CN112561457A - 基于人脸识别的人才招募方法、终端服务器及存储介质 - Google Patents

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CN112561457A CN201910920147.5A CN201910920147A CN112561457A CN 112561457 A CN112561457 A CN 112561457A CN 201910920147 A CN201910920147 A CN 201910920147A CN 112561457 A CN112561457 A CN 112561457A
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Abstract

本发明涉及一种基于人脸识别的人才招募方法、终端服务器及存储介质。所述方法包括：获取应聘者的姓名，及获取所述应聘者的人脸图像作为验证图像；根据所述姓名及所述人脸图像从第三方网站上获取应聘者的资料；将获取的应聘者的资料通过语义分析确定出所述应聘者的人力资源资料；利用语义分析算法对获取的应聘者的资料中的言论资料进行分析确定出所述应聘者的性格信息；获取第二摄像头拍摄的所述应聘者的第二人脸图像，利用计算机视觉算法对所述第二人脸图像进行分析以确定出所述应聘者的微表情信息；及将所述应聘者的人力资源资料、所述应聘者的性格信息、所述应聘者的微表情信息提供给所述招聘者，以便所述招聘者对所述应聘者进行评估。

Description

基于人脸识别的人才招募方法、终端服务器及存储介质
技术领域
本发明涉及人脸识别领域，具体涉及一种基于人脸识别的人才招募方法、终端服务器及存储介质。
背景技术
目前，每个公司的人才招募系统都需要应聘者输入个人的资料，然而，在这个注重隐私权的时代，个人资讯外泄是相当严重的事情。因此，一个安全的人才招募系统，为保障应聘者隐私，需要有严格的身份验证机制控管人才招募系统的登入。另一方面，为保护营业秘密，每间公司也都会在厂区设置严格的身份验证机制以管控门禁。然而，现有的人才招募系统，在保护个人隐私的身份验证机制及在管控门禁的身份验证机制各自独立且不相容，造成人才招募的流程复杂化。
发明内容
鉴于以上内容，有必要提出一种基于人脸识别的人才招募方法、终端服务器及存储介质，以保护应聘者的个人隐私及简化人才招募的流程。
本申请的第一方面提供一种基于人脸识别的人才招募方法，所述方法包括：
获取应聘者的姓名，及获取所述应聘者的人脸图像作为用于验证所述应聘者身份的验证图像；
根据所述应聘者的姓名及所述人脸图像从至少一第三方网站上获取所述应聘者的资料；
将获取的所述应聘者的资料通过语义分析确定出所述应聘者的人力资源资料；
利用语义分析算法对获取的所述应聘者的资料中的言论资料进行分析确定出所述应聘者的性格信息；
获取第一摄像头拍摄的所述应聘者的第一人脸图像，将所述第一人脸图像与所述验证图像进行比较，并在所述第一人脸图像与所述验证图像一致时授予所述应聘者通过企业门禁的权限，以便所述应聘者通过所述企业门禁与招聘者见面；
获取第二摄像头拍摄的所述应聘者的第二人脸图像，利用计算机视觉算法对所述第二人脸图像进行分析以确定出所述应聘者的微表情信息；及
将所述应聘者的人力资源资料、所述应聘者的性格信息、所述应聘者的微表情信息提供给所述招聘者，以便所述招聘者对所述应聘者进行评估。
优选地，所述方法还包括：
利用计算机视觉算法对所述应聘者的资料中的应聘者图片进行行为分析，并将所述应聘者的行为分析结果提供给所述招聘者。
优选地，所述获取所述应聘者的人脸图像作为用于验证应聘者身份的验证图像包括：
通过人才招聘网站接收所述应聘者上传的人脸图像并对所述人脸图像进行品质验证；及
将品质合格的人脸图像作为用于验证应聘者身份的验证图像。
优选地，所述根据所述应聘者的姓名及所述人脸图像从至少一第三方网站上获取所述应聘者的资料包括：
根据所述应聘者的所述人脸图像查找与所述应聘者相关联的第三方网站；及
通过访问所述第三方网站的API接口获取所述应聘者的资料。
优选地，所述根据所述应聘者的姓名及所述人脸图像从至少一第三方网站上获取所述应聘者的资料包括：
