論文の概要: MoME: Estimating Psychological Traits from Gait with Multi-Stage Mixture of Movement Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.04654v1
• Date: Mon, 06 Oct 2025 09:58:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.795853
• Title: MoME: Estimating Psychological Traits from Gait with Multi-Stage Mixture of Movement Experts
• Title（参考訳）: MoME:運動専門家の多段階混合による歩行からの心理的特性の推定
• Authors: Andy Cǎtrunǎ, Adrian Cosma, Emilian Rǎdoi,
• Abstract要約: 本稿では,2次元ポーズとして表現された歩行シーケンスから心理的属性をマルチタスクで予測するためのマルチステップ・ミックス・オブ・エキスパート(MoME)アーキテクチャを提案する。 MoMEは4段階の複雑さで歩行サイクルを処理し、軽量な専門家モデルを用いて行動的特徴を抽出する。 提案手法は最先端歩行分析モデルより優れており,37.47%の重み付きF1スコア,44.6%の被験者で達成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4969391620741985
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Gait encodes rich biometric and behavioural information, yet leveraging the manner of walking to infer psychological traits remains a challenging and underexplored problem. We introduce a hierarchical Multi-Stage Mixture of Movement Experts (MoME) architecture for multi-task prediction of psychological attributes from gait sequences represented as 2D poses. MoME processes the walking cycle in four stages of movement complexity, employing lightweight expert models to extract spatio-temporal features and task-specific gating modules to adaptively weight experts across traits and stages. Evaluated on the PsyMo benchmark covering 17 psychological traits, our method outperforms state-of-the-art gait analysis models, achieving a 37.47% weighted F1 score at the run level and 44.6% at the subject level. Our experiments show that integrating auxiliary tasks such as identity recognition, gender prediction, and BMI estimation further improves psychological trait estimation. Our findings demonstrate the viability of multi-task gait-based learning for psychological trait estimation and provide a foundation for future research on movement-informed psychological inference.
• Abstract（参考訳）: ゲイトは豊富な生体情報と行動情報をエンコードするが、心理学的特徴を推測する歩行の方法を活用することは困難な問題であり、探索されていない問題である。 本稿では,2次元ポーズとして表現された歩行シーケンスから心理的属性をマルチタスクで予測するための階層的多段階運動エキスパート(MoME)アーキテクチャを提案する。 MoMEは、歩行サイクルを4段階の運動複雑性で処理し、軽量な専門家モデルを用いて時空間の特徴を抽出し、タスク固有のゲーティングモジュールを使用して、特徴やステージにわたって専門家を適応的に重み付けする。 PsyMoベンチマークを17種類の心理的特徴について評価したところ、この手法は最先端の歩行分析モデルより優れており、37.47%の重み付きF1スコア、44.6%の被験者レベルで達成されている。 実験の結果,アイデンティティ認識や性別予測,BMI推定などの補助的タスクを統合することにより,心理的特徴の推定がさらに向上することが示された。 本研究は,多タスク歩行に基づく心理的特徴推定学習の実現可能性を示すとともに,運動インフォームド心理学的推論の今後の研究基盤を提供するものである。

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