长时程自然交互
168 场由持证心理咨询师主导的半结构化访谈，在真实社交互动中激发丰富的非言语行为线索，而非短时片段的第一印象判断。
临床级人格计算基准
从视觉行为中理解人格特质仍面临诸多挑战。现有人格特质识别（PTI）基准多基于短时、众包标注的视频片段， 只能捕捉粗粒度的第一印象判断，缺乏时间连续性、临床效度，以及细粒度子特质结构。
专家标注的 BFI-2 标签
为五大人格特质及 15 个 BFI-2 子特质提供连续评分，这是 PTI 领域首次覆盖完整子特质体系，由两位心理学专家独立评定。
面向研究的开源数据集
提供访谈视频、人脸对齐片段与专家 BFI-2 标注，将面向学术研究开放，支持细粒度人格计算与行为建模。
PersoMoni 基准数据集
PersoMoni 在生态效度与计算可行性之间架起桥梁，既保留完整访谈的行为丰富性， 又提供面向模型训练的局部化视频片段单元。
采集流程
- 半结构化访谈：持证心理咨询师围绕自我认知、人际关系与价值观展开开放式提问
- 访谈前筛查：通过 SCL-90 与 BFI-2 量表定制提问策略
- 1080p 正面录制：30 fps，自然坐姿，保持连续眼神交流
- 人脸中心化处理：YOLO 检测定位，时序切分为片段单元
- 三阶段质控：独立评分、交叉审核、分歧共识讨论
核心属性
| 参与者 | 168 人（女 86 / 男 82） |
|---|---|
| 视频片段 | 20,000+ 人脸对齐片段 |
| 访谈时长 | 平均 25 分钟 / 场 |
| 分辨率 | 1080p @ 30 fps |
| 标签空间 | 20 维连续 BFI-2 向量 |
| 标注方式 | 双专家独立评分取均值 |
| 人口学分布 | 年龄与教育背景均衡 |
从 5 个特质到 15 个子特质
PersoMoni 是首个将人格计算粒度从 5 维拓展至 15 维的基准数据集， 与心理测量学验证的 BFI-2 层级框架完全对齐。
外向性
- 社交性 Sociability
- 果断性 Assertiveness
- 精力水平 Energy Level
宜人性
- 同情心 Compassion
- 尊重 Respectfulness
- 信任 Trust
尽责性
- 条理性 Organization
- 高效性 Productiveness
- 责任感 Responsibility
负向情绪
- 焦虑 Anxiety
- 抑郁 Depression
- 情绪波动 Emotional Volatility
开放性
- 求知欲 Intellectual Curiosity
- 审美敏感性 Aesthetic Sensitivity
- 创造性想象 Creative Imagination
如何引用
若您在研究中使用了 PersoMoni 数据集，欢迎引用我们的论文。
@article{cui2026persomoni,
author = {Cui, Feng-Qi and Huang, Jinyang and Zhao, Sirui and Li, Kun and Liu, Zhi and Li, Meng and Jia, Ziyu and Guo, Dan and Wang, Meng},
journal = {IEEE Transactions on Affective Computing},
title = {PersoMoni: A Comprehensive Video-Based Benchmark Dataset for Fine-grained Personality Assessment with 15 Trait Dimensions},
year = {2026},
pages = {1--14},
doi = {10.1109/TAFFC.2026.3698795},
url = {https://ieeexplore.ieee.org/document/11543185}
}