根据所述应聘者的所述人脸图像查找与所述应聘者相关联的第三方网站，及通过网络爬虫的方法获取所述应聘者的资料。
优选地，所述将获取的所述应聘者的资料通过语义分析确定出所述应聘者的人力资源资料包括：
将所述应聘者相关的资料与本地词库进行匹配，并根据所述应聘者的资料与本地词库的匹配结果对所述应聘者的资料进行切分，得到所述应聘者的资料的切分结果，根据所述切分结果得到所述应聘者的人力资源资料，其中，本地词库中存有与搜索应聘者的资料相关的词条。
本申请的第二方面提供一种终端服务器，包括处理器，所述处理器用于:
获取应聘者的姓名，及获取所述应聘者的人脸图像作为用于验证所述应聘者身份的验证图像；
根据所述应聘者的姓名及所述人脸图像从至少一第三方网站上获取所述应聘者的资料；
将获取的所述应聘者的资料通过语义分析确定出所述应聘者的人力资源资料；
利用语义分析算法对获取的所述应聘者的资料中的言论资料进行分析确定出所述应聘者的性格信息；
获取第一摄像头拍摄的所述应聘者的第一人脸图像，将所述第一人脸图像与所述验证图像进行比较，并在所述第一人脸图像与所述验证图像一致时授予所述应聘者通过企业门禁的权限，以便所述应聘者通过所述企业门禁与招聘者见面；
获取第二摄像头拍摄的所述应聘者的第二人脸图像，利用计算机视觉算法对所述第二人脸图像进行分析以确定出所述应聘者的微表情信息；及
将所述应聘者的人力资源资料、所述应聘者的性格信息、所述应聘者的微表情信息提供给所述招聘者，以便所述招聘者对所述应聘者进行评估。
优选地，所述处理器还用于：
利用计算机视觉算法对所述应聘者的资料中的应聘者图片进行行为分析，并将所述应聘者的行为分析结果提供给所述招聘者。
优选地，所述处理器还用于：
将所述应聘者相关的资料与本地词库进行匹配，并根据所述应聘者的资料与本地词库的匹配结果对所述应聘者的资料进行切分，得到所述应聘者的资料的切分结果，根据所述切分结果得到所述应聘者的人力资源资料，其中，本地词库中存有与搜索应聘者的资料相关的词条。
本申请的第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如所述基于人脸识别的人才招募方法。
本发明根据所述应聘者的姓名及所述人脸图像从至少一第三方网站上获取所述应聘者的资料，可以保护应聘者的个人隐私，避免应聘者的个人隐私随意外露；本发明还将获取的所述应聘者的资料通过语义分析确定出所述应聘者的人力资源资料，节省了应聘者填写人力资源资料地时间；本发明将应聘者的人力资源资料、所述应聘者的性格信息、所述应聘者的微表情信息提供给所述招聘者，以方便所述招聘者对所述应聘者进行评估。
附图说明
图1为本发明一实施方式中基于人脸识别的人才招募方法的应用环境图。
图2为本发明一实施方式中基于人脸识别的人才招募方法的流程图。
图3为本发明一实施方式中人才招募装置的结构图。
图4为本发明一实施方式中电子设备的示意图。
主要元件符号说明
Figure BDA0002217304190000051
Figure BDA0002217304190000061
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
优选地，本发明基于人脸识别的人才招募方法应用在一个或者多个电子设备中。所述电子设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、数字处理器(Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式设备等。
所述电子设备可以是桌上型计算机、笔记本电脑、平板电脑及云端服务器等计算设备。所述设备可以与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互。
实施例1
