【技术实现步骤摘要】
基于互联网的人才线上面试数据分析系统及方法
本专利技术涉及互联网
，具体为基于互联网的人才线上面试数据分析系统及方法。
技术介绍
如今校园招聘采取线上面试的形式已经成为主流，现在不少企业的校招公告都能看到线上面试的身影，线上面试一般是语音或视频，但是从现在各公司发布的招聘信息来看，视频占绝大部分，而且科学研究表明，信息的全部表达分为语言、声音和语调、肢体语言等三部分，其中语言为7%，声音和语调为38%，肢体语言为55%，所以对于信息的获取，肢体语言是占很大一部分的，但是在线上面试的过程中，肢体语言信息恰恰是最难获取到的。现有技术仍然存在着诸多不足，企业在线上面试的过程中，采取面试官问面试者答的形式，而且面试官的问题在一定程度上是有局限性的，如存在固定的题库，从题库获取问题信息，同时线上面试与线下面试最大的区别在于，面试官在线上面试过程中对面试者的整体形象无法有一个直观感受，在线下的面试过程中，面对面的交流可以使问题变得更加有随机性，不至于限定在题库范围内，因此能够对面试者的综合评价能够更加全面，反而线上面试采取的问答形式难以达到线下面试的效果，且缺乏一定程度的科学性和客观性，从而影响了面试官对面试者的综合评价。基于上述问题，亟待提出基于互联网的人才线上面试数据分析系统及方法，通过获取面试者的面试背景，并对面试背景的混乱程度进行分析，进一步分析面试者的肢体动作混乱程度以及面试者的视线位置偏离程度、语音连贯程度，从而根据面试背景混乱程度、肢体动作混乱程度、视线位置偏离程度以及语音连贯程度计算此次面试...
【技术保护点】
1.基于互联网的人才线上面试数据分析系统，其特征在于：包括面试背景采集模块、面试背景混乱程度分析模块、肢体动作获取模块、肢体位置定位模块、肢体动作混乱程度分析模块、视线位置定位模块、视线位置偏离分析模块、语音识别模块、语音连贯程度分析模块、面试数据综合分析模块，/n所述面试背景采集模块用于采集面试者的面试环境中的背景图片，所述面试背景混乱
程度分析模块通过面试背景采集模块获取采集到的背景图片，并对背景图片的混乱程度进
行分析，所述肢体动作获取模块用于获取面试者的肢体动作，所述肢体位置定位模块用于
对肢体位置进行定位，所述肢体动作混乱程度分析模块用于根据获取到的肢体动作以及肢
体位置的定位对肢体动作的混乱程度进行分析，所述视线位置定位模块用于对面试者的视
线触及位置进行实时定位，所述视线位置偏离分析模块用于根据视线触及位置的实时定位
变化对视线的位置偏离进行分析，所述语音识别模块用于识别面试者以及面试人员的语音
区别，所述语音连贯程度分析模块用于分析面试过程中的语音连贯程度，所述面试数据综
合分析模块用于根据面试背景混乱程度
【技术特征摘要】
1.基于互联网的人才线上面试数据分析系统，其特征在于：包括面试背景采集模块、面试背景混乱程度分析模块、肢体动作获取模块、肢体位置定位模块、肢体动作混乱程度分析模块、视线位置定位模块、视线位置偏离分析模块、语音识别模块、语音连贯程度分析模块、面试数据综合分析模块，
所述面试背景采集模块用于采集面试者的面试环境中的背景图片，所述面试背景混乱
程度分析模块通过面试背景采集模块获取采集到的背景图片，并对背景图片的混乱程度进
行分析，所述肢体动作获取模块用于获取面试者的肢体动作，所述肢体位置定位模块用于
对肢体位置进行定位，所述肢体动作混乱程度分析模块用于根据获取到的肢体动作以及肢
体位置的定位对肢体动作的混乱程度进行分析，所述视线位置定位模块用于对面试者的视
线触及位置进行实时定位，所述视线位置偏离分析模块用于根据视线触及位置的实时定位
变化对视线的位置偏离进行分析，所述语音识别模块用于识别面试者以及面试人员的语音
区别，所述语音连贯程度分析模块用于分析面试过程中的语音连贯程度，所述面试数据综
合分析模块用于根据面试背景混乱程度、肢体动作混乱程度、视线位置偏离程度以
及语音连贯程度对面试数据进行综合分析。
2.根据权利要求1所述的基于互联网的人才线上面试数据分析系统，其特征在于：所述面试背景采集模块连接所述面试背景混乱程度分析模块，
所述面试背景采集模块在面试者接通线上视频面试时对面试者的面试背景图片进行采集，所述面试背景混乱程度分析模块通过所述面试背景采集模块获取采集到的面试背景图片，所述面试背景混乱程度分析模块对面试背景图片中颜色分布进行分析，所述面试背景混乱程度分析模块提取面试背景图片中的物体颜色，根据提取到的物体颜色绘制颜色分布图，并进一步对颜色分布图中各种颜色的分布区域以及分布区域的形状进行分析，
所述面试背景混乱程度分析模块根据颜色分布区域统计区域数量，并进一步获取任一颜色分布区域的形状，判断所述任一颜色分布区域的对称性。
3.根据权利要求2所述的基于互联网的人才线上面试数据分析系统，其特征在于：所述
