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申请/专利权人：湖南三湘银行股份有限公司

摘要：本发明涉及物联网通信技术领域，尤其涉及一种基于NFC快速识别采集身份信息的方法，该方法包括以下步骤：利用NFC快速响应设备对用户证件进行身份信息读取，生成身份信息数据包；将身份信息数据包上传至NFC身份信息云端数据库，生成NFC身份信息云端数据集；基于用户身份信息基础图集对用户面部信息进行扫描处理，生成初始面部信息图像；利用图像几何结构法对初始面部信息图像进行面部阈值切割，生成第一面部图像及第二面部图像。本发明实现了对身份信息快速识别采集，且准确性较高，安全性良好。

主权项：1.一种基于NFC快速识别采集身份信息的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：利用NFC快速响应设备对用户证件进行身份信息读取，生成身份信息数据包；将身份信息数据包上传至NFC身份信息云端数据库，生成NFC身份信息云端数据集；步骤S2：利用神经网络算法的变分自动编码器对NFC信息身份云端数据集进行数据编解码重构，生成用户身份信息基础图集；将用户身份信息基础图集进行屏幕展示；其中，步骤S2包括以下步骤：步骤S21：利用神经网络算法的变分自动编码器对NFC身份信息云端数据集进行数据编码，生成NFC身份信息潜在向量数据；步骤S22：利用变分自动解码器对NFC身份信息潜在向量数据进行解码，生成NFC身份信息低维数据图；步骤S23：利用随机梯度下降优化算法对NFC身份信息低维数据图进行最小误差重构，生成用户身份信息基础图集；步骤S24：将用户身份信息基础图集进行屏幕展示；步骤S3：基于用户身份信息基础图集对用户面部信息进行扫描处理，生成初始面部信息图像；利用图像几何结构法对初始面部信息图像进行面部阈值切割，生成第一面部图像以及第二面部图像；其中，步骤S3包括以下步骤：步骤S31：基于用户身份信息基础图集利用机器视觉算法对用户面部信息进行扫描处理，获取初始面部信息数据；步骤S32：对初始面部信息数据进行数据预处理，生成初始面部信息图像；步骤S33：利用图像几何结构法对初始面部信息图像进行上下面部阈值切割，生成上面部初始图像及下面部初始图像；步骤S34：利用直方图均衡化算法对上面部初始图像及下面部初始图像进行图像灰度级均匀化分布处理，生成第一面部图像以及第二面部图像；步骤S4：利用人脸识别技术对第一面部图像以及第二面部图像进行面部特征点标记，生成面部特征点间距数据；利用三维建模软件Blender对面部特征点间距数据进行3D渲染，生成面部间距点线3D模型；其中，步骤S4包括以下步骤：步骤S41：利用基于特征方法的人脸识别技术对第一面部图像以及第二面部图像进行特征数据提取，生成面部特征数据；步骤S42：利用特征点检测算法对面部特征数据进行面部特征点标记，生成面部特征点坐标数据；步骤S43：对面部特征点坐标数据进行五官间距计算，生成面部特征点间距数据，面部特征点间距数据包括额头间距数据、双眼间距数据、眉眼间距数据、鼻嘴间距数据以及嘴巴间距数据；步骤S44：利用三维建模软件Blender对面部特征点间距数据进行数据导入，生成面部3D间距数据；步骤S45：利用光线追踪法对面部3D间距数据进行3D渲染，生成面部间距点线3D模型；步骤S5：利用卷积神经网络对面部间距点线3D模型进行膨胀卷积及多尺度采样，生成面部卷积特征模型；其中，步骤S5包括以下步骤：步骤S51：将面部间距点线3D模型作为数据输入，并利用超像素卷积网络进行卷积预处理，生成面部间距预处理管道；步骤S52：利用超像素算法对面部间距预处理管道进行卷积数据切割，生成面部高精低维卷积特征图；步骤S53：利用膨胀卷积算法对面部高精低维卷积特征图进行边缘特征加强处理，生成面部卷积特征网络；步骤S54：利用多尺度采样算法对面部卷积特征网络进行空间金字塔池化多层采样，生成面部卷积特征序列；其中，步骤S54包括以下步骤：步骤S541：利用多尺度采样算法对面部卷积特征网络进行空间金字塔池化多层采样，生成面部多尺度特征图；步骤S542：对面部多尺度特征图进行卷积特征映射，生成面部多尺度向量集；步骤S543：利用面部多尺度向量集进行向量拼接，生成面部卷积特征序列；步骤S55：将面部卷积特征序列作为数据输出，并利用超像素卷积网络进行数据挖掘算法建模，生成面部卷积特征模型；步骤S6：根据面部数据特征模型对用户面部信息进行数据核对，生成NFC业务身份特征信息；步骤S7：利用深度学习算法对NFC业务身份特征信息进行模型训练，构建NFC身份识别模型；基于NFC身份识别模型关联用户，实现NFC快速识别采集身份信息；利用MD5加密算法对NFC身份识别模型进行模型同态加密，生成NFC业务身份加密模型；利用HTTPS协议将NFC业务身份加密模型上传至NFC身份信息云端数据库。

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