请参考图1，所示为本发明一实施方式中基于人脸识别的人才招募方法的应用环境图。所述基于人脸识别的人才招募方法应用在终端服务器1中。所述中终端服务器1通过网络与第一终端2、第二终端3及第三终端4通信连接。本实施方式中，所述网络可以是有线网络，也可以是无线网络，例如无线电、无线保真(Wireless Fidelity,WIFI)、蜂窝、卫星、广播等。所述终端服务器1可以是单一的服务器，也可以是服务器群或云服务器。本实施方式中，所示第一终端2为应聘者所使用的终端，所述第二终端3为招聘者所在的企业门禁处的保安所使用的终端，所述第三终端4为招聘者所使用的终端。本实施方式中，所述第一终端2、第二终端3及第三终端4的结构可以相同，也可以不同，例如，所述第一终端2、第二终端3及第三终端4可以是笔记本电脑、台式电脑、平板电脑、智能手机等中的一种或者多种。
请参考图2，所示为本发明一实施方式中基于人脸识别的人才招募方法的流程图。根据不同的需求，所述流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。
参阅图2所示，所述基于人脸识别的人才招募方法具体包括以下步骤：
步骤S21，获取应聘者的姓名，及获取应聘者的人脸图像作为用于验证应聘者身份的验证图像。
本实施方式中，所述终端服务器1通过人才招聘网站获取应聘者在第一终端2上上传的验证图像。其中，所述终端服务器1中存储有所述人才招聘网站。本实施方式中，所述获取应聘者的人脸图像作为用于验证应聘者身份的验证图像包括：应聘者在所述第一终端2上登录人才招募网站，并在人才招聘网站上填写注册信息注册账号，并通过注册的账号登录人才招聘网站；所述人才招聘网站接收应聘者上传的人脸图像并对所述人脸图像进行品质验证；并将品质合格的人脸图像作为用于验证应聘者身份的验证图像。本实施方式中，应聘者在填写注册信息注册账号以访问所述人才招聘网站时，所述注册信息中包含应聘者的姓名信息，所述终端服务器1从所述注册信息中获取应聘者的姓名。本实施方式，应聘者可以通过第一终端2上的上传操作界面将应聘者的人脸图像上传到所述人才招聘网站，例如，所述第一终端2通过外部设备获取应聘者的人脸图像或通过第一终端2上的摄像头拍摄获取所述应聘者得到的人脸图像，并将获取的应聘者的人脸图像通过所述上传操作界面上传到所述人才招聘网站。
本实施方式中，所述人才招聘网站对所述人脸图像进行品质验证包括：检测所述人脸图像中的人脸占所述人脸图像的总面积的比例是否达到预设比例值；检测所述人脸图像的清晰度是否达到预设清晰度；检测所述人脸图像的亮度是否达到预设亮度；检测所述人脸图像中的人脸角度是否倾斜；检测所述人脸图像中的人脸是否微笑；及检测所述人脸图像中的人脸图像是否闭眼。本实施方式中，在检测所述人脸图像的清晰度是否达到预设清晰度时可以将所述人脸图像进行傅里叶变换得到所述人脸图像的高频分量，并通过所述高频粉脸判断所述人脸图像的清晰度是否达到预设清晰度。本实施方式中，在检测到所述人脸图像中的人脸占所述人脸图像的总面积的比例达到预设比例值，及/或检测到所述人脸图像的清晰度达到预设清晰度，及/或检测到所述人脸图像的亮度达到预设亮度，及/或检测到所述人脸图像中的人脸角度没有倾斜，及/或检测到所述人脸图像中的人脸没有微笑，及/或检测到所述人脸图像中的人脸图像没有闭眼时确定所述人脸图像的品质合格。本实施方式中，所述人才招聘网站将品质合格的人脸图像作为用于验证应聘者身份的验证图像，并保存所述验证图像。
步骤S22，根据所述应聘者的姓名及所述人脸图像从至少一第三方网站上获取所述应聘者的资料。
本实施方式中，所述根据所述应聘者的姓名及所述人脸图像从至少一第三方网站上获取所述应聘者的资料包括：根据应聘者的所述人脸图像查找与所述应聘者相关联的第三方网站；通过访问所述第三方网站的API接口获取所述应聘者的资料。本实施方式中，所述第三方网站可以是各种社交网站或企业人力资源的网站，例如，所述社交网站可以为微信、facebook、Linkdeln，所述企业人力资源网站可以为银行、金融等企业人力资源网站。
本实施方式中，所述根据所述应聘者的姓名及所述人脸图像从至少一第三方网站上获取所述应聘者的资料包括：根据应聘者的所述人脸图像查找与所述应聘者相关联的第三方网站；通过网络爬虫的方法获取所述应聘者的资料。本实施方式中，所述终端服务器1根据所述应聘者的姓名及所述人脸图像从至少以第三方网站上获取所述应聘者的资料，可以保护应聘者的个人隐私，避免应聘者的个人隐私随意外露，相当于在人才招聘网站建立保护应聘者的个人隐私的身份验证机制。
