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摘要：本发明公开了面试微笑评价方法及系统，通过获取面试者的面试图片，并从所述面试图片中识别并提取评价者的面部图像；将所述面部图像输入到预先构建并训练好的标准微笑识别模型中，得到面试者面部图像的经验评分；采用五官定位算法从所述面部图像中提取面试者的五官相对位置，并计算所述五官相对位置数据与预先构建的标准微笑人脸的标准五官相对位置的相似度评分；根据所述经验评分和相似度评分对面试者的面试表情进行综合评价；相比现有技术，本发明根据神经网络模型输出经验评分和数值模型输出的相似度评分来综合判断面试者的面部表情，能提高面部表情的准确率，为面试者的面部表情训练以及AI面试系统中的面部表情评价功能提供有力支持。

主权项：1.一种面试微笑评价方法，其特征在于，包括以下步骤：获取面试者的面试图片，并从所述面试图片中识别并提取评价者的面部图像；将所述面部图像输入到预先构建并训练好的标准微笑识别模型中，得到面试者面部图像的经验评分score1；采用五官定位算法从所述面部图像中提取面试者的五官相对位置，并计算所述五官相对位置数据与预先构建的标准微笑人脸的标准五官相对位置的相似度评分score2；根据所述经验评分score1和相似度评分score2对面试者的面试表情进行综合评价；所述标准微笑识别模型为采用残差卷积神经网络作为模型框架的二分类模型，训练数据的训练标签为微笑与不微笑；模型输入为面部图像，输出为输入的面部图像的微笑概率；所述五官相对位置包括：两眼之间的距离e、眉毛之间的距离m、两眼连线的中点和鼻翼中点的垂直距离c、上嘴唇两边连线的中点和鼻翼中点的垂直距离d以及上嘴唇和下嘴唇之间的距离a；标准五官相对位置包括标准两眼之间的距离estd、标准眉毛之间的距离mstd、标准两眼连线的中点和鼻翼中点的垂直距离cstd、标准上嘴唇两边连线的中点和鼻翼中点的垂直距离dstd以及标准上嘴唇和下嘴唇之间的距离astd；将所述五官相对位置数据与预先构建的标准微笑人脸的标准五官相对位置数据进行相似度计算，包括以下步骤：将所述五官相对位置数据缩放至[0,1]范围内，其中，缩放公式如下； 其中，e1为缩放后的两眼之间的距离e，m1为缩放后的眉毛之间的距离m；c1为缩放后的两眼连线的中点和鼻翼中点的垂直距离c；d1为缩放后的上嘴唇两边连线的中点和鼻翼中点的垂直距离d；a1为缩放后的上嘴唇和下嘴唇之间的距离a；基于缩放后的所述五官相对位置数据,并采用以下公式计算所述五官相对位置数据与标准五官相对位置数据的相似度：score2＝e1-estd2+m1-mstd2+c1-cstd2+d1-dstd2+a1-astd2。

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