专利名称：简历的投递方法及系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及无线网络领域，尤其涉及一种简历的投递方法及系统。
背景技术：
移动互联网使得用户在任何时间、任何地点，都能够通过手机接入互联网，获得自己想要的信息。尤其是一部分经常外出的项目工程技 术人员、销售人员、商务人员、高级管理人员，他们四处奔波，没有固定的桌面上网条件，只能选择手机上网寻找他们需要的信
肩、O手机上网找工作有一个缺陷，就是手机输入很不方便。特别注册一份简历时，要把个人基本信息、工作经历、教育经历、个人特长等信息填完整，需要很长的时间。但这些人员很大部分都会打印有自己的简历，注册简历时，又需要重新输入，重复增加了工作量。
发明内容
本发明的主要目的是提供一种简历的投递方法，旨在解决了现有技术中在网上注册简历的繁琐操作的技术问题，给无法通过桌面电脑进行求职的人们找工作提供了极大的便利。本发明提供了一种简历的投递方法，包括以下步骤移动终端将带有求职信息的图片信息，上传至服务器；服务器对所述图片信息进行解析，并将解析后的求职信息存储至服务器的数据库中。优选地，所述服务器对所述图片信息进行解析，并根据解析后的求职信息存储至服务器的数据库中之后还包括对数据库中存储的求职信息进行属性分析，并根据分析后的属性进行职位匹配，并将匹配结果发送至移动终端。优选地，所述将匹配结果发送至移动终端之前还包括对所述匹配结果进行Jason或XML格式编码。优选地，所述移动终端将带有求职信息的图片信息，上传至服务器具体包括移动终端调用摄像头，获得具有求职信息的图片信息；对所述图片信息进行裁剪处理后，将其上传至服务器。优选地，所述服务器对所述图片信息进行解析具体包括服务器调用至少两图文识别工具分别对所述图片信息进行识别；将识别结果进行比较，并将存在差异的识别结果放至服务器的历史校正数据库进行历史校正，获得解析后的求职信息。本发明又提供了一种简历的投递系统，包括移动终端，用于将带有求职信息的图片信息，上传至服务器；服务器，用于对所述图片信息进行解析，并将解析后的求职信息存储至服务器的数据库中。优选地，所述服务器还用于对数据库中存储的求职信息进行属性分析，并根据分析后的属性进行职位匹配，并将匹配结果发送至移动终端。优选地，所述服务器还用于在将匹配结果发送至移动终 端之间，对所述匹配结果进行Jason或XML格式编码。优选地，所述移动终端具体用于移动终端调用摄像头，获得具有求职信息的图片信息；对所述图片信息进行裁剪处理后，将其上传至服务器。优选地，所述服务器还具体用于服务器调用至少两图文识别工具分别对所述图片信息进行识别；将识别结果进行比较，并将存在差异的识别结果放至服务器的历史校正数据库进行历史校正，获得解析后的求职信息。本发明通过移动终端将带有求职信息的图片信息上传至服务器，该图片信息经过服务器的图文识别后，存储至数据库服务器中，从而生成网上的简历，解决了现有技术中在网上注册简历的繁琐操作，给无法通过桌面电脑进行求职的人们找工作提供了极大的便利。
图I是本发明简历的投递方法一实施例的流程示意图；图2是本发明简历的投递方法另一实施例的流程示意图；图3是本发明简历的投递方法中移动终端上传带有求职信息的图片至服务器的流程示意图；图4是本发明简历的投递方法中服务器对带有求职信息的图片进行解析的流程示意图；图5是本发明简历的投递系统一实施例的结构示意图。本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施例方式以下结合说明书附图及具体实施例进一步说明本发明的技术方案。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。由于移动通讯的发展，现在人们可以使用手机，通过移动互联网登录到招聘网站找工作。但是手机的屏幕、网络速度及流量的限制，使得人们使用不够方便。因此，本发明提出了一种简历的投递方法，通过移动终端将纸件的简历进行拍照，生成图片信息，再将其上传至服务器；该服务器具有图文识别功能，可以对图片信息进行解析，并将解析后的求职信息对应存储至招聘网站的数据库中，以生成招聘网站上注册的简历。参照图1，图I是本发明简历的投递方法一实施例的流程示意图。该简历的投递方法包括以下步骤步骤S10、移动终端将带有求职信息的图片信息，上传至服务器；
