面试过程中，有经验的hr能通过候选人的表情看破其蕴含的情绪。但你是否想过：如果让AI来当"面试官"，它是如何从人类的面部表情和神态中识别出人类的情绪波动的？无论是通过摄像头捕捉面部表情，还是分析肢体语言，其核心都依赖于一种强大的深度学习模型——卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），AI数字人面试也是通过这种图像识别机制了解学生情绪，为面试者提供专业指导和评价的。
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在计算机中，图像的本质就是一个由像素值（pixel values）组成的矩阵：
上述的像素值矩阵打印出来，就是如下图像：
而要让AI学习如何辨别这些像素矩阵，核心就在于如何教会AI辨别矩阵图形的显著特征。为了使图片的特征更加明显，我们就需要用数学计算来突出并提取图片中的特征，这一过程就可以使用“卷积运算”。
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卷积运算就是要通过一个小矩阵（称为 filter卷积核）对计算机中的图片数字矩阵进行运算，来强化矩阵中的局部数值规律，方便AI学习图像的特征（image features）。我们不妨从具体例子来看卷积运算到底是怎么运行的。如果我们设置一个3*3的小矩阵作为卷积核，对先前的“T”字图像矩阵进行运算：
如上所示，卷积运算就是在大矩阵中不断移动小矩阵，让小矩阵覆盖的部分与 3x3 矩阵按对应的像素相乘，然后把 9 个值加起来得到一个新值。按这种方式，以一个像素为单位依次滑动和计算，最后就得到一个加权后的输出矩阵。经过卷积计算后输出的矩阵强化了图像中的某些特征，所以被称为卷积特征（Convolved Feature）。
用卷积核加权处理过后的数字矩阵与图像
观察由卷积核处理后的矩阵，不难看出图片边缘被模糊化了，而图像上部的特征更加显著，这就是一个用于突出图像上部特征的卷积核。
当然，用的卷积核矩阵（filter matrix）不同，得到的特征图（feature maps）也就不同。我们可以凭借此提取出图像各个部分的特征。例如，如果我们想要识别面试者的人像图，我们可以首先采用如下卷积核以突出其边缘特征：
面试者人像
边缘检测卷积核
加权处理图像数字矩阵后，我们可以得到一张边缘强化的图像：
然而，单个卷积核所强化的始终只是图像的部分特征。要想让AI准确的判断面试中面试者的表情、神态，局部的特征是远远不够的。因此，需要把人像中不同部位的特征整合起来分析，这就是CNN卷积神经网络的原理。
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上文中已经提到，仅仅用单一卷积核所提取图像的局部特征来判断图像，难免会陷入“盲人摸象”的局面。为了能全面对图像进行判断，应将多个卷积核叠加成为卷积层，多卷积层堆叠以逐渐提取更高级别的特征，这就是CNN卷积神经网络的原理。
不难看出，当图像尺寸增大时，其内部的加法、乘法和除法操作的次数会指数上升，很容易使得计算量变得相当庞大。因此需要通过池化（就是将输入图像进行缩小，减少像素信息，只保留重要信息）来降低计算量。
例如，如果我们想对面试者的表情进行AI判断，就需要对眼、眉、口、鼻等多个局部进行特征提取和分析，通过不断重复“卷积—池化—非线性函数计算”的过程，AI最终可以输出代表识别对象的标签，这样AI就最终完成了图像特征的学习并可以实现对用户特定表情的判断。
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当AI学会了如何像一个面试官一样思考时，就可以模拟求职面试，依据岗位所需的各项能力对学生进行考察。正方AI数字人模拟面试依靠CNN图像识别原理，通过Resnet网络和双向Lstm网络，对模拟面试视频进行逐帧分析，输出学生面对特定问题的表情标签。
依托NLP自然语义理解、深度识别算法、图像识别与分析、情绪特征识别，正方通校园AI深入解析面试过程中的视频和音频数据，生成详尽的面试评估报告，旨在全方位支持学生的自我提升。通过学生面部表情识别，AI可以量化评估面试者的表达能力和情绪管理状态，给出具体反馈以提高学生在求职市场上的竞争力。
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从像素到特征，AI一步一步学习如何做好一个面试官，卷积神经网络的原理帮我们解构了AI表情识别的原理和数字人考官打分的“标准”。当AI的"脸盲"在不断的迭代训练中被克服，人工智能终将在智慧教育和招聘中担当越来越重要的职责。
参考文献：
1. Prediction of Occupation Stress by Implementing Convolutional Neural Network Techniques. (2021). IGI Global Scientific Publishing.
2. Kulshrestha, S. (2019). Developing an Image Classifier Using TensorFlow: : Convolutional Neural Networks (1st edition) . Apress.
3. https://blog.csdn.net/AI_dataloads/article/details/133250229