面试背景混乱程度分析模块以竖直线为所述任一颜色分布区域的对称轴，并于对称轴任意
一侧的颜色分布区域的边缘建立若干第一对称点，所述面试背景混乱程度分析模块根据对
称轴、第一对称点于对称轴另一侧确定第二对称点的位置，并统计位于另一侧颜色分布区
域边缘上的第二对称点数量，记数量为，
并对没有位于另一侧颜色分布区域边缘上的第二对称点进行标记，进一步获取标记对
称点距另一侧颜色分布区域边缘的距离，统计距离小于等于距离阈值的标记对称点数量，
记数量为，
所述面试背景混乱程度分析模块记第一对称点的数量为，计算所述任一颜色分布区
域的对称性，所述面试背景混乱程度分析模块进一步计算所述面试背景的混乱程
度，其中，N为所述颜色分布区域的数量。
4.根据权利要求1所述的基于互联网的人才线上面试数据分析系统，其特征在于：所述肢体动作混乱程度分析模块连接所述肢体动作获取模块以及肢体位置定位模块，
所述肢体动作获取模块在面试者接通线上视频面试时对面试者的肢体动作进行获取，所述肢体位置定位模块根据获取到的肢体动作于面试者肢体上建立若干个移动参照点，所述肢体动作混乱程度分析模块根据移动参照点的位置移动频率以及位置移动规律对面试者的肢体动作混乱程度进行分析。
5.根据权利要求4所述的基于互联网的人才线上面试数据分析系统，其特征在于：所述
肢体动作混乱程度分析模块将最先获取到的所有肢体上的移动参照点位置作为第一原始
点位置，并从建立第一原始点位置的时刻开始，于一定时间段内分析所有第一原始点位置
的移动频率，当所述第一原始点移动的距离大于等于第一预设值时，记作一次第一原始点
的移动，统计所有第一原始点位置的移动次数，并进一步根据所述移动次数与所述一定时
间段计算在该时间段内各个第一原始点的移动频率，获取该时
间段内的移动频率最大值，所述肢体动作混乱程度分析模块预先存储有移动频率区间与移
动频率区间相对应的混乱评估值，所述肢体动作混乱程度分析模块根据移动频率最大值确
定移动频率从区间，并查找到对应的混乱评估值，记作，
所述肢体动作混乱程度分析模块在所述一定时间段结束时，以所述一定时间段的结束
时刻作为下一时间段的开始时刻，以所述开始时刻获取到的移动参照点位置作为第二原始
点位置，并从所述开始时刻开始，于所述一定时间段内分析所有第二原始点位置的移动频
率，以此类推，一直到视频面试结束，通过分析得到第n原始点
位置的移动频率，所述肢体动作混乱程度分析模块根据移动频
率计算所述肢体动作的混乱程度，其中，为第n原始点的移动频率
最大值所对应的混乱评估值。
6.根据权利要求1所述的基于互联网的人才线上面试数据分析系统，其特征在于：所述视线位置定位模块连接所述视线位置偏离分析模块、肢体位置定位模块以及语音识别模块，
所述视线位置定位模块在面试者接通线上视频面试时对面试者的视线位置进行锁定，所述语音识别模块对面试者与面试人员的语音进行识别，
若当前识别语音为面试者发出，则通过肢体位置定位模块获取面试者的肢体位置，当
所述肢体位置移动距离大于等于第一预设值时，记作一次肢体动作，所述视线位置偏离分
析模块通过视线位置定位模块获取当前面试者的视线位置，并进一步获取肢体移动部位，
若当前面试者的移动部位为手部，则判断视线位置是否对应面试者的手部位置，记录面试
者的肢体移动次数以及视线位置对应上面试者的手部位置的次数，
若当前识别语音为面试人员发出，则通过视线位置定位模块获取当前面试者的视线位
置，所述视线位置偏离分析模块获取面试者的视线移动次数以及视线位置对应上屏幕
位置的次数，
所述视线位置偏离分析模块进一步计算面试者的视线偏离程度，其中，、皆为系数，，，。
7.根据权利要求1所述的基于互联网的人才线上面试数据分析系统，其特征在于：所述语音识别模块连接所述语音连贯程度分析模块，
所述语音识别模块在面试者接通线上视频面试时对整个面试过程中的语音进行识别，判断当前是面试者说话还是面试人员在说话，
若当前语音为面试者发出，在面试者发言的时间段内通过语音连贯程度分析模块统
计当前面试者的停顿次数以及每次的停顿时间，并进一步计算面试者的停顿总时间，所
述语音连贯程度分析模块根据停顿总时间与时间段计算两者之间的比值，所述语音连
贯程度分析模块进一步计算整个面试过程中面试者每一次发言时的停顿总时间与发言时
间的比值，并计算得出所有的比值平均值，所述语音连贯程度分析模块预先存储有比值
平均值区间以及与比值平均值区间对应的连贯程度评估值，
若当前语音为面试人员发出，在面试人员发言的时间段内通过...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈二妹，周成滔，李雪勇，李群娣，李文，
申请(专利权)人：深圳市启程教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。