二元场景下的上下文感知人格推断：UDIVA数据集介绍
计算机视觉与模式识别
2020-12-29 v1 人工智能
机器学习
摘要
本文介绍了UDIVA，一个新的非表演性面对面二元交互数据集，其中对话者在具有不同行为诱发和认知负荷的条件下执行竞争性与协作性任务。该数据集包含147名参与者在188个会话中共计90.5小时的二元交互，使用多种视听和生理传感器进行记录。目前，它包含了参与者的社会人口统计学信息、自我报告与他人报告的人格、内部状态以及关系特征。作为对UDIVA的初步分析，我们提出了一种基于Transformer的方法，用于二元场景下的自我报告人格推断，该方法利用视听数据以及来自双方对话者的不同上下文信息源，对目标人的人格特质进行回归。增量研究的初步结果表明，使用所有可用的上下文信息能带来持续的改进。
引用
@article{arxiv.2012.14259,
title = {Context-Aware Personality Inference in Dyadic Scenarios: Introducing the UDIVA Dataset},
author = {Cristina Palmero and Javier Selva and Sorina Smeureanu and Julio C. S. Jacques Junior and Albert Clapés and Alexa Moseguí and Zejian Zhang and David Gallardo and Georgina Guilera and David Leiva and Sergio Escalera},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.14259},
year = {2020}
}
备注
Accepted to the 11th International Workshop on Human Behavior Understanding workshop at Winter Conference on Applications of Computer Vision 2021