Dataset de contenidos musicales de video, basado en emociones

• Autores: Luis Alejandro Solarte Moncayo, Maurcio Sánchez Barragán, Gabriel Elías Chanchí Golondrino, Diego Fabián Durán Dorado, José Luis Arciniegas Herrera
• Localización: Revista Ingenierías USBMed, ISSN-e 2027-5846, Vol. 7, Nº. 1, 2016, págs. 37-46
• Idioma: español
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• Resumen

  • Agilizar el acceso al contenido, disminuyendo los tiempos de navegación por los catálogos multimedia, es uno de los retos del servicio de video bajo demanda (VoD), el cual es consecuencia del incremento de la cantidad de contenidos en las redes actuales. En este artículo, se describe el proceso de conformación de un dataset de videos musicales. Este dataset fue usado para el diseño e implementación de un servicio de VoD, el cual busca mejorar el acceso al contenido, mediante la clasificación musical de emociones. Así, en este trabajo se presenta la adaptación de un modelo de clasificación de emociones a partir del modelo de arousal-valence. Además, se describe el desarrollo de una herramienta Java para la clasificación de contenidos, la cual fue usada en la conformación del dataset. Finalmente, con el propósito de evaluar el dataset construido, se muestra la estructura funcional del servicio de VoD desarrollado.