[发明专利]基于神经网络模型的应聘者评估方法及装置在审
| 申请号： | 201811536609.5 | 申请日： | 2018-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN109635753A | 公开（公告）日： | 2019-04-16 |
| 发明（设计）人： | 姚旭峰;徐国强;邱寒 | 申请（专利权）人： | 深圳壹账通智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06Q10/06;G06Q10/10 |
| 代理公司： | 北京中强智尚知识产权代理有限公司 11448 | 代理人： | 黄耀威 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及信息化企业招聘技术领域。本发明实施例提供一种基于神经网络模型的应聘者评估方法及装置，其中该方法包括：获取应聘者的人脸图像，提取人脸图像中的人脸特征数据；基于面相‑性格神经网络模型，预测应聘者的人脸图像的人脸特征数据所对应的预测人格特质类型；获取应聘者的应聘职位所需求的期望人格特质类型；将期望人格特质类型和预测人格特质类型进行对比，以确定出相对应的面试建议。由此，将人工智能技术应用于面试过程之中，不需要繁杂的问卷调查和审阅，提高了应聘者的应聘体验并降低了面试成本；另外，通过自动给出推荐或不推荐面试的建议，能够提高简历的自动化筛选和处理的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 人格特质 神经网络模型 人脸图像 人脸特征数据 预测 人工智能技术 问卷调查 信息化 期望 评估 审阅 自动化 筛选 职位 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络模型的应聘者评估方法，其特征在于，包括：获取应聘者的人脸图像，提取所述人脸图像中的人脸特征数据；基于面相‑性格神经网络模型，预测所述应聘者的人脸图像的人脸特征数据所对应的预测人格特质类型，其中所述面相‑性格神经网络模型是以多个预先采集的人脸图像样本的人脸特征数据和人格特质类型样本通过训练所形成的；获取所述应聘者的应聘职位所需求的期望人格特质类型；将所述期望人格特质类型和所述预测人格特质类型进行对比，以确定出相对应的面试建议，其中所述面试建议指示推荐或不推荐所述应聘者参加面试。
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