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龍圖騰網獲悉貴州工匠行科技有限公司申請的專利一種基于ai大模型的模擬面試方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120475119B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510963262.6，技術領域涉及：H04N5/913；該發明授權一種基于ai大模型的模擬面試方法是由李華平;周述紅;田陽歡;戴珣;趙鎰;楊旭;徐志偉設計研發完成，并于2025-07-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于ai大模型的模擬面試方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于ai大模型的模擬面試方法，本發明涉及模擬面試技術領域，本發明通過采集授權用戶每次模擬面試后對應上傳的錄制數據，由模糊化處理模塊對其進行分析，分析過程中針對錄制數據中包含的每一個問題文本的錄制視頻數據逐幀進行模糊化處理，使針對每一幀圖像的模糊化可逆，一方面確保模糊處理的針對性的同時保證了模糊處理的程度，使不同像素點的模糊力度動態化，相較于傳統模糊算法實現了模糊處理的可逆性，另一方面針對圖像中每一個像素點進行均值計算，使每一幀圖像的加密結果具有唯一性，有效抵御暴力破解，且僅對人臉區域進行模糊化處理，相較于對整個錄制數據進行加密，節省了計算資源和處理時間。

本發明授權一種基于ai大模型的模擬面試方法在權利要求書中公布了：1.一種基于ai大模型的模擬面試方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟一：用戶側采集模塊對授權用戶本次模擬面試的錄制數據進行采集并傳輸到模糊化處理模塊，錄制數據中包含有若干問題文本的問題編號和錄制視頻數據； 步驟二：模糊化處理模塊接收到傳輸的授權用戶本次模擬面試的錄制數據后針對所述錄制數據中包含的每一個問題文本的錄制視頻數據逐幀按照預設的模糊化處理規則處理得到每一個問題文本的錄制模糊視頻數據，模糊化處理規則如下： S11：按照問題編號從小到大的順序將所述錄制數據中每個問題文本依次標記為A1、A2、...、Aa，a≥1; S12：從所述錄制數據中提取出問題文本A1的錄制視頻數據，然后按照播放的先后順序將所述錄制視頻數據內包含的每一幀圖像依次標記為B1、B2、...、Bb，b≥1，b為所述錄制視頻數據內包含的幀圖像的總數量； 將b作為所述授權用戶本次模擬相關于問題文本A1的廣度印痕量，重新標記為C1; S13：從所述模糊化處理模塊內存儲的所述授權用戶的用戶信息中提取出模擬面試次數，將所述模擬面試次數作為所述授權用戶本次模擬的深度印痕量C2； S14：從所述模糊化處理模塊內存儲的所述授權用戶的用戶信息中提取出面部采集圖像，將其作為所述授權用戶本次模擬的模糊基準圖像； S15：確定所述模糊基準圖像相關于問題文本A1的放大倍數E1； S16：根據放大倍數E1對所述模糊基準圖像進行放大，得到所述授權用戶本次模擬相關于問題文本A1的模糊放大圖像； S17:將構成所述模糊放大圖像的所有像素點依次標記為F1、F2、...、Ff，f=d1*x1-1+y1,式中x1、y1分別為每個像素點在所述模糊放大圖像中的像素坐標的行、列坐標，d1為所述模糊放大圖像的圖像寬度，x1、y1的取值范圍分別為d2、d1，d2為所述模糊放大圖像的圖像高度； 將構成人臉區域的所有像素點依次標記為G1、G2、...、Gg； S18：按照預設的模糊規則將圖像B1的人臉區域中像素點G1進行可逆模糊； S19：按照S18依次將圖像B1的人臉區域中像素點G2、G3、...、Gg進行可逆模糊，并在對像素點Gg進行可逆模糊后將此時的圖像B1標定為可逆模糊前的圖像B1的模糊圖像； S110：按照S17到S19依次得到可逆模糊前的圖像B2、B3、...、Bb的模糊圖像；按照標記下標從小到大的順序將圖像B1、B2、...、Bb的模糊圖像逐幀組合得到問題文本A1的錄制模糊視頻數據； S111：按照S11到S110依次得到問題文本A2、A3、...、Aa的錄制模糊視頻數據； 步驟三：模糊化處理模塊在處理得到所述錄制數據中包含的每一個問題文本的錄制模糊視頻數據后生成所述授權用戶本次模擬面試的錄制模糊數據并將其傳輸到視頻存儲模塊進行存儲； 模糊化處理模塊包含有若干授權用戶的用戶信息，用戶信息中包含有注冊賬號、注冊密碼、面部采集圖像和模擬面試次數。

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