移动终端上设有摄像头，用于对纸件的简历进行拍照；同时该移动终端也可以具有图片存储功能，用于存储记载有求职信息的图片。当用户需要通过移动互联网登录到招聘网站上找工作时，可以通过摄像头将纸件简历进行拍照，以获得带有求职信息的图片，并将该图片上传至具有图文识别功能的服务器。同时，通过摄像头拍照获得的图片可以存储在移动终端上，以便下次使用。该图片也可以通过对纸件简历扫描后获得，并存储在移动终端上，从而可以避免移动终端的摄像头所拍摄的图片不够清晰而影响图文识别效果。步骤S20、服务器对所述图片信息进行解析，并将解析后的求职信息存储至服务器的数据库中。该服务器上设有图文识别工具，可以对 图片信息进行图文识别，并获取相应的求职信息，再将其存储至招聘网站的后台数据库中，从而完成招聘网站的简历注册以及求职信息的补充。本发明实施例通过移动终端将带有求职信息的图片信息上传至服务器，该图片信息经过服务器的图文识别后，存储至数据库服务器中，从而生成网上的简历，解决了现有技术中在网上注册简历的繁琐操作的技术问题，给无法通过桌面电脑进行求职的人们找工作提供了极大的便利。进一步的,参照图2,上述步骤S20之后还包括步骤S30、对数据库中存储的求职信息进行属性分析，并根据分析后的属性进行职位匹配，并将匹配结果发送至移动终端。求职信息中重要的属性一般包括姓名，性别，出生日期，年龄，现居住地，毕业院校，毕业时间，学历，专业，工作年限，意向职位，意向地区，工作经历，教育经历，技能特长，个人评价，个人证书，电话，地址，email等。该属性分析可以包括两种模糊分析，在进行文字识别后，由于图像不清晰等原因，可能导致乱码，因此需要对其进行模糊分析。例如在分析“电话”属性时，可以按“电”或按“话”或相关的关键字进行分析，最后通过对比分析出“电话”属性；归类分析，例如在分析“电话”属性时，进行“电话，手机，phone,号码”等相关关键字的分析。如果检测到手机则归入“电话”属性，检测到号码也归入“电话”属性。上述两种属性方法可以两者共同使用或者单独选择一种使用。在属性分析完成后，则通过分析出的“意向职位”属性和/或“意向地区”属性进行职位搜索并匹配，获得匹配结果。若分析的属性中没有“意向职位”属性或“意向地区”属性，或者根据“意向职位”属性和/或“意向地区”属性进行职位搜索匹配而没有匹配成功时，则根据属性中的“工作经历”属性，进行职位搜索并匹配，获得匹配结果。若上述属性中没有“工作经历”属性或者根据“工作经历”属性进行职位搜索匹配时仍然没有匹配成功时，则通过词组频率分析方法来提取属性信息。词组频率分析主要采用博弈树算法，通过极大极小值以及各种剪枝方法来提高效率并确定最大频率词组，并以改最大频率词组进行职位搜索并匹配，获得匹配结果。综上所述，此种简历分析方法一定程度达到了人工智能并且大幅度提升职位搜索匹配的正确性。进一步的，上述步骤S30中，将匹配结果发送至移动终端之前还包括对所述匹配结果进行Jason或XML格式编码。具体地，由于移动终端的差异性，所以在将匹配结果发送至移动终端之前，需要对匹配结果进行编码，以此屏蔽移动终端的差异性。其编码方式主要包括XML或Jason格式编码。因为XML或Jason格式编码均为国际通用的编码方式，所以采用这些数据编码既可以简化开发难度，又可以让各种设备做到无缝连接。