Abstract-Social video webbplatser där människor delar sina åsikter och känslor ökar i popularitet. Ansiktet är känt för att avslöja viktiga aspekter av mänskliga psykologiska egenskaper, så förståelsen av hur ansiktsuttryck relaterar till personliga konstruktioner är ett relevant problem i sociala medier. Vi presenterar en studie av sambanden mellan automatiskt extraherade ansiktsuttryck av känslor och intryck av Big-Five personlighetsdrag i YouTube vlogs (dvs. videobloggar). Vi använder Computer Expression Recognition Toolbox (CERT) system för att karakterisera användare av konversationsvlogs. Från CERT tidssignaler som motsvarar ögonblickligt igenkända ansiktsuttryckskategorier, föreslår och härleder vi fyra uppsättningar beteendemässiga signaler som karakteriserar ansiktsstatistik och dynamik på ett kompakt sätt. Kopiorna används först i en korrelationsanalys för att bedöma relevansen av varje ansiktsuttryck av känslor med avseende på Big-Five intryck som erhållits från crowd-observers tittar på vlogs, och även som funktioner för automatisk personlighetsintryck förutsägelse. Med hjälp av en datauppsättning av 281 vloggers, studien visar att medan flera ansiktsuttryck signaler har betydande korrelation med flera av de Big-Five egenskaper, de kan bara avsevärt förutsäga Extraversion intryck med måttliga värden av R 2.
Teijeiro-Mosquera m.fl. REF använder verktygslådan Computer Expression Recognition Toolbox (CERT) för att hitta relationer mellan ansiktsdrag och Five-Factor Model (FFM) personlighetsdrag vid analys av ansiktena på 281 YouTube vloggers.
What Your Face Vlogs About: Expressions of Emotion and Big-Five Traits Impressions in YouTube
{'venue': 'IEEE Transactions on Affective Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Affective Computing', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Computer Science']}