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龙图腾网获悉安徽建工生态科技股份有限公司申请的专利在线教育平台用户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：CN119646786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411587884.5，技术领域涉及：G06F21/32；该发明授权在线教育平台用户认证方法及系统是由彭大为;乔长伟;乔治;王显标;乐永芬;张教春;梁昌城;王讯;邱浩;汤中南设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本在线教育平台用户认证方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了在线教育平台用户认证方法及系统，解决了现有方法采用逐帧分析人脸图像只能简单地对每一帧进行独立的处理，对干扰信息比较敏感的问题，方法包括：对目标图像信息归一化处理，得到归一化的目标图像信息；结合多层空间位移感知机制、级联姿态回归模型构建多目标识别模型，多目标识别模型对目标图像信息降噪处理后分割提取特征点，计算目标图像信息与人脸标准图像置信度；本发明通过对目标图像信息归一化处理能够克服背景信息分散模型的注意力，可以快速去除背景干扰因素，多目标识别模型通过聚类分析的方式逼近真实的人脸形状和特征点位置，并对前一级的结果进行修正降噪和优化，从而提高特征点的定位精度。

本发明授权在线教育平台用户认证方法及系统在权利要求书中公布了：1.在线教育平台用户认证方法，其特征在于，所述在线教育平台用户认证方法包括： 实时采集认证场景内目标图像信息，对目标图像信息归一化处理，得到归一化的目标图像信息； 基于图像采集设备预采集人脸标准图像，通过人脸标准图像构建图像数据库，遍历图像数据库，从图像数据库中提取人脸标准图像，基于不同角度、亮度、噪声因子处理人脸标准图像，创建复杂图像集，结合多层空间位移感知机制、级联姿态回归模型构建多目标识别模型，采用复杂图像集对多目标识别模型迭代训练，输出收敛的多目标识别模型； 以归一化的目标图像信息为输入，执行多目标识别模型，多目标识别模型对目标图像信息降噪处理后分割提取特征点，基于层空间位移感知机制对特征点进行融合处理，输出特征融合集，计算目标图像信息与人脸标准图像置信度，判断目标图像信息与人脸标准图像置信度是否符合置信阈值； 若目标图像信息与人脸标准图像置信度符合置信阈值，判断场景内目标图像信息认证成功，录入场景内目标图像信息，完成教育平台用户认证识别； 所述对目标图像信息归一化处理的方法，具体包括： 获取目标图像信息，使用二维经验模态分解算法对目标图像信息处理，基于基数翻转采样生成低差异点集； 其中，基数翻转采样将目标图像信息基于整数的指数展开为： （1） 为输入的目标图像信息，表示目标图像信息的基数展开信息； 对基数展开信息进行l次采样，生成Hammersley序列； Hammersley序列表示为： （2） 其中，表示采样次数，表示投影方向向量数; 计算所有投影方向上的均值包络的平均值，得到低差异点集； （3） 获取低差异点集，结合直方图均衡化、Gamma校正对低差异点集灰度归一化处理，得到灰度归一化集； 加载灰度归一化集，结合PP-HumanSeg算法，对灰度归一化集中背景色素抠除，实现对目标图像信息归一化处理。

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