基于视觉特征与对抗学习的大五人格评估方法
冯宇1
孙晓2
杨飞1
邵磊3
汪萌4
1.安徽医科大学生物医学工程学院 合肥 2300092.合肥综合性国家科学中心人工智能研究院 合肥 230088;合肥工业大学计算机与信息学院 合肥 2300093.陕西警官职业学院 西安 7100214.安徽医科大学生物医学工程学院 合肥 230009;合肥综合性国家科学中心人工智能研究院 合肥 230088
摘要：由于传统的依托于人格量表的大五人格评估方法效率极低,而现有的基于多模态的人格评估方法在实用中很难满足多通道的高质量输入需求.针对这种情况,提出了一种基于纯粹的视觉特征的人格评估方法,并与对抗学习相结合,通过一个人日常生活中的视频,获取其大五人格的定量评估.首先,通过对视频图片帧进行建模,并结合对抗学习的思想,使特征提取器尽力提取与性别无关,而与人格有关的特征.其次,利用多粗细粒度损失结构的注视估计模型,获取人物注视分布及其视线序列特征,最后对提取的所有视觉特征进行融合,并对其大五人格进行预测.实验结果表明,该方法的平均预测精度为91.96%,在ECCV 2016年人格挑战数据集中名列前茅,并且超过了此前所有的基于视觉特征的大五人格评估方法.
关键词：大五人格对抗学习视线估计多级特征融合
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(72188101)安徽省自然科学基金面上项目(2108085MH303)
论文发表日期：2023-03-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 612-617,685 )
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