进一步的,参照图3,上述步骤SlO具体包括步骤S11、移动终端调用摄像头，获得 具有求职信息的图片信息；步骤S12、对所述图片信息进行裁剪处理后，将其上传至服务器。调用移动终端的摄像头，对纸件的简历进行拍照后生成图片，然后可以对图片进行裁剪，得到有用的图片区域。其中裁剪处理时还可对图片进行缩放，移动等来确定裁剪大小。对图片进行裁剪后，可以大大降低图片数据的冗余，并降低移动终端的流量通信费用，上传速度也加快。另外，图片信息上传至服务器之前，还可以对图片信息进行编码。例如图片信息通过Base64编码方式(即将图片信息按每8位分段，并将各段数据转换成十进制数据)进行数据编码。图片信息上传至服务器后，服务器再以Base64解码方式对图片信息进行解码。通过编码、解码方式处理图片信息，可以进一步加快其上传速度及降低流量通信费用，而且Base64该种编码、解码方式简单并且效率高。进一步的,参照图4,上述步骤S20具体包括步骤S21、服务器调用至少两图文识别工具分别对所述图片信息进行识别；步骤S22、将识别结果进行比较，并将存在差异的识别结果放置服务器的历史校正数据库进行历史校正，获得解析后的求职信息；步骤S23、将解析后的求职信息存储至数据库中。服务器上设有图文识别插件，例如目前主流的图文识别插件微软的OCR插件和汉王的OCR插件等等。调用多种图文识别插件分别对图片信息进行文字识别后，然后将各种插件得到的识别结果进行对比。最后将识别结果比对一致的先保存，而识别结果比对有差异的部分则放至历史校正数据库中进行历史校正。当各种插件的文字识别结果产生差异时，通过历史校正数据库的校正即可很大程度保证准确率。具体地，该历史校正数据库中存储各个图文识别工具对相同的数据块进行识别分析后的更准确值。例如，一个数据块D1，其经过微软的OCR识别工具所识别的结果是“汪某”，但经过汉王的OCR识别工具所识别的结果是“王某”，此时经过分析发现数据块Dl对应的真正识别结果是“汪某”。因此，该数据块Dl的信任值是微软的OCR识别工具，从而将其存储在历史校正数据库中。当发生两种或多种插件对相同的数据块D2的识别结果存在差异时，该数据块D2将被放入历史校正数据库中进行对比，而且经过对比发现该数据块D2与历史校正数据库中的数据块Dl最相近，因此，使用数据块Dl对应的微软OCR识别工具对数据块D2进行识别，并获得识别结果。应当说明的是，该服务器也可以仅调用一种图文识别插件对图片信息进行文字识别，从而加快了图文识别的速度。参照图5，图5是本发明简历的投递系统一实施例的结构示意图。该简历的投递系统包括
移动终端10，用于将带有求职信息的图片信息，上传至服务器20 ；服务器20，用于对所述图片信息进行解析，并将解析后的求职信息存储至服务器20的数据库中。具体地，移动终端上设有摄像头，用于对纸件的简历进行拍照；同时该移动终端也可以具有图片存储功能，用于存储记载有求职信息的图片。当用户需要通过移动互联网登录到招聘网站上找工作时，可以通过摄像头将纸件简历进行拍照，以获得带有求职信息的图片，并将该图片上传至具有图文识别功能的服务器。同时，通过摄像头拍照获得的图片可以存储在移动终端上，以便下次使用。该图片也可以通过对纸件简历扫描后获得，并存储在移动终端上，从而可以避免移动终端的摄像头所拍摄的图片不够清晰而影响图文识别效果。 该服务器上设有图文识别工具，可以对图片信息进行图文识别，并获取相应的求职信息，再将其存储至招聘网站的后台数据库中，从而完成招聘网站的简历注册以及求职信息的补充。本发明实施例通过移动终端将带有求职信息的图片信息上传至服务器，该图片信息经过服务器的图文识别后，存储至数据库服务器中，从而生成网上的简历，解决了现有技术中在网上注册简历的繁琐操作，给无法通过桌面电脑进行求职的人们找工作提供了极大的便利。进一步的，所述服务器20还用于对数据库中存储的求职信息进行属性分析，并根据分析后的属性进行职位匹配，并将匹配结果发送至移动终端10。