[发明专利]面试视频数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种面试视频数据处理方法，所述方法包括：

获取面试者视频，每隔预设时长从所述面试者视频中截取面试图片；

根据所述面试图片进行人脸检测，得到人脸图片，根据所述人脸图片得到微表情特征；

将所述微表情特征输入已训练的微表情识别模型中进行识别，得到微表情输出特征；

根据所述微表情输出特征和预设微表情的对应关系得到面试者微表情，根据所述面试者微表情得到面试者当前情绪状态，将所述面试者当前情绪状态发送面试终端。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述微表情输出特征和预设微表情的对应关系得到面试者微表情，根据所述面试者微表情得到面试者当前情绪状态，将所述面试者当前情绪状态发送面试终端，包括：

根据所述微表情输出特征和预设微表情的对应关系得到面试者微表情，根据所述面试者微表情得到面试者当前情绪状态；

获取面试者回答语音信息，根据所述面试者回答语音信息得到面试者回答文本信息；

使用关键词提取算法提取所述面试者回答文本信息中的回答关键词，根据所述回答关键词和所述面试者当前情绪状态确定提问问题，将所述面试者当前情绪状态和所述提问问题发送面试终端。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，使用关键词提取算法提取所述面试者回答文本信息中的回答关键词，包括：

将所述回答文本信息分词，得到分词结果，根据所述分词结果进行过滤，得到过滤结果；

根据过滤结果建立候选关键词图，获取所述候选关键词图中词节点的预设初始权重；

循环迭代所述候选关键词图，直至达到预设条件时，得到词节点权重，对所述词节点权重排序，根据排序结果获取预设数的词作为关键词。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，使用关键词提取算法提取所述面试者回答文本信息中的回答关键词，包括：

将所述回答文本信息分词，得到分词结果，根据所述分词结果进行过滤，得到过滤结果；

根据过滤结果计算预设主题的概率，根据所述预设主题的概率计算预设主题对应的词分类；

计算所述词分类对所述预设主题的概率，根据所述词分类对所述预设主题的概率得到关键词。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述面试图片进行人脸检测，得到人脸图片，根据所述人脸图片得到微表情特征，包括：

使用人脸检测算法对所述面试图片进行人脸检测，得到人脸图片；

将所述人脸图片按照预设条件进行划分，得到人脸区域，提取所述人脸区域的微表情特征，得到所述人脸图片的微表情特征。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述微表情识别模型的训练步骤，包括：

获取历史面试者视频和历史面试者视频对应的微表情标签，得到初始样本集；

从所述初始样本集中随机有放回采样，得到目标训练集；

根据所述目标训练集得到对应的历史微表情特征集，根据所述历史微表情特征集得到目标微表情特征集；

根据所述目标微表情特征集得到划分表情特征，使用所述划分表情特征对所述目标训练集进行划分，得到子训练集，将所述子训练集作为目标训练集；

返回根据所述目标训练集得到对应的历史微表情特征集，根据所述历史微表情特征集得到目标微表情特征集的步骤执行，当达到预设条件时，得到目标决策树；

返回从所述初始样本集中随机有放回采样，得到目标训练集的步骤执行，当达到预设数目的所述目标决策树时，得到所述微表情识别模型。