زبان بدن، یکی از اجزای حیاتی ارتباطات غیرکلامی، نقش مهمی در انتقال احساسات، مقاصد و نگرش ها از طریق حالات چهره، ژست ها، وضعیت بدنی و تماس چشمی ایفا می کند. اهمیت آن هم در تعاملات شخصی و هم در تعاملات حرفه ای عمیق است و بر نحوه درک و پاسخ افراد به یکدیگر تأثیر می گذارد. در محیط‌های اجتماعی، زبان بدن می‌تواند به ایجاد اعتماد، ارتباط و درک متقابل کمک کند، در حالی که در زمینه‌های حرفه‌ای، می‌تواند تأثیر قابل‌توجهی بر اثربخشی ارتباطات، پویایی رهبری و نتایج مذاکره داشته باشد. درک و تفسیر نشانه های زبان بدن امکان تعاملات معنادار و همدلانه تر را فراهم می کند و در نهایت کیفیت ارتباط را افزایش می دهد. در زمینه مصاحبه های شغلی، زبان بدن حتی جدی تر می شود. مصاحبه فقط در مورد ارزیابی صلاحیت ها و تجربه یک نامزد نیست. فرآیند مصاحبه همچنین در مورد ارزیابی مهارت های بین فردی، اعتماد به نفس و تناسب فرهنگی فرد در سازمان است. نشانه‌های غیرکلامی مانند تماس چشمی، وضعیت بدنی و حرکات دست می‌توانند بینش عمیق‌تری در مورد طرز فکر و نگرش یک نامزد ارائه دهند. به عنوان مثال، نامزدی که تماس چشمی خوبی داشته باشد و وضعیت بدنی با اعتماد به نفس داشته باشد، احتمالاً شایسته‌تر و قاطع‌تر تلقی می‌شود.

روش پیشنهادی برای تجزیه و تحلیل زبان بدن در مصاحبه ها به سه بخش عمده تقسیم می شود: تخمین وضعیت یا ژست، استخراج ویژگی های بدن و استخراج ویژگی های زمینه. هر یک از این مؤلفه‌ها نقش مهمی در حصول اطمینان از تجزیه و تحلیل دقیق و جامع نشانه‌های غیرکلامی ایفا می‌کنند. تخمین ژست شامل تشخیص و ردیابی موقعیت قسمت های مختلف بدن مانند سر، تنه، بازوها و پاها برای درک وضعیت کلی بدن و حرکات است. این امر با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری عمیق و تکنیک‌های بینایی کامپیوتر به دست می‌آید که می‌تواند نقاط کلیدی بدن را حتی در محیط‌های پیچیده و پویا شناسایی و ترسیم کند. تخمین ژست دقیق داده های اساسی لازم برای تجزیه و تحلیل بیشتر زبان بدن را فراهم می کند.

هنگامی که ژست تخمین زده می شود، مرحله بعدی استخراج ویژگی های بدن است، که بر شناسایی ویژگی ها و حرکات خاصی تمرکز دارد که نشان دهنده حالات کلی هستند. مرحله نهایی، استخراج ویژگی زمینه، شامل درک زمینه موقعیتی و محیطی است که زبان بدن در آن بیان می شود. این شامل تجزیه و تحلیل تعامل بین فرد و محیط اطرافش، مانند نزدیکی به افراد دیگر، چیدمان فضا، و وجود هر گونه اشیایی است که ممکن است بر رفتار تأثیر بگذارد.

ارزیابی روش تشخیص زبان بدن پیشنهادی، با استفاده از مجموعه داده‌های EMOTIC، دقت و کارایی بالای آن را در تشخیص و تفسیر طیف گسترده‌ای از حالات احساسی با ادغام ویژگی‌های بدن و زمینه نشان داد. این سیستم با میانگین دقت متوسط 94 درصد برای پیش بینی، به طور قابل توجهی بهتر از روش هایی که فقط از تصاویر بدن استفاده می کنند.

در نهایت، معماری Backend سیستم تشخیص زبان بدن پیشنهادی برای اطمینان از مقیاس پذیری، نگهداری و عملکرد بالا طراحی شده است. این سیستم ماژولار است و از چندین جزء کلیدی تشکیل شده است: کد پشتیبان، پایگاه داده، صف های درخواست و پاسخ، و یک ماژول هوش مصنوعی. کد پشتیبان به عنوان رابط اصلی برای تعاملات مشتری، مدیریت درخواست ها و پاسخ های API عمل می کند. هنگامی که یک کلاینت درخواستی را ارسال می کند، backend ورودی را قبل از ذخیره آن در پایگاه داده و قرار دادن آن در صف درخواست، اعتبارسنجی و تجزیه می کند. این جداسازی مدیریت کد پاک و اشکال زدایی آسان تر را تسهیل می کند. پایگاه داده به عنوان یک سیستم ذخیره سازی متمرکز عمل می کند و تمام داده های درخواست، وضعیت های پردازش و اطلاعات پاسخ را حفظ می کند و از ماندگاری داده ها و بازیابی کارآمد اطمینان می دهد. به طور کلی، ترکیب معماری بکند و الگوریتم‌های هوش مصنوعی پیشرفته تضمین می‌کند که سیستم تشخیص زبان بدن پیشنهادی بسیار دقیق و کارآمد است و آن را به ابزاری ارزشمند برای افزایش ارتباطات و تعامل در تنظیمات حرفه‌ای تبدیل می‌کند.