Domain-specific Learning of Multi-scale Facial Dynamics for Apparent Personality Traits Prediction

要約

人間の性格は、日常生活や仕事上の行動の様々な側面を決定している。性格特性は時間の経過とともに比較的安定し、被験者ごとにユニークであるため、これまでのアプローチでは、1つのフレームや短期間の行動から性格を推測することが多くありました。さらに、それらのほとんどは、性格認識のための人特有のユニークな手がかりを具体的に抽出することができなかった。本論文では、ビデオベースの新しい自動性格特性認識アプローチを提案します。(1) 性格に関連するマルチスケールの短期的な顔行動特徴を抽出する㊧テキストbf{領域固有顔行動モデリング}モジュール、(2) 動画のすべての短期的特徴を長期／動画レベルの性格表現として要約する㊧テキストbf{長期行動モデリング}モジュール、および (3) すべての特徴の間の根本的な関係をモデル化し、動画レベルの性格表現に基づいてそれらを共同して予測する㈪テキストbf{マルチタスク性格特徴予測モジュール}で構成される、動画ベースの新しい自動性格特徴認識アプローチを提案します。ChaLearn First Impressionデータセットを用いて実験を行った結果、我々のアプローチは最先端の技術に匹敵する結果を得ることができました。また、提案した3つのモジュールはいずれも性格認識において重要な利点をもたらすことを示す。

要約(オリジナル)

Human personality decides various aspects of their daily life and working behaviors. Since personality traits are relatively stable over time and unique for each subject, previous approaches frequently infer personality from a single frame or short-term behaviors. Moreover, most of them failed to specifically extract person-specific and unique cues for personality recognition. In this paper, we propose a novel video-based automatic personality traits recognition approach which consists of: (1) a \textbf{domain-specific facial behavior modelling} module that extracts personality-related multi-scale short-term human facial behavior features; (2) a \textbf{long-term behavior modelling} module that summarizes all short-term features of a video as a long-term/video-level personality representation and (3) a \textbf{multi-task personality traits prediction module} that models underlying relationship among all traits and jointly predict them based on the video-level personality representation. We conducted the experiments on ChaLearn First Impression dataset, and our approach achieved comparable results to the state-of-the-art. Importantly, we show that all three proposed modules brought important benefits for personality recognition.

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