本发明属于信息化企业招聘技术领域，尤其涉及一种一种具有心理辅助判断的远程面试方法。
背景技术：
企业在招聘过程当中往往需要对求职者进行心理评测，以确定求职者的心理素质是否适合企业及应聘的职位，同时若要招聘高素质人才经常需要在大面积招聘人员，地理上的不方便会严重降低招聘效率，所以视频面试也越来越普及。如果能结合视频面试和心理评测将更大程度上判断出求职者的素质和是否适合企业需要，提高招聘效率。
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
微表情，是心理学名词。人们通过做一些表情把内心感受表达给对方看，在人们做的不同表情之间，或是某个表情里，脸部会“泄露”出其它的信息。“微表情”最短可持续1/25秒，虽然一个下意识的表情可能只持续一瞬间，但这种特性，很容易暴露情绪。当面部在做某个表情时，这些持续时间极短的表情会突然一闪而过，而且有时表达相反的情绪。“微表情”一闪而过，通常甚至清醒的作表情的人和观察者都察觉不到。在实验里，只有10%的人察觉到。比起人们有意识做出的表情，“微表情”更能体现人们真实的感受和动机。
在人面识别的基础上再结合“微表情”的进行人面分析，利用计算机的高速捕捉和计算能力能更好地识别和分析出人的微表情变化，从而可以判断出分析对象的情绪，例如是否高兴、伤心、痛苦、失望、兴奋等。
技术实现要素：
基于现有技术存在上述问题，本发明提供一种具有心理辅助判断的远程面试方法，其通过摄像设备对求职者进行拍摄，利用网络服务器的辅助通过大数据对图像进行处理分析，建立人面模型分析患者的微表情变化和行为动态，从而分析出聊天对象的心理状态和心理素质，从而达到提高招聘效率和招聘质量。
一种具有心理辅助判断的远程面试方法，其包括以下步骤：
步骤s10职位发布与投简历，招聘人员通过面试人员客户端发布职位需求、职位信息、职位要求和人员需求，求职者向意向职位发送个人简历，系统根据预设信息判断求职者是否符合条件，符合条件则为求职者生成求职编号，储存求职者基本信息；
步骤s20面试管理，系统根据职位需求判断面试人员，当面试人员达到需求或者发布时间达到预设时间时，系统安排网上远程面试并将确认消息发送到招聘者和求职者，招聘者和求职者确认后建立面试安排；
步骤s30面试，到达面试时间，双方人员登录远程面试系统，调整摄像设备对自己进行拍摄；求职者拍摄到的图像传递到颜色分析模块，并随时根据颜色分析模块反馈调整拍摄角度，面试开始；
步骤s40图像颜色分析，将采集到的图像信息进行分析，分析图像的颜色变化，区分人面区域和背景区域，并确定人面位置，根据人面的位置调整拍摄角度，使人面处于图像中间；
步骤s50像素统计分析，对图像进行像素化，再对图像中的人面区域进行像素统计分析，对人面进行细致识别；
步骤s60标记特征点，结合人面细致识别结果和生物信息进行比对，标记出图像中人面特征点；
步骤s70建立人面模型，根据特征点和人面信息对分析对象建立人面模型，模拟人面特征点变化分析；
步骤s80心理分析分析，根据人面的变化结合生物情绪行为信息比对得出分析求职者的变化，判断求职者心理素质是否符合职位需求，并将心理信息和判断结果实时传输到招聘屏幕中，辅助招聘者面试。
其中，所述的步骤s30图像采集能够分为步骤s31静态图像采集和步骤s32动态图像采集，步骤s31静态图像采集后执行步骤s40颜色分析，调整拍摄角度；步骤s32动态图像采集后执行步骤s50，对人面区域进行像素统计分析。
其中，所述的步骤s80中的生物情绪行为信息包括人面微表情信息和人为动作信息。
其中，所述的步骤s50像素统计分析还包括步骤s51，连接互联服务器辅助对图像进行像素统计分析计算。
其中，所述的分析方法还包括步骤s90大数据分析更新维护，执行步骤s80后对分析结果结合互联网数据进行大数据分析再次确认分析结果，并根据分析结果对生物信息数据库进行更新维护。
其中，所述的步骤s10中还包括步骤s11，当系统判断求职者不符合职位要求时，求职者信息记录到后备人才信息库中。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步的描述。
一种具有心理辅助判断的远程面试方法，其包括以下步骤：
步骤s10职位发布与投简历，招聘人员通过面试人员客户端发布职位需求、职位信息、职位要求和人员需求，求职者向意向职位发送个人简历，系统根据预设信息判断求职者是否符合条件，符合条件则为求职者生成求职编号，储存求职者基本信息；
步骤s20面试管理，系统根据职位需求判断面试人员，当面试人员达到需求或者发布时间达到预设时间时，系统安排网上远程面试并将确认消息发送到招聘者和求职者，招聘者和求职者确认后建立面试安排；
步骤s30面试，到达面试时间，双方人员登录远程面试系统，调整摄像设备对自己进行拍摄；求职者拍摄到的图像传递到颜色分析模块，并随时根据颜色分析模块反馈调整拍摄角度，面试开始；
步骤s40图像颜色分析，将采集到的图像信息进行分析，分析图像的颜色变化，区分人面区域和背景区域，并确定人面位置，根据人面的位置调整拍摄角度，使人面处于图像中间；
步骤s50像素统计分析，对图像进行像素化，再对图像中的人面区域进行像素统计分析，对人面进行细致识别；
步骤s60标记特征点，结合人面细致识别结果和生物信息进行比对，标记出图像中人面特征点；
步骤s70建立人面模型，根据特征点和人面信息对分析对象建立人面模型，模拟人面特征点变化分析；
步骤s80心理分析分析，根据人面的变化结合生物情绪行为信息比对得出分析求职者的变化，判断求职者心理素质是否符合职位需求，并将心理信息和判断结果实时传输到招聘屏幕中，辅助招聘者面试。
作为优选实施例，所述的步骤s30图像采集能够分为步骤s31静态图像采集和步骤s32动态图像采集，步骤s31静态图像采集后执行步骤s40颜色分析，调整拍摄角度；步骤s32动态图像采集后执行步骤s50，对人面区域进行像素统计分析。
作为优选实施例，所述的步骤s80中的生物情绪行为信息包括人面微表情信息和人为动作信息。
作为优选实施例，所述的步骤s50像素统计分析还包括步骤s51，连接互联服务器辅助对图像进行像素统计分析计算。
作为优选实施例，所述的分析方法还包括步骤s90大数据分析更新维护，执行步骤s80后对分析结果结合互联网数据进行大数据分析再次确认分析结果，并根据分析结果对生物信息数据库进行更新维护。
作为优选实施例，所述的步骤s10中还包括步骤s11，当系统判断求职者不符合职位要求时，求职者信息记录到后备人才信息库中。
以上所述实施例仅表达了本发明的一种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。