要約
本稿では、顔面動画を用いた大五人格特性および求職者選考属性を推定する新しいアプローチを提案する。実行時において、本システムは動画全体から抽出されたピラミッド多層（PML）テクスチャ特徴量を、5つのサポートベクターレグレッサー（SVM）に供給し、人格特性を推定する。得られた5つの推定スコアは、その後、面接評価スコアを推定するための新たな入力特徴量として、ガウス過程回帰（GPR）モデルに与えられる。ChaLearn LAP APA2016データセットを用いた実験結果は、良好な性能を示した。さらに、本フレームワークの学習およびテストにおける計算コストが、精度と計算効率の両面で非常に競争力があることを示している。