CN109961052A - 一种基于表情分析技术的视频面试方法及*** - Google Patents

一种基于表情分析技术的视频面试方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明涉及计算机应用的技术领域，尤其是涉及一种基于表情分析技术的视频面试方法及***，基于表情分析技术的视频面试方法包括：S10：若获取到求职者面试请求，则向触发所述求职者面试请求的客户端发送面试视频；S20：获取与所述面试视频对应的求职者回答视频，并在所述求职者回答视频中，获取求职者面部图像；S30：使用人脸表情分析模型，对所述求职者面部图像进行处理，得到求职者表情数据；S40：对所述求职者表情数据进行处理，根据处理结果得到对应的求职者分数信息。本发明具有提高面试效率的效果。

Description

一种基于表情分析技术的视频面试方法及***
技术领域
本发明涉及计算机应用的技术领域，尤其是涉及一种基于表情分析技术的视频面试方法及***。
背景技术
目前，在求职者进行面试时，除了前往意向单位进行现场面试外，在面试者距离意向单位距离较远时，也会采用远程面试，由面试官通过网络与求职者进行面试。
现有的远程面试中，有时面试官较为繁忙，为了提高面试的效率，会采用视频录制的方式，与应聘者进行面试，在面试时通过预先设置好的视频，与应聘者进行对话，模拟出现实面试的场景。然而在视频面试的录制完成后，仍需面试官通过翻看该视频面试内容，从而影响了面试的效率，因此存在改进空间。
发明内容
本发明的目的是提供一种提高面试效率的基于表情分析技术的视频面试方法及***。
本发明的上述发明目的一是通过以下技术方案得以实现的：
一种基于表情分析技术的视频面试方法，所述基于表情分析技术的视频面试方法包括：
S10：若获取到求职者面试请求，则向触发所述求职者面试请求的客户端发送面试视频；
S20：获取与所述面试视频对应的求职者回答视频，并在所述求职者回答视频中，获取求职者面部图像；
S30：使用人脸表情分析模型，对所述求职者面部图像进行处理，得到求职者表情数据；
S40：对所述求职者表情数据进行处理，根据处理结果得到对应的求职者分数信息。
通过采用上述技术方案，通过在获取到求职者面试请求后，向求职者的客户端发送面试视频，能够使求职者根据该面试视频进行远程面试，并在面试后将结果形成该求职者分数信息，使得面试官在后续翻看该求职者的视频面试的情况时，可以根据该求职者分数信息作为参考，提升了面试的效率；同时，在求职者进行视频面试时，对求职者的表情进行分析，从而可以能够结合求职者回答的情况以及面部表情的情况，对求职者的心理情况进行判断，通过判断的结果，可以对该求职者是否适合其期望应聘的岗位进行初判断。
本发明进一步设置为：在步骤S10之前，所述基于表情分析技术的视频面试方法还包括：
S11： 获取面试问题集，根据所述面试问题集录制所述面试视频，并根据所述面试问题集对所述面试视频进行标记；
S12：将标记后的所述面试视频存储至预设的面试提问视频集中；
S13：从所述面试提问视频集中逐一向客户端发送所述面试视频。
通过采用上述技术方案，预先针对面试单位的情况，设置并获取面试问题集后，根据该面试问题集提前录制好面试视频，并根据面试问题集进行标记，从而可以通过标记在面试问题集中，获取对应的面试视频，从而提升了提取面试视频的效率；逐一从面试提问视频集中向客户端发送面试视频，能够根据应聘者回答的情况，发送对应的面试视频，而无需将面试提问视频集中所有的视频发送至客户端，能够提升面试的效率。
本发明进一步设置为：步骤S30包括：
S31：从所述求职者面部图像中提取表情特征值；
S32：将所述表情特征值输入至所述人脸表情分析模型中进行处理，得到对应的求职者表情数据。
通过采用上述技术方案，通过提取求职者面部图像的特征值，并将该表情特征值输入至人脸分析模型中处理，从而得到该求职者表情数据，使得服务端能够更好地将该对求职者的情况进行评价。
本发明进一步设置为：步骤S40包括：
S41：从所述求职者回答视频中获取求职者岗位信息；
S42：根据所述求职者岗位信息中获取对应的岗位评分权重数据；
