أشارت دراسات نفسية وعصبية سابقة إلى أن نوع الشخصية يمكن تحديده من خلال الوجه ككل، وكذلك من خلال جانبيه. يناقش هذا المقال بحثًا جديدًا يستخدم الشبكات العصبية العميقة لتحليل ميزات جانبي الوجه (النصف الوجهي) لتقييم صفات الشخصية الخمس الكبرى (PT) لدى البشر. وللغاية، طوّرنا نهجًا في الزمن الفعلي يُسمى EmoFormer، يعتمد على انتباه متقاطع بين نصفي الوجه. تكمن أصالة النهج المقدّم في تأكيد أن كل نصف وجه يمتلك قدرات تنبؤية عالية فيما يتعلق بتمييز صفات الشخصية البشرية. يعتمد نهجنا على مُستخرج ميزات عاطفية متوسطة المستوى جديد لكل نصف وجه، واستراتيجية دمج انتباه متقاطع بين نصفي الوجه لدمج الميزات. وقد أدى الدمج الناتج بين كلا الجانبين إلى تفوق أداء استخدام الوجه ككل بنسبة 3.6% من حيث معامل التوافق التكافؤي (CCC) (0.634 مقابل 0.612) على مجموعة بيانات ChaLearn First Impressions V2. كما تفوّق النهج المقترح على جميع النماذج الحالية الرائدة في مجال تقييم صفات الشخصية بناءً على الوسيلة المرئية للوجه. كما قمنا بتحليل "أفضل نصف وجه"، أي الجانب الذي يُقدّر صفات الشخصية بدقة أكبر وفقًا للخصائص الديمغرافية (الجنس، الأصل العرقي، والسن). ووجدنا أن "أفضل نصف وجه" لصفتين من أصل الخمس صفات الشخصية (الانفتاح على التجربة وعدم التوتر العصبي) يختلف حسب الخصائص الديمغرافية. أما بالنسبة للثلاث صفات الأخرى، فإن نصف الوجه الأيمن يُعدّ هو المهيمن على الصفة "الانبساط"، بينما يكون نصف الوجه الأيسر أكثر دلالة على صفات "الانضباط الذاتي" و"الانسجام". تدعم هذه النتائج الأبحاث النفسية والعصبية السابقة. علاوةً على ذلك، نقدّم إطارًا مفتوح المصدر يُسمى OCEAN-AI، يمكن دمجه بسلاسة في الأنظمة الخبيرة، وله تطبيقات عملية في مجالات متنوعة تشمل الرعاية الصحية، التعليم، وإدارة الموارد البشرية.