、合計で3,179人の視聴者から1秒間に2フレームの割合でキャプチャし、1600万の個別画像データセットが得られました。
Disney Researchの研究者Peter Carr氏はこう述べます。
「十分な情報があれば、視聴者がどのようにして映画に反応しているかを正確に評価し、数分の観察に基づいて個人の反応を予測できる。」
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