【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人脸识别，具体涉及在线教育平台用户认证方法及系统。
技术介绍
1、人脸识别是一种通过分析和比较人脸特征来识别或验证个人身份的技术，它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人物特征点，同时随着个人计算机的普及，人脸识别的应用已经渗入到人们日常生活的众多角落，这一点也同样体现在教育培训和考试活动中，人脸识别技术在在线教育平台上的应用，特别是在签到认证方面，具有显著的优势。
2、中国专利cn112232206b公开了基于大数据和人工智能的人脸识别方法和人脸识别平台，首先，对待识别的目标图像进行背景分割处理，得到目标背景图像和目标人脸图像；其次，将目标背景图像与第一目标数据库中的每一帧参考图像进行匹配度计算处理，得到目标匹配结果；然后，基于目标匹配结果在预先形成的多个识别规则中确定出目标识别规则；最后，基于目标识别规则对目标人脸图像进行识别，但是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，也无法充分利用前后帧之间的关联性和连续性，导致识别...
【技术保护点】
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：
2.如权利要求1所述的在线教育平台用户认证方法，其特征在于：所述对目标图像信息归一化处理的方法，具体包括：
3.如权利要求1所述的在线教育平台用户认证方法，其特征在于：所述基于不同角度、亮度、噪声因子处理人脸标准图像的方法，具体包括：
4.如权利要求3所述的在线教育平台用户认证方法，其特征在于：所述采用复杂图像集对多目标识别模型迭代训练的方法，具体包括：
5.如权利要求4所述的在线教育平台用户认证方法，其特征在于：所述模型识别精度通过以下公式计
6...
【技术特征摘要】
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：
2.如权利要求1所述的在线教育平台用户认证方法，其特征在于：所述对目标图像信息归一化处理的方法，具体包括：
3.如权利要求1所述的在线教育平台用户认证方法，其特征在于：所述基于不同角度、亮度、噪声因子处理人脸标准图像的方法，具体包括：
4.如权利要求3所述的在线教育平台用户认证方法，其特征在于：所述采用复杂图像集对多目标识别模型迭代训练的方法，具体包括：
5.如权利要求4所述的在线教育平台用户认证方法，其特征在于：所述模型识别精度通过以下公式计算：
6.如权利要求5所述的在线教育平...
【专利技术属性】
技术研发人员：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，
申请(专利权)人：安徽建工生态科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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