السمات الشخصية وفرز المرشحين الوظيفيين من خلال تحليل مقاطع الفيديو الوجهية

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.