論文の概要: Enhancing Apparent Personality Trait Analysis with Cross-Modal Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03846v1
• Date: Mon, 6 May 2024 20:51:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 16:07:44.155463
• Title: Enhancing Apparent Personality Trait Analysis with Cross-Modal Embeddings
• Title（参考訳）: クロスモーダル・エンベディングによるパーソナリティ・トランジット分析の強化
• Authors: Ádám Fodor, Rachid R. Saboundji, András Lőrincz,
• Abstract要約: 本稿では,ショートビデオ記録で訓練した人格特性予測のために,シームズ拡張を用いたマルチモーダルディープニューラルネットワークを提案する。 分析されたデータセットの高度に集中したターゲット分布のため、第3桁の変更は関連している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5461938536945723
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic personality trait assessment is essential for high-quality human-machine interactions. Systems capable of human behavior analysis could be used for self-driving cars, medical research, and surveillance, among many others. We present a multimodal deep neural network with a Siamese extension for apparent personality trait prediction trained on short video recordings and exploiting modality invariant embeddings. Acoustic, visual, and textual information are utilized to reach high-performance solutions in this task. Due to the highly centralized target distribution of the analyzed dataset, the changes in the third digit are relevant. Our proposed method addresses the challenge of under-represented extreme values, achieves 0.0033 MAE average improvement, and shows a clear advantage over the baseline multimodal DNN without the introduced module.
• Abstract（参考訳）: 人的特性の自動評価は、高品質な人間と機械の相互作用に不可欠である。 人間の行動分析が可能なシステムは、自動運転車、医療研究、監視などに使われる。 本稿では,ショートビデオ記録をトレーニングし,モダリティ不変な埋め込みを活用するために,シームズ拡張を用いたマルチモーダルディープニューラルネットワークを提案する。 このタスクでは,音響,視覚,テキストの情報を高性能なソリューションに活用する。 分析されたデータセットの高度に集中したターゲット分布のため、第3桁の変更は関連している。 提案手法は, 最短値表現の難しさに対処し, 0.0033 MAE平均改善を実現し, 導入モジュールを使わずに, ベースラインマルチモーダルDNNに対して明確な優位性を示す。

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