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龙图腾网获悉贵州工匠行科技有限公司申请的专利一种基于ai大模型的模拟面试方法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：CN120475119B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510963262.6，技术领域涉及：H04N5/913；该发明授权一种基于ai大模型的模拟面试方法是由李华平;周述红;田阳欢;戴珣;赵镒;杨旭;徐志伟设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ai大模型的模拟面试方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于ai大模型的模拟面试方法，本发明涉及模拟面试技术领域，本发明通过采集授权用户每次模拟面试后对应上传的录制数据，由模糊化处理模块对其进行分析，分析过程中针对录制数据中包含的每一个问题文本的录制视频数据逐帧进行模糊化处理，使针对每一帧图像的模糊化可逆，一方面确保模糊处理的针对性的同时保证了模糊处理的程度，使不同像素点的模糊力度动态化，相较于传统模糊算法实现了模糊处理的可逆性，另一方面针对图像中每一个像素点进行均值计算，使每一帧图像的加密结果具有唯一性，有效抵御暴力破解，且仅对人脸区域进行模糊化处理，相较于对整个录制数据进行加密，节省了计算资源和处理时间。

本发明授权一种基于ai大模型的模拟面试方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ai大模型的模拟面试方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：用户侧采集模块对授权用户本次模拟面试的录制数据进行采集并传输到模糊化处理模块，录制数据中包含有若干问题文本的问题编号和录制视频数据； 步骤二：模糊化处理模块接收到传输的授权用户本次模拟面试的录制数据后针对所述录制数据中包含的每一个问题文本的录制视频数据逐帧按照预设的模糊化处理规则处理得到每一个问题文本的录制模糊视频数据，模糊化处理规则如下： S11：按照问题编号从小到大的顺序将所述录制数据中每个问题文本依次标记为A1、A2、...、Aa，a≥1; S12：从所述录制数据中提取出问题文本A1的录制视频数据，然后按照播放的先后顺序将所述录制视频数据内包含的每一帧图像依次标记为B1、B2、...、Bb，b≥1，b为所述录制视频数据内包含的帧图像的总数量； 将b作为所述授权用户本次模拟相关于问题文本A1的广度印痕量，重新标记为C1; S13：从所述模糊化处理模块内存储的所述授权用户的用户信息中提取出模拟面试次数，将所述模拟面试次数作为所述授权用户本次模拟的深度印痕量C2； S14：从所述模糊化处理模块内存储的所述授权用户的用户信息中提取出面部采集图像，将其作为所述授权用户本次模拟的模糊基准图像； S15：确定所述模糊基准图像相关于问题文本A1的放大倍数E1； S16：根据放大倍数E1对所述模糊基准图像进行放大，得到所述授权用户本次模拟相关于问题文本A1的模糊放大图像； S17:将构成所述模糊放大图像的所有像素点依次标记为F1、F2、...、Ff，f=d1*x1-1+y1,式中x1、y1分别为每个像素点在所述模糊放大图像中的像素坐标的行、列坐标，d1为所述模糊放大图像的图像宽度，x1、y1的取值范围分别为d2、d1，d2为所述模糊放大图像的图像高度； 将构成人脸区域的所有像素点依次标记为G1、G2、...、Gg； S18：按照预设的模糊规则将图像B1的人脸区域中像素点G1进行可逆模糊； S19：按照S18依次将图像B1的人脸区域中像素点G2、G3、...、Gg进行可逆模糊，并在对像素点Gg进行可逆模糊后将此时的图像B1标定为可逆模糊前的图像B1的模糊图像； S110：按照S17到S19依次得到可逆模糊前的图像B2、B3、...、Bb的模糊图像；按照标记下标从小到大的顺序将图像B1、B2、...、Bb的模糊图像逐帧组合得到问题文本A1的录制模糊视频数据； S111：按照S11到S110依次得到问题文本A2、A3、...、Aa的录制模糊视频数据； 步骤三：模糊化处理模块在处理得到所述录制数据中包含的每一个问题文本的录制模糊视频数据后生成所述授权用户本次模拟面试的录制模糊数据并将其传输到视频存储模块进行存储； 模糊化处理模块包含有若干授权用户的用户信息，用户信息中包含有注册账号、注册密码、面部采集图像和模拟面试次数。

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