摘要

本文提出了一种新颖的方法，用于通过面部视频估计五大性格特质（Big Five personality traits）以及求职者筛选属性。在运行时，所提出的系统将从整个视频序列中提取的金字塔多层级（Pyramid Multi-Level, PML）纹理特征输入至五个支持向量回归器（Support Vector Regressors），以估计五大性格维度的得分。随后，这五个估计得分被作为新的输入特征，输入至面试评分回归器中，该回归器采用高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR）建模。在ChaLearn LAP APA2016数据集上的实验结果表明，该方法取得了良好的性能表现。此外，实验还验证了所提出框架在训练与测试阶段均具备优异的计算效率，在准确率与计算成本之间表现出良好的平衡。