論文の概要: PsyMo: A Dataset for Estimating Self-Reported Psychological Traits from Gait

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10631v3
• Date: Wed, 22 Nov 2023 09:53:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 18:55:43.162560
• Title: PsyMo: A Dataset for Estimating Self-Reported Psychological Traits from Gait
• Title（参考訳）: PsyMo: 歩行から自己申告された心理的トラストを推定するためのデータセット
• Authors: Adrian Cosma, Emilian Radoi
• Abstract要約: PsyMoは、歩行パターンに現れる心理的手がかりを探索するための、新しく、多目的かつマルチモーダルなデータセットである。 被験者312名から7種類の歩行変化と6種類のカメラアングルで歩行シーケンスを収集した。 被験者は歩数と合わせて6つの心理的質問紙に記入し,性格,自尊心,疲労,攻撃性,精神的健康に関連する17の心理指標を集計した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.831663144935878
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Psychological trait estimation from external factors such as movement and appearance is a challenging and long-standing problem in psychology, and is principally based on the psychological theory of embodiment. To date, attempts to tackle this problem have utilized private small-scale datasets with intrusive body-attached sensors. Potential applications of an automated system for psychological trait estimation include estimation of occupational fatigue and psychology, and marketing and advertisement. In this work, we propose PsyMo (Psychological traits from Motion), a novel, multi-purpose and multi-modal dataset for exploring psychological cues manifested in walking patterns. We gathered walking sequences from 312 subjects in 7 different walking variations and 6 camera angles. In conjunction with walking sequences, participants filled in 6 psychological questionnaires, totalling 17 psychometric attributes related to personality, self-esteem, fatigue, aggressiveness and mental health. We propose two evaluation protocols for psychological trait estimation. Alongside the estimation of self-reported psychological traits from gait, the dataset can be used as a drop-in replacement to benchmark methods for gait recognition. We anonymize all cues related to the identity of the subjects and publicly release only silhouettes, 2D / 3D human skeletons and 3D SMPL human meshes.
• Abstract（参考訳）: 運動や外見などの外的要因からの心理的特性推定は、心理学において困難で長期にわたる問題であり、主にエンボディメントの心理学理論に基づいている。 これまでのところ、この問題に対処する試みは、侵入性体感センサーを備えたプライベートな小規模データセットを利用している。 心理的特性推定のための自動システムの潜在的な応用には、職業的疲労と心理学の推定、マーケティングと広告が含まれる。 本研究では,歩行パターンに現れる心理的手がかりを探索するための新しい多目的多モードデータセットであるpsymo(psychological traits from motion)を提案する。 被験者312名から7種類の歩行変化と6種類のカメラアングルで歩行シーケンスを収集した。 参加者は6つの心理的質問紙に記入し、パーソナリティ、自尊感情、疲労、攻撃性、精神健康に関する17の心理指標を集計した。 心理特性推定のための2つの評価プロトコルを提案する。 歩行から自己報告された心理的特徴を推定すると同時に、このデータセットは歩行認識のためのベンチマーク手法の代替として使用できる。 被験者の身元に関するすべての手がかりを匿名化し,シルエット,2D/3Dヒト骨格,3D SMPLヒトメッシュのみを一般公開した。

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