步骤S23，将获取的所述应聘者的资料通过语义分析确定出所述应聘者的人力资源资料。
本实施方式中，所述将获取的所述应聘者的资料通过语义分析确定出所述应聘者的人力资源资料包括：将所述应聘者相关的资料与本地词库进行匹配，并根据所述应聘者的资料与本地词库的匹配结果对所述应聘者的资料进行切分，得到所述应聘者的资料的切分结果，根据所述切分结果得到所述应聘者的人力资源资料。本实施方式中，本地词库中存有与搜索应聘者的资料相关的词条，所述词条具体包括但不限于从网络上搜集的用于描述人力资源资料的常用词，以及从用户的消息历史内容中得到的描述人力资源资料的常用词。本实施方式中，所述将所述应聘者相关的资料与本地词库进行匹配，并根据所述应聘者的资料与本地词库的匹配结果对所述应聘者的资料进行切分包括：从所述应聘者的资料的首字开始从前至后进行处理，将当前处理的字符与后续的一个至多个字符组成词，判断所述词能否与本地词库中的某个词条完全匹配，从而将匹配成功的词切分开来，同时将匹配不成功的文本内容也切分开来。
本实施方式中，所述应聘者的人力资源资料包括应聘者的履历资料。本实施方式中，通过语义分析从所述应聘者的资料中分析出所述应聘者的人力资源资料后还将所述人力资源资料显示在人才招聘网站的相应栏位，以供应聘者进行确认及对所述人力资源进行修改。从而，避免应聘者重复填写相同的人力资源资料，优化人才招募的流程。
步骤S24，利用语义分析算法对获取的所述应聘者的资料中的言论资料进行分析确定出所述应聘者的性格信息。
本实施方式中，所述利用语义分析算法对获取的所述应聘者的资料中的言论资料进行分析确定出所述应聘者的性格信息包括：利用线性回归和决策树算法对所述应聘者的资料中的言论资料进行分析确定出所述应聘者的性格信息。
步骤S25，获取第一摄像头拍摄的所述应聘者的第一人脸图像，将所述第一人脸图像与所述验证图像进行比较，并在所述第一人脸图像与所述验证图像一致时授予所述应聘者通过企业门禁的权限，以便应聘者通过所述企业门禁与招聘者见面。
本实施方式中，所述企业门禁处的第二终端3的第一摄像头摄取所述应聘者的第一人脸图像，所述终端服务器1获取所述第二终端3的摄像头拍摄的应聘者的第一人脸图像，将所述第一人脸图像与所述验证图像进行比较，并在所述第一人脸图像与所述验证图像一致时授予所述应聘者通过企业门禁的权限。本实施方式中，所述终端服务器1获取由企业门禁处的摄像头拍摄的所述应聘者的第一人脸图像，将所述第一人脸图像与所述验证图像进行比较，并在所述第一人脸图像与所述验证图像一致时授予所述应聘者通过企业门禁的权限，从而使得人才招聘网站上的保护个人隐私的身份验证机制与管控企业门禁的身份验证机制相互融合，简化人才招募的流程。
步骤S26，获取第二摄像头拍摄的所述应聘者的第二人脸图像，利用计算机视觉算法对所述第二人脸图像进行分析以确定出所述应聘者的微表情信息。
本实施方式中，所述第三终端4上的第二摄像头摄取所述应聘者的第二人脸图像，所述终端服务器1获取所述第三终端4的第二摄像头拍摄的应聘者的第二人脸图像。在具体实施方式中，所述利用计算机视觉算法对所述第二人脸图像进行分析以确定出所述应聘者的微表情信息包括：利用所述计算机视觉算法捕捉应聘者的第二人脸图像中的脸部图像；标示出所述脸部图像中的关键点；根据所述关键点在多个脸部图像中的变化确定出应聘者的微表情的变化，并经所述应聘者的微表情的变化作为所述微表情信息。本实施方式中，所述计算机视觉算法包括线性判别分析算法、独立成分分析算法、隐马尔科夫算法。
步骤S27，将所述应聘者的人力资源资料、所述应聘者的性格信息、所述应聘者的微表情信息提供给所述招聘者，以便所述招聘者对所述应聘者进行评估。
本实施方式中，所述方法还包括步骤：利用计算机视觉算法对所述应聘者的资料中的应聘者图片进行行为分析，并将所述应聘者的行为分析结果提供给所述招聘者。例如，所述终端服务器1利用计算机视觉算法分析所述应聘者的资料中的应聘者图片以判断应聘者是否由酗酒、药物滥用、妨害风化的行为，并将判断结果提供给所述招聘者。
实施例2
图3为本发明一实施方式中人才招募装置40的结构图。
