Joint Modeling of Big Five and HEXACO for Multimodal Apparent Personality-trait Recognition

📄 arXiv: 2510.14203v1 📥 PDF

作者: Ryo Masumura, Shota Orihashi, Mana Ihori, Tomohiro Tanaka, Naoki Makishima, Taiga Yamane, Naotaka Kawata, Satoshi Suzuki, Taichi Katayama

分类: cs.CV, cs.CL, cs.MM

发布日期: 2025-10-16

备注: Accepted at APSIPA ASC 2025

💡 一句话要点

提出Big Five和HEXACO联合建模方法，用于多模态表观人格特质识别

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 人格识别 Big Five HEXACO 联合建模 表观人格 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有方法主要使用Big Five进行人格识别，忽略了HEXACO模型中诚实-谦逊等重要特质。
  2. 提出联合建模Big Five和HEXACO的方法，旨在提升多模态人格识别的准确性和全面性。
  3. 实验结果表明，该方法能够有效识别Big Five和HEXACO，验证了联合建模的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种Big Five和HEXACO联合建模方法，用于从多模态人类行为中自动识别表观人格特质。以往研究大多使用Big Five进行多模态表观人格特质识别。然而，没有研究关注表观HEXACO，它可以评估与转移性攻击和报复心理、社会支配导向等相关的诚实-谦逊特质。此外，尚未明确通过机器学习建模时Big Five和HEXACO之间的关系。我们期望通过考虑这些关系来提高对多模态人类行为的认知。我们提出的方法的关键进步在于优化Big Five和HEXACO的联合识别。使用自我介绍视频数据集的实验表明，该方法能够有效地识别Big Five和HEXACO。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在多模态表观人格特质识别中主要依赖Big Five模型，忽略了HEXACO模型，特别是其中的诚实-谦逊维度，这限制了对人格特质的全面理解。此外，Big Five和HEXACO之间的关系在机器学习建模中尚未得到充分研究，导致模型可能无法充分利用两种人格模型的互补信息。

核心思路：本文的核心思路是联合建模Big Five和HEXACO，通过共享信息和相互约束，提升两种人格模型的识别性能。这种联合建模能够使模型学习到Big Five和HEXACO之间的潜在关系，从而更准确地捕捉个体的人格特征。通过同时优化Big Five和HEXACO的识别，模型可以更好地利用多模态数据中的信息。

技术框架：该方法使用多模态数据（例如，视频中的视觉和听觉信息）作为输入。整体框架包含特征提取模块，用于从多模态数据中提取相关的特征表示。然后，这些特征被输入到联合建模模块，该模块同时预测Big Five和HEXACO的人格特质。该模块可能包含共享的神经网络层，用于学习Big Five和HEXACO之间的共同表示，以及特定于每个模型的层，用于捕捉其独特的特征。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于Big Five和HEXACO的联合建模。与独立建模相比，联合建模能够显式地利用两种人格模型之间的关系，从而提升识别精度。此外，该方法首次关注了表观HEXACO的识别，填补了该领域的研究空白。

关键设计：具体的技术细节（例如，损失函数、网络结构）在论文中可能有所不同。一种可能的设计是使用多任务学习框架，其中总损失函数是Big Five和HEXACO识别损失的加权和。权重可以根据每个模型的重要性或识别难度进行调整。网络结构可能包含共享的卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）层，用于提取多模态特征，以及特定于每个模型的全连接层，用于预测人格特质。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的联合建模方法能够有效地识别Big Five和HEXACO人格特质。具体的性能数据（例如，准确率、F1值）以及与基线方法的对比结果需要在论文中查找。关键在于，联合建模方法在识别精度上优于独立建模方法，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于人机交互、招聘、心理健康评估等领域。通过自动识别人格特质，可以为用户提供个性化的服务和建议。例如，在招聘场景中，可以辅助评估候选人的性格是否与职位要求相符。在心理健康评估中，可以帮助识别潜在的心理问题。

📄 摘要（原文）

This paper proposes a joint modeling method of the Big Five, which has long been studied, and HEXACO, which has recently attracted attention in psychology, for automatically recognizing apparent personality traits from multimodal human behavior. Most previous studies have used the Big Five for multimodal apparent personality-trait recognition. However, no study has focused on apparent HEXACO which can evaluate an Honesty-Humility trait related to displaced aggression and vengefulness, social-dominance orientation, etc. In addition, the relationships between the Big Five and HEXACO when modeled by machine learning have not been clarified. We expect awareness of multimodal human behavior to improve by considering these relationships. The key advance of our proposed method is to optimize jointly recognizing the Big Five and HEXACO. Experiments using a self-introduction video dataset demonstrate that the proposed method can effectively recognize the Big Five and HEXACO.