Deep Impression：用于多模态表观人格特质识别的视听深度残差网络
计算机视觉与模式识别
2017-03-13 v1
摘要
本文开发了一个用于多模态表观人格特质识别的视听深度残差网络。该网络通过端到端训练，根据人物的视频预测其大五人格特质。即，该网络不需要任何特征工程或视觉分析（如人脸检测、人脸关键点对齐或面部表情识别）。近期，该网络在 ChaLearn First Impressions Challenge 中获得第三名，测试准确率为 0.9109。
引用
@article{arxiv.1609.05119,
title = {Deep Impression: Audiovisual Deep Residual Networks for Multimodal Apparent Personality Trait Recognition},
author = {Yağmur Güçlütürk and Umut Güçlü and Marcel A. J. van Gerven and Rob van Lier},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.05119},
year = {2017}
}