【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物联网通信，尤其涉及一种基于nfc快速识别采集身份信息的方法。
技术介绍
1、nfc技术作为一种短距离通信技术，在实际生活中得到了广泛的应用，在传统的身份信息采集方式中，往往需要通过扫描身份证等方式进行手动操作，操作过程耗时且不便于大规模应用，需要一种更加可靠、快速、安全的身份信息采集技术，基于此，提出了一种基于nfc快速识别采集身份信息的技术方案，该技术方案通过将nfc芯片嵌入到身份证或者其他可识别证件中，将身份证与nfc读卡器进行非接触式识别，从而快速获取身份信息，通过利用计算机深度学习算法以及机器视觉技术对用户进行人脸特征识别，实现对用户身份信息安全的快速、准确的认证，通过加密算法进行加密数据后上传至云端数据库，有效防止数据泄露，提供安全、可靠的身份信息存储方式。然而，传统的身份信息采集方式主要问题是识别速度低，准确性较低，安全性较差的问题。
技术实现思路
1、本专利技术为解决上述技术问题，提出了一种基于nfc快速识别采集身份信息的方法，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种基于nfc快速识别采集身份信息的方法，所述方法包括以下步骤：
3、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；
4、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
5、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；
6、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；
7、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；
8、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；
9、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身份信息云端数据集。
10、本专利技术提供了一种基于nfc快速识别采集身份信息的方法，快速响应设备对用户证件进行身份信息读取，并通过云端数据库处理生成nfc身份信息云端数据集，能够大大缩短身份信息采集的时间，提高效率，同时，基于云端数据处理还可以提高身份信息的安全性，保护用户的隐私数据，通过利用基于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编解码重构，生成用户身份信息基础图集，能够进一步优化身份信息采集的速度和准确性，并通过屏幕展示方便用户核对身份信息是否正确，通过人脸识别技术和卷积神经网络算法，对用户面部信息进行特征提取和处理，进一步提高身份信息采集的准确性和安全性，利用三维建模软件对面部信息进行3d渲染，能够更全面的识别用户面部特征，从而避免了传统二维图像识别方法易受其他相似面部特征干扰的缺陷，保证了身份信息采集的准确性，通过对基于用户面部信息的数据对比来核对身份信息，进一步提高身份信息采集的准确性和安全性，减少信息泄露的风险，保护用户的个人隐私，通过对nfc身份信息进行模型训练，构建nfc身份识别模型，并对模型进行加密保护，能够大大提高身份信息的安全性和可靠性，防止信息被非法获取和篡改，保护用户的个人权益。
11、优选地，步骤s1包括以下步骤：
12、步骤s11：基于nfc协议利用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，身份信息数据包括用户id数据，用户基本信息数据，用户指纹数据，用户权限数据；
13、步骤s12：利用信息收集模块对身份信息数据进行数据集合，生成身份信息数据包；
14、步骤s13：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；
15、本专利技术通过nfc快速响应设备对用户证件进行身份信息读取，能够大大缩短身份信息采集的时间，提高效率，同时，身份信息数据包中包含用户id数据、用户基本信息数据、用户指纹数据、用户权限数据，以及其他必要的身份信息，能够全面、准确、安全地采集用户的身份信息，利用信息收集模块对身份信息数据进行数据集合，能够便捷地将多个信息数据合并，减少信息采集和整合的时间和工作量，提高工作效率，通过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，能够进一步优化身份信息采集的速度和准确性，提高信息的安全性和可靠性，同时，云端数据集的生成还能够方便后续身份信息的查询、管理和更新，为用户提供更便捷的服务。
16、优选地，步骤s2包括以下步骤：
17、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；
18、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；
19、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；
20、步骤s24：将用户身份信息基础图集进行屏幕展示；
21、本专利技术通过基于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，能够将原始数据高维度的向量表示转换成低维度的潜在向量数据表示，从而降低数据的维度，减少数据的冗余，提高数据的抽象表达能力和准确性，利用变分自动解码器进行解码，能够将nfc身份信息潜在向量数据重新解码，生成nfc身份信息低维数据图，使得数据更加易于理解和可视化，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，能够根据用户的需求和习惯，生成个性化的用户身份信息基础图集，并最大程度地保留原始数据的价值和准确性，将用户身份信息基础图集进行屏幕展示，能够方便用户直观地浏览和了解自己的身份信息图谱，提升用户的使用体验，增加系统的可靠性和可信度。
22、优选地，步骤s3包括以下步骤：
23、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；
24、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；
25、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本文档来自技高网...
【技术保护点】
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：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤为：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤为：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤为：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤为：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤S5的具体步骤为：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤S54的具体步骤为：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，步骤S6的具体步骤为：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，步骤S7的具体步骤为：
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，步骤S74的具体步骤为：
【技术特征摘要】
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：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s1的具体步骤为：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤s2的具体步骤为：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤s3的具体步骤为：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤s4的具体步骤为：
【专利技术属性】
技术研发人员：李志，张春阳，杨成林，汪晓东，易悠，
申请(专利权)人：湖南三湘银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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