ForDigitStress：采用数字化求职面试场景的多模态压力数据集
机器学习
2023-03-15 v1 人机交互
信号处理
摘要
我们提出一个利用数字化求职面试诱发压力的多模态压力数据集。该数据集提供 40 名参与者的多模态数据，包括音频、视频（动作捕捉、面部识别、眼动追踪）以及生理信息（光电容积描记、皮肤电活动）。此外，该数据集包含针对压力及所出现情绪（如羞耻、愤怒、焦虑、惊讶）的时间连续标注。为建立基线，五种不同机器学习分类器（支持向量机、K近邻、随机森林、长短期记忆网络）已在所提数据集上针对二分类压力任务进行训练和评估。性能最佳的分类器达到了 88.3% 的准确率和 87.5% 的 F1 分数。
引用
@article{arxiv.2303.07742,
title = {ForDigitStress: A multi-modal stress dataset employing a digital job interview scenario},
author = {Alexander Heimerl and Pooja Prajod and Silvan Mertes and Tobias Baur and Matthias Kraus and Ailin Liu and Helen Risack and Nicolas Rohleder and Elisabeth André and Linda Becker},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.07742},
year = {2023}
}