求职信息中重要的属性一般包括姓名，性别，出生日期，年龄，现居住地，毕业院校，毕业时间，学历，专业，工作年限，意向职位，意向地区，工作经历，教育经历，技能特长，个人评价，个人证书，电话，地址，email等。该属性分析可以包括两种模糊分析，在进行文字识别后，由于图像不清晰等原因，可能导致乱码，因此需要对其进行模糊分析。例如在分析“电话”属性时，可以按“电”或按“话”或相关的关键字进行分析，最后通过对比分析出“电话”属性；归类分析，例如在分析“电话”属性时，进行“电话，手机，phone,号码”等相关关键字的分析。如果检测到手机则归入“电话”属性，检测到号码也归入“电话”属性。上述两种属性方法可以两者共同使用或者单独选择一种使用。在属性分析完成后，则通过分析出的“意向职位”属性和/或“意向地区”属性进行职位搜索并匹配，获得匹配结果。若分析的属性中没有“意向职位”属性或“意向地区”属性，或者根据“意向职位”属性和/或“意向地区”属性进行职位搜索匹配而没有匹配成功时，则根据属性中的“工作经历”属性，进行职位搜索并匹配，获得匹配结果。若上述属性中没有“工作经历”属性或者根据“工作经历”属性进行职位搜索匹配时仍然没有匹配成功时，则通过词组频率分析方法来提取属性信息。词组频率分析主要采用博弈树算法，通过极大极小值以及各种剪枝方法来提高效率并确定最大频率词组，并以改最大频率词组进行职位搜索并匹配，获得匹配结果。综上所述，此种简历分析方法一定程度达到了人工智能并且大幅度提升职位搜索匹配的正确性。进一步的，所述服务器20还用于在将匹配结果发送至移动终端10之间，对所述匹配结果进行Jason或XML格式编码。具体地，由于移动终端10的差异性，所以在将匹配结果发送至移动终端10之前，需要对匹配结果进行编码，以此屏蔽移动终端10的差异性。其编码方式主要包括XML或Jason格式编码。因为XML或Jason格式编码均为国际通 用的编码方式，所以采用这些数据编码既可以简化开发难度，又可以让各种设备做到无缝连接。进一步的，所述移动终端10具体用于移动终端10调用摄像头，获得具有求职信息的图片信息；对所述图片信息进行裁剪处理后，将其上传至服务器20。调用移动终端10的摄像头，对纸件的简历进行拍照后生成图片，然后可以对图片进行裁剪，得到有用的图片区域。其中裁剪处理时还可对图片进行缩放，移动等来确定裁剪大小。对图片进行裁剪后，可以大大降低图片数据的冗余，并降低移动终端的流量通信费用，上传速度也加快。另外，图片信息上传至服务器20之前，还可以对图片信息进行编码。例如图片信息通过Base64编码方式(即将图片信息按每8位分段，并将各段数据转换成十进制数据)进行数据编码。图片信息上传至服务器20后，服务器20再以Base64解码方式对图片信息进行解码。通过编码、解码方式处理图片信息，可以进一步加快其上传速度及降低流量通信费用，而且Base64该种编码、解码方式简单并且效率高。进一步的，所述服务器20还具体用于服务器20调用至少两图文识别工具分别对所述图片信息进行识别；将识别结果进行比较，并将存在差异的识别结果放至服务器20的历史校正数据库进行历史校正，获得解析后的求职信息；将解析后的求职信息存储至数据库中。服务器20上设有图文识别插件，例如目前主流的图文识别插件微软的OCR插件和汉王的OCR插件等等。调用多种图文识别插件分别对图片信息进行文字识别后，然后将各种插件得到的识别结果进行对比。最后将识别结果比对一致的先保存，而识别结果比对有差异的部分则放至历史校正数据库中进行历史校正。当各种插件的文字识别结果产生差异时，通过历史校正数据库的校正即可很大程度保证准确率。具体地，该历史校正数据库中存储各个图文识别工具对相同的数据块进行识别分析后的更准确值。