在一些实施例中，所述人才招募装置40运行于电子设备中。所述人才招募装置40可以包括多个由程序代码段所组成的功能模块。所述人才招募装置40中的各个程序段的程序代码可以存储于存储器中，并由至少一个处理器所执行，以执行人才招募的功能。
本实施例中，所述人才招募装置40根据其所执行的功能，可以被划分为多个功能模块。参阅图3所示，所述人才招募装置40可以包括验证图像获取模块401、资料获取模块402、第一确定模块403、第二确定模块404、授权模块405、微表情获取模块406及信息提供模块407。本发明所称的模块是指一种能够被至少一个处理器所执行并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在存储器中。所述在一些实施例中，关于各模块的功能将在后续的实施例中详述。
所述验证图像获取模块401获取应聘者的姓名，及获取应聘者的人脸图像作为用于验证应聘者身份的验证图像。
本实施方式中，所述验证图像获取模块401通过人才招聘网站获取应聘者在第一终端2上上传的验证图像。其中，所述终端服务器1中存储有所述人才招聘网站。本实施方式中，所述获取应聘者的人脸图像作为用于验证应聘者身份的验证图像包括：应聘者在所述第一终端2上登录人才招募网站，并在人才招聘网站上填写注册信息注册账号，并通过注册的账号登录人才招聘网站；所述人才招聘网站接收应聘者上传的人脸图像并对所述人脸图像进行品质验证；并将品质合格的人脸图像作为用于验证应聘者身份的验证图像。本实施方式中，应聘者在填写注册信息注册账号以访问所述人才招聘网站时，所述注册信息中包含应聘者的姓名信息，所述验证图像获取模块401从所述注册信息中获取应聘者的姓名。本实施方式，应聘者可以通过第一终端2上的上传操作界面将应聘者的人脸图像上传到所述人才招聘网站，例如，所述第一终端2通过外部设备获取应聘者的人脸图像或通过第一终端2上的摄像头拍摄获取所述应聘者得到的人脸图像，并将获取的应聘者的人脸图像通过所述上传操作界面上传到所述人才招聘网站。
本实施方式中，所述人才招聘网站对所述人脸图像进行品质验证包括：检测所述人脸图像中的人脸占所述人脸图像的总面积的比例是否达到预设比例值；检测所述人脸图像的清晰度是否达到预设清晰度；检测所述人脸图像的亮度是否达到预设亮度；检测所述人脸图像中的人脸角度是否倾斜；检测所述人脸图像中的人脸是否微笑；及检测所述人脸图像中的人脸图像是否闭眼。本实施方式中，在检测所述人脸图像的清晰度是否达到预设清晰度时可以将所述人脸图像进行傅里叶变换得到所述人脸图像的高频分量，并通过所述高频粉脸判断所述人脸图像的清晰度是否达到预设清晰度。本实施方式中，在检测到所述人脸图像中的人脸占所述人脸图像的总面积的比例达到预设比例值，及/或检测到所述人脸图像的清晰度达到预设清晰度，及/或检测到所述人脸图像的亮度达到预设亮度，及/或检测到所述人脸图像中的人脸角度没有倾斜，及/或检测到所述人脸图像中的人脸没有微笑，及/或检测到所述人脸图像中的人脸图像没有闭眼时确定所述人脸图像的品质合格。本实施方式中，所述人才招聘网站将品质合格的人脸图像作为用于验证应聘者身份的验证图像，并保存所述验证图像。
所述资料获取模块402根据所述应聘者的姓名及所述人脸图像从至少一第三方网站上获取所述应聘者的资料。
本实施方式中，所述资料获取模块402根据所述应聘者的姓名及所述人脸图像从至少一第三方网站上获取所述应聘者的资料包括：根据应聘者的所述人脸图像查找与所述应聘者相关联的第三方网站；通过访问所述第三方网站的API接口获取所述应聘者的资料。本实施方式中，所述第三方网站可以是各种社交网站或企业人力资源的网站，例如，所述社交网站可以为微信、facebook、Linkdeln，所述企业人力资源网站可以为银行、金融等企业人力资源网站。
本实施方式中，所述资料获取模块402根据所述应聘者的姓名及所述人脸图像从至少一第三方网站上获取所述应聘者的资料包括：根据应聘者的所述人脸图像查找与所述应聘者相关联的第三方网站；通过网络爬虫的方法获取所述应聘者的资料。本实施方式中，所述终端服务器1根据所述应聘者的姓名及所述人脸图像从至少以第三方网站上获取所述应聘者的资料，可以保护应聘者的个人隐私，避免应聘者的个人隐私随意外露，相当于在人才招聘网站建立保护应聘者的个人隐私的身份验证机制。
