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Behavior and Personality Analysis in a Nonsocial Context Dataset

机译：非社会上下文数据集中的行为和人格分析

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Personality recognition using nonverbal behavioral cues is a challenging task in the Affective Computing field. The majority of existing methods investigate personality assessment in social contexts, such as crowded places or social events, but ignore the role of behaviors as well as personality in nonsocial situations (i.e. during individual activities). In this paper we introduce a novel dataset for behavior understanding and personality recognition in a nonsocial context. Forty-six participants were recorded in an unconstrained indoor space, related to a smart home environment, performing six tasks resembling Activities of Daily Living (ADL). During the experiment, personality scores were collected using self-assessment questionnaires. Furthermore, a temporal framework using a Long-Short Term Memory (LSTM) network is proposed to map nonverbal behavioral features to participants' personality labels. Our experiments showed that nonverbal behaviors are important predictors of personality, confirming theories from the personality psychology field.
机译：在情感计算领域，使用非语言行为线索进行个性识别是一项具有挑战性的任务。现有的大多数方法都在社交环境中（例如人多的地方或社交事件）调查人格评估，但忽略了行为和人格在非社交情况下（即在个人活动中）的作用。在本文中，我们介绍了一种新的数据集，用于在非社交环境中进行行为理解和人格识别。 46名参与者被记录在与智能家居环境相关的不受限制的室内空间中，执行了类似于日常活动（ADL）的六项任务。在实验过程中，使用自我评估问卷收集了人格分数。此外，提出了使用长时记忆（LSTM）网络的时间框架，以将非语言行为特征映射到参与者的个性标签。我们的实验表明，非言语行为是人格的重要预测因子，证实了人格心理学领域的理论。

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