HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

السمات الشخصية وفرز المرشحين الوظيفيين من خلال تحليل مقاطع الفيديو الوجهية

A. Ouafi and A. Taleb-Ahmed F. Dornaika S. E. Bekhouche

الملخص

في هذه الورقة، نُقدّم نهجًا جديدًا لتقدير صفات الشخصية الخمس الكبرى وسمات تقييم المرشحين للوظائف من خلال مقاطع فيديو للوجه. أثناء التشغيل، تقوم النظام المقترح بتغذية ميزات النسيج متعددة المستويات (PML) المستخرجة من تسلسل الفيديو كاملاً إلى خمسة متغيرات انحدار داعمة (SVM) بهدف تقدير صفات الشخصية. ثم تُعتبر هذه الدرجات الخمس المُقدّرة كمُدخلات جديدة لمتغير انحدار درجة المقابلة، والذي يُعطى بواسطة انحدار عملية غاوسيّة (GPR). أظهرت النتائج التجريبية على مجموعة بيانات ChaLearn LAP APA2016 أداءً جيدًا، كما تُظهر أن التكلفة الحسابية لكل من التدريب والاختبار للإطار المقترح تنافسية جدًا من حيث الدقة والتكلفة الحسابية.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
السمات الشخصية وفرز المرشحين الوظيفيين من خلال تحليل مقاطع الفيديو الوجهية | مستندات | HyperAI