S43：根据所述岗位评分权重数据对所述求职者表情数据进行计算，得到所述求职者分数信息。
通过采用上述技术方案，对不同的岗位设置不同的评分权重，并根据求职者应聘的岗位，采用对应的岗位评分权重数据对求职者表情数据进行计算，使得获取到的求职者分数信息能够更符合该岗位的需求。
本发明进一步设置为：步骤S40还包括：
S44：若获取到面试暂停消息，则或者触发所述面试暂停消息时的暂停表情数据；
S45：使用所述人脸表情分析模型对所述暂停表情信息进行处理，根据处理结果调节所述求职者分数信息。
通过采用上述技术方案，通过在求职者触发该面试暂停消息时，获取求职者的暂停表情数据，能够判定求职者是否是真实遇到需要暂停面试的事情，还是由于紧张等因素暂停面试，能够提升对该求职者评分的准确度。
本发明的上述发明目的二是通过以下技术方案得以实现的：
一种基于表情分析技术的视频面试***，所述基于表情分析技术的视频面试***包括：
视频发送模块，用于若获取到求职者面试请求，则向触发所述求职者面试请求的客户端发送面试视频；
图像获取模块，用于获取与所述面试视频对应的求职者回答视频，并在所述求职者回答视频中，获取求职者面部图像；
表情分析模块，用于使用人脸表情分析模型，对所述求职者面部图像进行处理，得到求职者表情数据；
数据处理模块，用于对所述求职者表情数据进行处理，根据处理结果得到对应的求职者分数信息。
通过采用上述技术方案，通过在获取到求职者面试请求后，向求职者的客户端发送面试视频，能够使求职者根据该面试视频进行远程面试，并在面试后将结果形成该求职者分数信息，使得面试官在后续翻看该求职者的视频面试的情况时，可以根据该求职者分数信息作为参考，提升了面试的效率；同时，在求职者进行视频面试时，对求职者的表情进行分析，从而可以能够结合求职者回答的情况以及面部表情的情况，对求职者的心理情况进行判断，通过判断的结果，可以对该求职者是否适合其期望应聘的岗位进行初判断。
综上所述，本发明的有益技术效果为：
1.通过在获取到求职者面试请求后，向求职者的客户端发送面试视频，能够使求职者根据该面试视频进行远程面试，并在面试后将结果形成该求职者分数信息，使得面试官在后续翻看该求职者的视频面试的情况时，可以根据该求职者分数信息作为参考，提升了面试的效率；
2.在求职者进行视频面试时，对求职者的表情进行分析，从而可以能够结合求职者回答的情况以及面部表情的情况，对求职者的心理情况进行判断，通过判断的结果，可以对该求职者是否适合其期望应聘的岗位进行初判断。
附图说明
图1是本发明一实施例中基于表情分析技术的视频面试方法的一流程图；
图2是本发明一实施例中基于表情分析技术的视频面试方法的另一流程图；
图3是本发明一实施例中基于表情分析技术的视频面试方法中步骤S30的实现流程图；
图4是本发明一实施例中基于表情分析技术的视频面试方法中步骤S40的实现流程图；
图5是本发明一实施例中基于表情分析技术的视频面试方法中步骤S40的另一实现流程图；
图6是本发明一实施例中基于表情分析技术的视频面试***的示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步详细说明。
实施例一：
在一实施例中，如图1所示，本发明公开了一种基于表情分析技术的视频面试方法，具体包括如下步骤：
S10：若获取到求职者面试请求，则向触发求职者面试请求的客户端发送面试视频。
在本实施例中，求职者面试请求是指由求职者在客户端触发，请求进行远程面试的请求。面试视频是指预先录制好，存储有向求职者进行提问的视频集。
具体地，求职者在通过互联网进行远程视频面试时，会在对应的招聘网站或者应用软件等第三方软件上进行注册，从而在注册后自动生成该第三方软件上的唯一用户标识。在获取到求职者触发的求职者面试请求后，通过该求职者的唯一用户标识获取该求职者的网络地址，并从该面试提问视频集中，向该求职者的客户端（即第三方软件）发送面试视频。
优选地，为了提升求职者进行远程面试时的体验，可向客户端发送面试官形象选择信息，用于给求职者选择面试官的形象。
S20：获取与面试视频对应的求职者回答视频，并在求职者回答视频中，获取求职者面部图像。
