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摘要：本发明公开了基于AI的线上面试方法及系统，具体涉及线上面试技术领域，通过对面试视频的画面帧和音频进行分析，能够准确地识别并标记出卡顿时段，根据P‑1和P+1时段的画面帧和音频分别获取候选人的面部动作偏差信息和语义断联信息，根据面部动作偏差信息和语义断联信息构建卡顿时段模型，生成卡顿时段影响指数，量化卡顿时段对AI分析单元的影响程度，更直观地评估和分类卡顿影响，提升评估的科学性，根据影响程度的分类结果，对最终候选人评价结果的有效性进行验证分析，确保候选人评价结果的客观性和可靠性，减少由于硬件终端设备和网络环境不一致导致的偏差。
主权项：1.基于AI的线上面试方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1，对面试视频的画面帧和音频进行分析，根据画面帧和音频的分析结果确定卡顿时段，将卡顿时段标记为P；步骤S2，根据P-1时段和P+1时段的画面帧获取候选人的面部动作偏差信息，根据P-1时段和P+1时段的音频获取候选人的语义断联信息；步骤S3，根据面部动作偏差信息和语义断联信息构建卡顿时段模型，生成卡顿时段影响指数，评估卡顿时段对AI分析单元的影响程度，并对影响程度进行分类；步骤S4，根据影响程度的分类结果对最终候选人评价结果的有效性进行验证分析。
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