Personality Perception in Human Videos Altered by Motion Transfer Networks

要約

デジタル キャラクターで個性をうまく表現することで、コミュニケーションと没入感が向上します。
現在の研究は、ヒューリスティック ルールまたはデータ駆動型モデルを使用してアニメーションを変更することで個性を表現することに焦点を当てています。
研究では、動きのスタイルが見かけの性格に大きな影響を与えることが示唆されていますが、外見の役割も同様に重要である可能性があります。
この研究では、モーション転送ネットワークによって変更されたショートビデオの知覚される個性に対する動きと外観の影響を分析します。
カンファレンスのビデオ クリップ内の性格にユーザー調査のラベルを付けて、5 要素モデルの高、中立、低の特性を最もよく表すサンプルを決定します。
薄板スプライン モーション モデルを使用してこれらのビデオを変更し、選択したサンプルをソースとして利用し、入力を駆動します。
私たちは 5 つの異なるケースに従って、動作と外観が性格認識に及ぼす影響を研究します。
私たちの比較研究では、動作と外観がさまざまな要因に影響を与えることが明らかになりました。動作は外向性の認識に強く影響し、外観は同調性や神経質さを伝えるのに役立ちます。

要約(オリジナル)

The successful portrayal of personality in digital characters improves communication and immersion. Current research focuses on expressing personality through modifying animations using heuristic rules or data-driven models. While studies suggest motion style highly influences the apparent personality, the role of appearance can be similarly essential. This work analyzes the influence of movement and appearance on the perceived personality of short videos altered by motion transfer networks. We label the personalities in conference video clips with a user study to determine the samples that best represent the Five-Factor model’s high, neutral, and low traits. We alter these videos using the Thin-Plate Spline Motion Model, utilizing the selected samples as the source and driving inputs. We follow five different cases to study the influence of motion and appearance on personality perception. Our comparative study reveals that motion and appearance influence different factors: motion strongly affects perceived extraversion, and appearance helps convey agreeableness and neuroticism.

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