申请/专利权人：南京智能情资创新科技研究院有限公司

申请日：2020-12-29

公开（公告）日：2021-05-18

公开（公告）号：CN112818740A

主分类号：G06K9/00(20060101)

分类号：G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06Q10/06(20120101)

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2021.06.04#实质审查的生效;2021.05.18#公开

摘要：一种用于智能面试的心理素质维度评价方法及装置，收集面试者的面试视频，通过函数计算部署的多个深度学习模块并行地进行特征抽取，获取面试者的低层视觉特征，再利用先验知识从以上低层特征中抽取出面试者的表情积极性、情绪积极性、目光专注度等高层语义特征，同时对视频特征进行时序分析，获得面试者的视频时序特征，高层语义特征及时序特征组成面试视频的层次式特征。最后将层次式特征输入全连接神经网络，得到心理素质等级分类器，用于面试的自动化智能评价。本发明能够高效地自动为面试官提供相对客观的面试者特征，提高面试效率。

主权项：1.一种用于智能面试的心理素质维度评价方法，其特征是从面试视频中抽取包含面试者的视频帧，基于函数计算部署配置多个深度学习模块，并行地将视频帧输入深度学习模块进行感知特征抽取得到低层特征，包括面试者的微表情特征、人脸表情类别特征、情绪特征和目光视线特征，再利用先验知识从低层特征中抽取高层语义特征，高层语义特征包括面试者的表情积极性信息、情绪积极性信息和目光专注度信息；同时对视频帧的低层特征进行时序分析，获得面试者的图像时序特征，高层语义特征和图像时序特征组成面试视频的层次式特征表示，最后利用层次式特征训练神经网络拟合模型，得到心理素质等级分类器，训练好的神经网络拟合模型用于对新的面试视频进行心理素质维度评价。

全文数据：

权利要求：

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