从人脸预测社会知觉：一种深度学习方法
计算机视觉与模式识别
2019-07-02 v1
摘要
温暖与能力代表了社会判断中的基本特质，决定了针对社会目标对象的情绪反应与行为意图。本研究探讨算法能否学习社会分类的视觉表征并准确预测人类观察者对脸像中温暖与能力的印象。此外，本研究揭示了脸部的哪些区域对温暖与能力的分类至关重要。我们使用深度卷积神经网络从人脸图像中提取特征，并采用梯度加权类激活映射（Grad-CAM）方法来理解脸部区域对分类的重要性。给定单张人脸图像，训练后的算法能以约 90% 的准确率正确预测温暖印象，以约 80% 的准确率正确预测能力印象。这些发现对人脸的自动化处理与人工角色的设计具有启示意义。
引用
@article{arxiv.1907.00217,
title = {Predicting Social Perception from Faces: A Deep Learning Approach},
author = {U. Messer and S. Fausser},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.00217},
year = {2019}
}