在本实施例中，求职者回答视频是指求职者在获取到面试视频中的问题后，根据该问题进行回答对应的视频数据。
具体地，在进行远程面试的时候，通过开启求职者的客户端的摄像***，全程拍摄求职者的脸部图像，将拍摄到的脸部图像作为该求职者面部图像。
S30：使用人脸表情分析模型，对求职者面部图像进行处理，得到求职者表情数据。
在本实施例中，人脸表情分析模型是指通过训练得到，用于从视频中分析出人脸表情以及该人脸表情对应的情绪的模型。
具体地，通过将该求职者面部图像进行分帧处理，得到每一帧求职者表情画面，在将得到的求职者表情画面后，将该求职者表情画面输入至该人脸表情分析模型中。通过该人脸表情分析模型进行处理后，得到该求职者表情数据。
优选地，在训练该人脸表情分析模型时，可根据求职者在面试时可能产生的表情，例如，紧张、轻松、不安或正在撒谎等情况，选取对应的样本视频，采用CNN-LSTM（CNN卷积神经网络Convolutional Neural Network，CNN；长短期记忆网络Long Short-Term Memory，简称LSTM网络）进行训练，得到该能够在视频文件中，对人脸图像进行选取，并能够识别选取的人脸图像的表情的人脸表情分析模型。
S40：对求职者表情数据进行处理，根据处理结果得到对应的求职者分数信息。
在本实施例中，求职者分数信息是指求职者在结束该视频面试后，对该求职者在整个视频面试的表现进行评分的信息。
具体地，在获取到求职者表情数据后，结合求职者基于该面试视频进行回答的回答视频的内容，对求职者进行评分，将评分的记过作为该求职者分数信息。
在本实施例中，通过在获取到求职者面试请求后，向求职者的客户端发送面试视频，能够使求职者根据该面试视频进行远程面试，并在面试后将结果形成该求职者分数信息，使得面试官在后续翻看该求职者的视频面试的情况时，可以根据该求职者分数信息作为参考，提升了面试的效率；同时，在求职者进行视频面试时，对求职者的表情进行分析，从而可以能够结合求职者回答的情况以及面部表情的情况，对求职者的心理情况进行判断，通过判断的结果，可以对该求职者是否适合其期望应聘的岗位进行初判断。
在一实施例中，如图2所述，在步骤S10之前，所述基于表情分析技术的视频面试方法还包括：
S11： 获取面试问题集，根据面试问题集录制面试视频，并根据面试问题集对面试视频进行标记。
在本实施例中，面试问题集是指需要或可能需要向求职者进行提问的问题组成的集合。该面试问题可以是面试官根据自身经验或企业情况预先进行编辑得到的该面试问题集。
具体地，根据该面试问题集中的每一面试问题进行录制视频，得到该面试视频。进一步地，将每一面试视频使用面试问题集中对应的面试问题进行标记，使每一面试视频均与面试问题集中的面试问题对应。
S12：将标记后的面试视频存储至预设的面试提问视频集中。
具体地，将标记后的面试视频存储至面试提问视频集中。
S13：从面试提问视频集中逐一向客户端发送面试视频。
具体地，根据求职者回答的内容，从面试提问视频集中选取对应的面试视频，并发送至客户端。优选地，可以提取求职者回答时的语音数据，将该语音数据转化成文字信息，根据该文字信息作为匹配字符串，从该面试提问视频集中匹配查询出对应的面试视频。
在一实施例中，如图3所示，在步骤S30中，即使用人脸表情分析模型，对求职者面部图像进行处理，得到求职者表情数据，具体包括如下步骤：
S31：从求职者面部图像中提取表情特征值。
在本实施例中，可以采用卷积神经网络CNN，在求职者面部图像中提取该表情特征值。
S32：将表情特征值输入至人脸表情分析模型中进行处理，得到对应的求职者表情数据。
具体地，将该表情特征值输入至人脸表情分析模型中进行处理，得出当前求职者进行回答时的面部表情，例如，刚开始进行面试时，通过该方法得到求职者处于较为紧张的表情。进一步地，将该面部表情作为该求职者表情数据。
在一实施例中，如图4所示，在步骤S40中，即对求职者表情数据进行处理，根据处理结果得到对应的求职者分数信息，具体包括如下步骤：
S41：从求职者回答视频中获取求职者岗位信息。
在本实施例中，求职者岗位信息是指求职者期望应聘的岗位的信息。
