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文档简介

基于多模态数据融合的身份核查方法及系统化图像质量并对比预存数据以提高身份核查的他相关欺诈行为，增强消费者对数字服务的信2基于所述用户身份信息提取结果，捕捉用户的面部图像，对面基于所述虹膜匹配评估结果和面部匹配度评估结果，评估用户身基于所述虹膜匹配评估结果和面部匹配度评估结果，提取用户的和3基于所述用户当前的面部特征和用户身份信息提取结果，将用户面部特面部特征数量，为第i个面部特征的权重系数，vicea是用户当前面部的第i个特征值，基于所述虹膜图像中关键特征和用户身份信息提取结果，将用户当基于身份验证环境，提取设备所需的安全等级和基准核查阈值4基于所述调整后的核查阈值T和身份匹配度评分P，将身份匹配度评分P与调整后的核面部匹配模块提取用户面部特征，将用户面部特征与预存的用户面部数据进行对比，虹膜匹配模块基于所述用户身份信息提取结果，捕捉用户当前5[0004]传统方法仅依赖单一生物识别技术或简单的密码学应用，限制了安全性和适用6和7vsoay是预存的第个虹膜特征值。8位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必9和和wsz=0.5，ws3=0.5，权重反映了不同特征的重要性。Vuw=[0.9,0.8,,0.85])，表示特征计算结果S=92.83，表示用户的面部特征与数据库中存储的特征匹配度高，匹配N43.89vsoay是预存的第个虹膜特征值。。M=100·0.9753计算结果M=97.53表示当前提取的虹膜特征与预存的虹膜特征之间有非常高的设定：ap=0.6，yp=0.1，其中虹膜数据比面部数据更重要。M=8计算结果P=5.2707，表示综合虹膜和面部匹配度后的身份匹配度分数，分数将=7·1.0373计算结果TN7.2611，显示在当前的安全和环境设置下，调整后的匹配度核查阈本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施

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