所述第一确定模块403将获取的所述应聘者的资料通过语义分析确定出所述应聘者的人力资源资料。
本实施方式中，所述第一确定模块403将获取的所述应聘者的资料通过语义分析确定出所述应聘者的人力资源资料包括：将所述应聘者相关的资料与本地词库进行匹配，并根据所述应聘者的资料与本地词库的匹配结果对所述应聘者的资料进行切分，得到所述应聘者的资料的切分结果，根据所述切分结果得到所述应聘者的人力资源资料。本实施方式中，本地词库中存有与搜索应聘者的资料相关的词条，所述词条具体包括但不限于从网络上搜集的用于描述人力资源资料的常用词，以及从用户的消息历史内容中得到的描述人力资源资料的常用词。本实施方式中，所述将所述应聘者相关的资料与本地词库进行匹配，并根据所述应聘者的资料与本地词库的匹配结果对所述应聘者的资料进行切分包括：从所述应聘者的资料的首字开始从前至后进行处理，将当前处理的字符与后续的一个至多个字符组成词，判断所述词能否与本地词库中的某个词条完全匹配，从而将匹配成功的词切分开来，同时将匹配不成功的文本内容也切分开来。
本实施方式中，所述应聘者的人力资源资料包括应聘者的履历资料。本实施方式中，所述第一确定模块403通过语义分析从所述应聘者的资料中分析出所述应聘者的人力资源资料后还将所述人力资源资料显示在人才招聘网站的相应栏位，以供应聘者进行确认及对所述人力资源进行修改。从而，避免应聘者重复填写相同的人力资源资料，优化人才招募的流程。
所述第二确定模块404利用语义分析算法对获取的所述应聘者的资料中的言论资料进行分析确定出所述应聘者的性格信息。
本实施方式中，所述第二确定模块404利用语义分析算法对获取的所述应聘者的资料中的言论资料进行分析确定出所述应聘者的性格信息包括：利用线性回归和决策树算法对所述应聘者的资料中的言论资料进行分析确定出所述应聘者的性格信息。
所述授权模块405获取第一摄像头拍摄的所述应聘者的第一人脸图像，将所述第一人脸图像与所述验证图像进行比较，并在所述第一人脸图像与所述验证图像一致时授予所述应聘者通过企业门禁的权限，以便应聘者通过所述企业门禁与招聘者见面。
本实施方式中，所述企业门禁处的第二终端3的第一摄像头摄取所述应聘者的第一人脸图像，所述授权模块405获取所述第二终端3的摄像头拍摄的应聘者的第一人脸图像，将所述第一人脸图像与所述验证图像进行比较，并在所述第一人脸图像与所述验证图像一致时授予所述应聘者通过企业门禁的权限。本实施方式中，所述授权模块405获取由企业门禁处的摄像头拍摄的所述应聘者的第一人脸图像，将所述第一人脸图像与所述验证图像进行比较，并在所述第一人脸图像与所述验证图像一致时授予所述应聘者通过企业门禁的权限，从而使得人才招聘网站上的保护个人隐私的身份验证机制与管控企业门禁的身份验证机制相互融合，简化人才招募的流程。
所述微表情获取模块406获取第二摄像头拍摄的所述应聘者的第二人脸图像，利用计算机视觉算法对所述第二人脸图像进行分析以确定出所述应聘者的微表情信息。
本实施方式中，所述第三终端4上的第二摄像头摄取所述应聘者的第二人脸图像，所述微表情获取模块406获取所述第三终端4的第二摄像头拍摄的应聘者的第二人脸图像。在具体实施方式中，所述利用计算机视觉算法对所述第二人脸图像进行分析以确定出所述应聘者的微表情信息包括：利用所述计算机视觉算法捕捉应聘者的第二人脸图像中的脸部图像；标示出所述脸部图像中的关键点；根据所述关键点在多个脸部图像中的变化确定出应聘者的微表情的变化，并经所述应聘者的微表情的变化作为所述微表情信息。本实施方式中，所述计算机视觉算法包括线性判别分析算法、独立成分分析算法、隐马尔科夫算法。
所述信息提供模块407将所述应聘者的人力资源资料、所述应聘者的性格信息、所述应聘者的微表情信息提供给所述招聘者，以便所述招聘者对所述应聘者进行评估。
本实施方式中，所述第二确定模块404还用于：利用计算机视觉算法对所述应聘者的资料中的应聘者图片进行行为分析，并将所述应聘者的行为分析结果提供给所述招聘者。例如，所述终端服务器1利用计算机视觉算法分析所述应聘者的资料中的应聘者图片以判断应聘者是否由酗酒、药物滥用、妨害风化的行为，并将判断结果提供给所述招聘者。