具体地，通过设置询问求职者岗位的方式，生成对应的面试视频，并将该面试视频发送至客户端，从求职者基于该面试视频进行回答中，获取该求职者岗位信息。
S42：根据求职者岗位信息中获取对应的岗位评分权重数据。
在本实施例中，岗位评分权重数据是指用于对在面试的评分标准的指标相对于对应的岗位信息的重要程度的数据。
具体地，根据该求职者岗位信息，从预设的数据库汇总获取该岗位评分权重数据。
S43：根据岗位评分权重数据对求职者表情数据进行计算，得到求职者分数信息。
具体地，获取到该企业或单位面试的评分指标，对该求职者的回答视频中对应的求职者表情数据进行评价，得到初始的面试分数。进一步地，根据该求职者岗位消息赌赢的岗位评分权重数据，对该出事的面试分数进行加权计算，得到该求职者分数信息。
例如，在对一求职者对应的求职者表情数据进行评价，得到该初始的面试分数后，从其求职者岗位信息中获取到，该求职者期望应聘的岗位为销售，且在销售类的求职者评分权重数据中，对心理素质占有较高的权重，若从该求职者的求职者表情数据中得到，该求职者过于紧张，则可认定该求职者心理素质较弱，从而降低该求职者分数信息。
在一实施例中，如图5所示，在步骤S40中，还包括如下步骤：
S44：若获取到面试暂停消息，则获取触发面试暂停消息时的暂停表情数据。
在本实施例中，面试暂停消息是指在远程视频面试时，由求职者触发，请求暂停面试的请求。暂停表情数据是指求职者在触发该面试暂停消息时的表情数据。
具体地，在获取到该面试暂停消息时，获取触发该面试暂停消息时，应聘者的暂停表情数据。
S45：使用人脸表情分析模型对暂停表情信息进行处理，根据处理结果调节求职者分数信息。
具体地，使用人脸表情分析模型对暂停表情信息进行处理，若从该暂停表情信息中，判定该求职者的确是被突发情况打断，不得不暂停该面试，则不调节该求职者分数信息；若判定该求职者不是被突发事件打断，则可认定求职者无故暂停面试，则可下调该求职者分数信息。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
实施例二：
在一实施例中，提供一种基于表情分析技术的视频面试***，该基于表情分析技术的视频面试***与上述实施例中基于表情分析技术的视频面试方法一一对应。如图6所示，该基于表情分析技术的视频面试***包括视频发送模块10、图像获取模块20、表情分析模块30和数据处理模块40。各功能模块详细说明如下：
视频发送模块10，用于若获取到求职者面试请求，则向触发求职者面试请求的客户端发送面试视频；
图像获取模块20，用于获取与面试视频对应的求职者回答视频，并在求职者回答视频中，获取求职者面部图像；
表情分析模块30，用于使用人脸表情分析模型，对求职者面部图像进行处理，得到求职者表情数据；
数据处理模块40，用于对求职者表情数据进行处理，根据处理结果得到对应的求职者分数信息。
优选地，基于表情分析技术的视频面试***还包括：
视频录制模块11，用于获取面试问题集，根据面试问题集录制面试视频，并根据面试问题集对面试视频进行标记；
标记模块12，用于将标记后的面试视频存储至预设的面试提问视频集中；
发送模块13，用于从面试提问视频集中逐一向客户端发送面试视频。
优选地，表情分析模块30包括：
特征值提取子模块31，用于从求职者面部图像中提取表情特征值；
表情分析子模块32，用于将表情特征值输入至人脸表情分析模型中进行处理，得到对应的求职者表情数据。
优选地，数据处理模块40包括：
信息获取子模块41，用于从求职者回答视频中获取求职者岗位信息；
权重分配子模块42，用于根据求职者岗位信息中获取对应的岗位评分权重数据；
计算子模块43，用于根据岗位评分权重数据对求职者表情数据进行计算，得到求职者分数信息。
优选地，数据处理模块40还包括：
暂停消息获取子模块44，用于若获取到面试暂停消息，则获取触发面试暂停消息时的暂停表情数据；
分数调节子模块45，用于使用人脸表情分析模型对暂停表情信息进行处理，根据处理结果调节求职者分数信息。
关于基于表情分析技术的视频面试***的具体限定可以参见上文中对于基于表情分析技术的视频面试方法的限定，在此不再赘述。上述基于表情分析技术的视频面试***中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