例如，一个数据块D1，其经过微软的OCR识别工具所识别的结果是“汪某”，但经过汉王的OCR识别工具所识别的结果是“王某”，此时经过分析发现数据块Dl对应的真正识别结果是“汪某”。因此，该数据块Dl的信任值是微软的OCR识别工具，从而将其存储在历史校正数据库中。当发生两种或多种插件对相同的数据块D2的识别结果存在差异时，该数据块D2将被放入历史校正数据库中进行对比，而且经过对比发现该数据块D2与历史校正数据库中的数据块Dl最相近，因此，使用数据块Dl对应的微软OCR识别工具对数据块D2进行识别，并获得识别结果。应当说明的是，该服务器20也可以仅调用一种图文识别插件对图片信息进行文字识别，从而加快了图文识别的速度。以上所述仅为本发明的 优选实施例，并非因此限制其专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
权利要求
1.一种简历的投递方法，其特征在于，包括以下步骤 移动终端将带有求职信息的图片信息，上传至服务器； 服务器对所述图片信息进行解析，并将解析后的求职信息存储至服务器的数据库中。
2.根据权利要求I所述的简历的投递方法，其特征在于，所述服务器对所述图片信息进行解析，并根据解析后的求职信息存储至服务器的数据库中之后还包括 对数据库中存储的求职信息进行属性分析，并根据分析后的属性进行职位匹配，并将匹配结果发送至移动终端。
3.根据权利要求2所述的简历的投递方法，其特征在于，所述将匹配结果发送至移动终端之前还包括 对所述匹配结果进行编码。
4.根据权利要求I所述的简历的投递方法，其特征在于，所述移动终端将带有求职信息的图片信息，上传至服务器具体包括 移动终端调用摄像头，获得具有求职信息的图片信息； 对所述图片信息进行裁剪处理后，将其上传至服务器。
5.根据权利要求I所述的简历的投递方法，其特征在于，所述服务器对所述图片信息进行解析具体包括 服务器调用至少两图文识别工具分别对所述图片信息进行识别； 将识别结果进行比较，并将存在差异的识别结果放至服务器的历史校正数据库进行历史校正，获得解析后的求职信息。
6.一种简历的投递系统，其特征在于，包括 移动终端，用于将带有求职信息的图片信息，上传至服务器； 服务器，用于对所述图片信息进行解析，并将解析后的求职信息存储至服务器的数据库中。
7.根据权利要求6所述的简历的投递系统，其特征在于，所述服务器还用于 对数据库中存储的求职信息进行属性分析，并根据分析后的属性进行职位匹配，并将匹配结果发送至移动终端。
8.根据权利要求7所述的简历的投递系统，其特征在于，所述服务器还用于 在将匹配结果发送至移动终端之间，对所述匹配结果进行Jason或XML格式编码。
9.根据权利要求6所述的简历的投递系统，其特征在于，所述移动终端具体用于 移动终端调用摄像头，获得具有求职信息的图片信息； 对所述图片信息进行裁剪处理后，将其上传至服务器。
10.根据权利要求6所述的简历的投递系统，其特征在于，所述服务器还具体用于 服务器调用至少两图文识别工具分别对所述图片信息进行识别； 将识别结果进行比较，并将存在差异的识别结果放至服务器的历史校正数据库进行历史校正，获得解析后的求职信息。
全文摘要
本发明公开一种简历的投递方法及系统，该方法包括以下步骤移动终端将带有求职信息的图片信息，上传至服务器；服务器对所述图片信息进行解析，并将解析后的求职信息存储至服务器的数据库中。本发明通过移动终端将带有求职信息的图片信息上传至服务器，该图片信息经过服务器的图文识别后，存储至数据库服务器中，从而生成网上的简历，解决了现有技术中在网上注册简历的繁琐操作，给无法通过桌面电脑进行求职的人们找工作提供了极大的便利。
文档编号G06Q10/06GK102855543SQ20121027533
公开日2013年1月2日 申请日期2012年8月3日 优先权日2012年8月3日
发明者甘钫宇, 汪勇 申请人:深圳市一览网络有限公司