实施例3
图4为本发明一实施方式中终端服务器1的示意图。
所述终端服务器1包括存储器61、处理器62以及存储在所述存储器61中并可在所述处理器62上运行的计算机程序63。所述处理器62执行所述计算机程序63时实现上述基于人脸识别的人才招募方法实施例中的步骤，例如图2所示的步骤S21～S27。或者，所述处理器62执行所述计算机程序63时实现上述人才招募装置实施例中各模块/单元的功能，例如图3中的模块401～407。
示例性的，所述计算机程序63可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器61中，并由所述处理器62执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，所述指令段用于描述所述计算机程序63在所述终端服务器1中的执行过程。例如，所述计算机程序63可以被分割成图3中的验证图像获取模块401、资料获取模块402、第一确定模块403、第二确定模块404、授权模块405、微表情获取模块406及信息提供模块407，各模块具体功能参见实施例2。
本实施方式中，所述终端服务器1可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端终端装置等计算设备。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是终端服务器1的示例，并不构成对终端服务器1的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端服务器1还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器62可以是中央处理模块(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者所述处理器62也可以是任何常规的处理器等，所述处理器62是所述终端服务器1的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端服务器1的各个部分。
所述存储器61可用于存储所述计算机程序63和/或模块/单元，所述处理器62通过运行或执行存储在所述存储器61内的计算机程序和/或模块/单元，以及调用存储在存储器61内的数据，实现所述终端服务器1的各种功能。所述存储器61可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据终端服务器1的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器61可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
所述终端服务器1集成的模块/单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，所述计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的电子设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的电子设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在相同处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在相同模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他模块或步骤，单数不排除复数。电子设备权利要求中陈述的多个模块或电子设备也可以由同一个模块或电子设备通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于人脸识别的人才招募方法，其特征在于，所述方法包括：
获取应聘者的姓名，及获取所述应聘者的人脸图像作为用于验证所述应聘者身份的验证图像；
根据所述应聘者的姓名及所述人脸图像从至少一第三方网站上获取所述应聘者的资料；