Claims (10)

1.一种基于表情分析技术的视频面试方法，其特征在于，所述基于表情分析技术的视频面试方法包括：
S10：若获取到求职者面试请求，则向触发所述求职者面试请求的客户端发送面试视频；
S20：获取与所述面试视频对应的求职者回答视频，并在所述求职者回答视频中，获取求职者面部图像；
S30：使用人脸表情分析模型，对所述求职者面部图像进行处理，得到求职者表情数据；
S40：对所述求职者表情数据进行处理，根据处理结果得到对应的求职者分数信息。
2.如权利要求1所述的基于表情分析技术的视频面试方法，其特征在于，在步骤S10之前，所述基于表情分析技术的视频面试方法还包括：
S11：获取面试问题集，根据所述面试问题集录制所述面试视频，并根据所述面试问题集对所述面试视频进行标记；
S12：将标记后的所述面试视频存储至预设的面试提问视频集中；
S13：从所述面试提问视频集中逐一向客户端发送所述面试视频。
3.如权利要求1所述的基于表情分析技术的视频面试方法，其特征在于，步骤S30包括：
S31：从所述求职者面部图像中提取表情特征值；
S32：将所述表情特征值输入至所述人脸表情分析模型中进行处理，得到对应的求职者表情数据。
4.如权利要求1所述的基于表情分析技术的视频面试方法，其特征在于，步骤S40包括：
S41：从所述求职者回答视频中获取求职者岗位信息；
S42：根据所述求职者岗位信息中获取对应的岗位评分权重数据；
S43：根据所述岗位评分权重数据对所述求职者表情数据进行计算，得到所述求职者分数信息。
5.如权利要求1或4所述的基于表情分析技术的视频面试方法，其特征在于，步骤S40还包括：
S44：若获取到面试暂停消息，则获取触发所述面试暂停消息时的暂停表情数据；
S45：使用所述人脸表情分析模型对所述暂停表情信息进行处理，根据处理结果调节所述求职者分数信息。
6.一种基于表情分析技术的视频面试***，其特征在于，所述基于表情分析技术的视频面试***包括：
视频发送模块，用于若获取到求职者面试请求，则向触发所述求职者面试请求的客户端发送面试视频；
图像获取模块，用于获取与所述面试视频对应的求职者回答视频，并在所述求职者回答视频中，获取求职者面部图像；
表情分析模块，用于使用人脸表情分析模型，对所述求职者面部图像进行处理，得到求职者表情数据；
数据处理模块，用于对所述求职者表情数据进行处理，根据处理结果得到对应的求职者分数信息。
7.如权利要求6所述的基于表情分析技术的视频面试***，其特征在于，所述基于表情分析技术的视频面试***还包括：
视频录制模块，用于获取面试问题集，根据所述面试问题集录制所述面试视频，并根据所述面试问题集对所述面试视频进行标记；
标记模块，用于将标记后的所述面试视频存储至预设的面试提问视频集中；
发送模块，用于从所述面试提问视频集中逐一向客户端发送所述面试视频。
8.如权利要求6所述的基于表情分析技术的视频面试***，其特征在于，所述表情分析模块包括：
特征值提取子模块，用于从所述求职者面部图像中提取表情特征值；
表情分析子模块，用于将所述表情特征值输入至所述人脸表情分析模型中进行处理，得到对应的求职者表情数据。
9.如权利要求6所述的基于表情分析技术的视频面试***，其特征在于，所述数据处理模块包括：
信息获取子模块，用于从所述求职者回答视频中获取求职者岗位信息；
权重分配子模块，用于根据所述求职者岗位信息中获取对应的岗位评分权重数据；
计算子模块，用于根据所述岗位评分权重数据对所述求职者表情数据进行计算，得到所述求职者分数信息。
10.如权利要求6所述的基于表情分析技术的视频面试***，其特征在于，所述数据处理模块还包括：
暂停消息获取子模块，用于若获取到面试暂停消息，则获取触发所述面试暂停消息时的暂停表情数据；
分数调节子模块，用于使用所述人脸表情分析模型对所述暂停表情信息进行处理，根据处理结果调节所述求职者分数信息。
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