論文の概要: Learning Graph Representation of Person-specific Cognitive Processes
from Audio-visual Behaviours for Automatic Personality Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13570v1
- Date: Tue, 26 Oct 2021 11:04:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-27 22:57:18.205030
- Title: Learning Graph Representation of Person-specific Cognitive Processes
from Audio-visual Behaviours for Automatic Personality Recognition
- Title（参考訳）: パーソナリティ自動認識のための視聴覚行動からの認知過程の学習グラフ表現
- Authors: Siyang Song, Zilong Shao, Shashank Jaiswal, Linlin Shen, Michel
Valstar and Hatice Gunes
- Abstract要約: 本稿では,対象対象者固有の認知を,個人固有のCNNアーキテクチャの形で表現することを提案する。
各人物固有のCNNは、ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)と新しい適応損失関数によって探索される。
実験の結果,生成したグラフ表現は対象者の性格特性とよく関連していることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.428626029689653
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: This approach builds on two following findings in cognitive science: (i)
human cognition partially determines expressed behaviour and is directly linked
to true personality traits; and (ii) in dyadic interactions individuals'
nonverbal behaviours are influenced by their conversational partner behaviours.
In this context, we hypothesise that during a dyadic interaction, a target
subject's facial reactions are driven by two main factors, i.e. their internal
(person-specific) cognitive process, and the externalised nonverbal behaviours
of their conversational partner. Consequently, we propose to represent the
target subjects (defined as the listener) person-specific cognition in the form
of a person-specific CNN architecture that has unique architectural parameters
and depth, which takes audio-visual non-verbal cues displayed by the
conversational partner (defined as the speaker) as input, and is able to
reproduce the target subject's facial reactions. Each person-specific CNN is
explored by the Neural Architecture Search (NAS) and a novel adaptive loss
function, which is then represented as a graph representation for recognising
the target subject's true personality. Experimental results not only show that
the produced graph representations are well associated with target subjects'
personality traits in both human-human and human-machine interaction scenarios,
and outperform the existing approaches with significant advantages, but also
demonstrate that the proposed novel strategies such as adaptive loss, and the
end-to-end vertices/edges feature learning, help the proposed approach in
learning more reliable personality representations.
- Abstract（参考訳）: このアプローチは認知科学における2つの発見に基づいている。
一 人間の認知が表現行動の一部を部分的に決定し、真人格の特徴に直接関連していること。
(ii) 対話行動における個人の非言語行動は会話相手の行動に影響される。
この文脈では、ディヤド相互作用の間、対象者の顔面反応は、その内的(人固有の)認知過程と、会話相手の外部化された非言語的行動という2つの主要な要因によって駆動されると仮定する。
そこで本研究では,対話相手(話者)が提示する聴覚的非言語的手がかりを入力とし,対象者の表情反応を再現可能な,ユニークなアーキテクチャパラメータと深さを有する人固有のcnnアーキテクチャを用いて対象対象者(聞き手として定義)の個人別認知を表現することを提案する。
それぞれの人物固有のCNNは、ニューラルネットワーク探索(NAS)と新しい適応損失関数によって探索され、対象者の真の性格を認識するグラフ表現として表現される。
実験の結果, 生成したグラフ表現は, 人間と機械の対話シナリオにおいて対象者の性格特性とよく関連し, 既存のアプローチを著しく上回るだけでなく, 適応損失やエンド・ツー・エンドの頂点・エッジ特徴学習といった新しい手法が, より信頼性の高いパーソナリティ表現を学ぶ上で有効であることが示された。
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