Автоматическое распознавание личности на основе TensorFlow, используемое в асинхронных видеоинтервью

С развитием искусственного интеллекта (ИИ) автоматический анализ видеоинтервью для распознавания индивидуальных личностных черт стал активно развивающимся направлением исследований, применяемым в вычислительном анализе личности, человеко-компьютерном взаимодействии и психологической оценке. Достижения в области компьютерного зрения и распознавания образов на основе методов глубокого обучения (ГО) привели к созданию моделей сверточных нейронных сетей, способных успешно распознавать невербальные сигналы человека и определять его личностные черты с помощью камеры. В данной работе разработана сквозная система проведения интервью на основе ИИ, использующая обработку асинхронных видеоинтервью (AVI) и механизм ИИ TensorFlow для автоматического распознавания личности (APR) на основе признаков, извлеченных из AVI, а также истинных оценок личности, полученных по выражениям лица и самоотчетным опросникам 120 реальных соискателей. Результаты экспериментов показывают, что разработанный агент интервью на основе ИИ способен успешно распознавать черты модели «Большой пятерки» у участников интервью с точностью от 90,9 до 97,4%. Эксперимент также показал, что, хотя машинное обучение проводилось без использования крупномасштабных данных, полуобучаемый подход глубокого обучения продемонстрировал неожиданно высокую эффективность при автоматическом распознавании личности, несмотря на отсутствие трудоемкой ручной аннотации и разметки. Агент интервью на основе ИИ может дополнять или заменять существующие методы оценки личности на основе самоотчетов, результаты которых соискатели могут искажать для достижения социально желательных эффектов.