将获取的所述应聘者的资料通过语义分析确定出所述应聘者的人力资源资料；
利用语义分析算法对获取的所述应聘者的资料中的言论资料进行分析确定出所述应聘者的性格信息；
获取第一摄像头拍摄的所述应聘者的第一人脸图像，将所述第一人脸图像与所述验证图像进行比较，并在所述第一人脸图像与所述验证图像一致时授予所述应聘者通过企业门禁的权限，以便所述应聘者通过所述企业门禁与招聘者见面；
获取第二摄像头拍摄的所述应聘者的第二人脸图像，利用计算机视觉算法对所述第二人脸图像进行分析以确定出所述应聘者的微表情信息；及
将所述应聘者的人力资源资料、所述应聘者的性格信息、所述应聘者的微表情信息提供给所述招聘者，以便所述招聘者对所述应聘者进行评估。
2.如权利要求1所述的基于人脸识别的人才招募方法，其特征在于，所述方法还包括：
利用计算机视觉算法对所述应聘者的资料中的应聘者图片进行行为分析，并将所述应聘者的行为分析结果提供给所述招聘者。
3.如权利要求1所述的基于人脸识别的人才招募方法，其特征在于，所述获取所述应聘者的人脸图像作为用于验证应聘者身份的验证图像包括：
通过人才招聘网站接收所述应聘者上传的人脸图像并对所述人脸图像进行品质验证；及
将品质合格的人脸图像作为用于验证应聘者身份的验证图像。
4.如权利要求1所述的基于人脸识别的人才招募方法，其特征在于，所述根据所述应聘者的姓名及所述人脸图像从至少一第三方网站上获取所述应聘者的资料包括：
根据所述应聘者的所述人脸图像查找与所述应聘者相关联的第三方网站；及
通过访问所述第三方网站的API接口获取所述应聘者的资料。
5.如权利要求1所述的基于人脸识别的人才招募方法，其特征在于，所述根据所述应聘者的姓名及所述人脸图像从至少一第三方网站上获取所述应聘者的资料包括：
根据所述应聘者的所述人脸图像查找与所述应聘者相关联的第三方网站，及通过网络爬虫的方法获取所述应聘者的资料。
6.如权利要求1所述的基于人脸识别的人才招募方法，其特征在于，所述将获取的所述应聘者的资料通过语义分析确定出所述应聘者的人力资源资料包括：
将所述应聘者相关的资料与本地词库进行匹配，并根据所述应聘者的资料与本地词库的匹配结果对所述应聘者的资料进行切分，得到所述应聘者的资料的切分结果，根据所述切分结果得到所述应聘者的人力资源资料，其中，本地词库中存有与搜索应聘者的资料相关的词条。
7.一种终端服务器，包括处理器，其特征在于，所述处理器用于:
获取应聘者的姓名，及获取所述应聘者的人脸图像作为用于验证所述应聘者身份的验证图像；
根据所述应聘者的姓名及所述人脸图像从至少一第三方网站上获取所述应聘者的资料；
将获取的所述应聘者的资料通过语义分析确定出所述应聘者的人力资源资料；
利用语义分析算法对获取的所述应聘者的资料中的言论资料进行分析确定出所述应聘者的性格信息；
获取第一摄像头拍摄的所述应聘者的第一人脸图像，将所述第一人脸图像与所述验证图像进行比较，并在所述第一人脸图像与所述验证图像一致时授予所述应聘者通过企业门禁的权限，以便所述应聘者通过所述企业门禁与招聘者见面；
获取第二摄像头拍摄的所述应聘者的第二人脸图像，利用计算机视觉算法对所述第二人脸图像进行分析以确定出所述应聘者的微表情信息；及
将所述应聘者的人力资源资料、所述应聘者的性格信息、所述应聘者的微表情信息提供给所述招聘者，以便所述招聘者对所述应聘者进行评估。
8.如权利要求7所述的终端服务器，其特征在于，所述处理器还用于：
利用计算机视觉算法对所述应聘者的资料中的应聘者图片进行行为分析，并将所述应聘者的行为分析结果提供给所述招聘者。
9.如权利要求7所述的终端服务器，其特征在于，所述处理器还用于：
将所述应聘者相关的资料与本地词库进行匹配，并根据所述应聘者的资料与本地词库的匹配结果对所述应聘者的资料进行切分，得到所述应聘者的资料的切分结果，根据所述切分结果得到所述应聘者的人力资源资料，其中，本地词库中存有与搜索应聘者的资料相关的词条。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述基于人脸识别的人才招募方法。
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