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龙图腾网获悉杭州哲别科技有限公司申请的专利一种基于人脸识别的校外人员认证方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119399806B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411253243.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于人脸识别的校外人员认证方法及系统是由林圆景;谷飞飞;刘建锋设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人脸识别的校外人员认证方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人脸识别的校外人员认证方法及系统，方法包括：采集待认证人员的原始人脸图像，识别关键人脸区域，以生成关键区域掩模；生成原始人脸图像的显著性图，利用关键区域掩模对显著性图进行加权，将加权后显著性图与原始人脸图像融合，得到融合人脸图像；调整融合人脸图像不同区域的对比度；对调整后融合人脸图像特征提取，得到面部特征向量，将面部特征向量与存储在数据库中的已认证人员面部特征向量集合比对，计算改良相似度；根据改良相似度判断待认证人员是否为校外人员。利用本发明实施例，能够提高人脸特征提取的准确性和稳定性，以适应各种光照条件下的身份认证需求，从而有效提升校外人员认证的效率和准确性。

本发明授权一种基于人脸识别的校外人员认证方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人脸识别的校外人员认证方法，其特征在于，所述方法包括： 采集待认证人员的原始人脸图像，识别所述原始人脸图像中的关键人脸区域，以生成关键区域掩模； 生成所述原始人脸图像的显著性图，利用所述关键区域掩模对所述显著性图进行加权，将加权后的显著性图与所述原始人脸图像进行融合，得到融合人脸图像；其中，将显著性图与关键区域掩模结合，将显著性图中与关键区域掩模不重叠的非关键区域的像素值设为0，保留对应于掩模中像素值为1的关键区域的显著性图像素值；将结合后的显著性图与所述原始人脸图像进行加权融合，得到融合人脸图像；所述加权融合的融合方式为： 其中，所述为融合人脸图像中坐标的像素值，所述为原始人脸图像中坐标的像素值，所述为结合后显著性图中坐标的像素值，所述为由结合后显著性图生成的掩模中坐标的像素值； 调整所述融合人脸图像的不同区域的对比度，以使图像在各种光照条件下保持一致性；其中，利用以下公式，调整所述融合人脸图像的不同区域的对比度： 其中，所述为调整后融合人脸图像中坐标的像素值，所述为待调整局部区域的像素平均值，所述为融合人脸图像的全图像素平均值，所述k为增强因子； 对调整后的融合人脸图像进行特征提取，得到面部特征向量，将所述面部特征向量与存储在数据库中的已认证人员面部特征向量集合进行比对，计算所述面部特征向量与已认证人员面部特征向量的改良相似度；其中，通过以下改良相似度函数计算改良相似度： 其中，所述为面部特征向量与第i个已认证人员面部特征向量的改良相似度，所述为面部特征向量，所述为的模，所述为第i个已认证人员的面部特征向量，所述为的模，所述为与的欧氏距离，所述为平滑参数，以调整改良相似度函数的灵敏度； 根据所述改良相似度，判断所述待认证人员是否为校外人员，以实现校外人员的认证。

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