Analyzing and Modeling First Impressions Using MultiModal Data

Abstract

첫 인상은 사회적 상호작용에 강하게 영향을 미치며, 개인 생활과 직업 생활에 큰 영 향을 미칩니다. 이 연구는 비디오를 활용한 첫인상 설정에서 Big-5 personality traits를 분석하고 취업 면접 추천을 지원하기 위한 심층 신경망을 제시합니다. 종합적인 예측을 위해 텍스트, 오디오, 프레임을 추출하여 멀티모달 관점에서 영상을 분석합니다. 제안된 네트워크는 먼저 모달리티별 기능 임베딩을 얻는 데 집중하고 특성 융합을 적용하여 성격 특성과 인터뷰 추천 모두에 대한 정확한 예측을 얻을 수 있습니다. 또한, 특이치로 인한 부정확한 예측을 해결하기 위해 새로운 손실 함수를 제시합니다.|First impressions strongly influence social interactions, having a high impact in the personal and professional life. This work presents a deep neural network for analyzing the Big Five personality problem and further assisting on job interview recommen- dation in a first impressions setup utilizing videos. In order to give a comprehensive prediction, the videos are analyzed from multi-modal perspective by extracting text, audio and frames. Proposed network first concentrates on obtaining modality-specific feature emebeddings and applies feature fusion, which can obtain accurate predictions for both personality traits and interview recommendation. Furthermore, I present a new loss function to address inaccurate predictions caused by the outliers. Extensive experiments on the ChaLearn First Impressions dataset show the effectiveness of the proposed network, outperforming the state-of-the-art. Furthermore, an analysis of ex- plainability and interpretability of the predictions made by network is provided.