[发明专利]基于数理统计建立身份识别信息关联关系的方法及系统

说明书

基于数理统计建立身份识别信息关联关系的方法及系统,包括步骤:(1)在X场景中,采集身份识别维度A和身份识别维度B的信息;(2)在Y场景中,采集身份识别维度A和身份识别维度B的信息;(3)在X场景中,获取人物C的身份识别信息的待定有限集合J;(4)在Y场景中,获取人物C的身份识别信息的待定有限集合K;(5)将待定有限集合J和待定有限集合K的数据交集运算,得到有限集合L;(6)若集合L中元素数量为1,则该集合的元素为人物C的身份识别维度B的信息的确定结果;若集合L的元素数量＞1或=0,则重复步骤1‑5,并将集合L与新集合L’的结果交集运算,直至有限集合的元素数量为1或直至可选场景数据穷尽;该方法低成本、不涉及公民隐私信息泄露,实施简单便捷。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及基于数理统计建立身份识别信息关联关系的方法及系统。

背景技术

随着科技的不断进步，对于身份识别特征数据的采集和获取变得快速便捷，例如业界可以通过旷视、百度及科大讯飞等成熟的免费开放接口，通过摄像头能在短时间内大规模、低成本地采集多个人物面部识别信息；而通过WIFI探针等设备信息采集技术，能够在同一时间内大批量采集和捕获随身设备的MAC信息；但在实际业务使用场景中，往往仍然存在着难以在海量信息中，快速获取识别身份信息并有效建立关联关系，使得巨量采集的身份识别信息在实际业务中产生实际作用的问题，各种人物特征信息成为各自的信息孤岛。

传统的解决方法通常是借助国家机构或者大型企业的数据库，通过数据库技术的查询和对比建立关联模型。但此方法存在以下不足：

1.国家机关的数据库往往涉及国家信息安全问题，不便对普通机构和民众开放，限制了民用商业的应用场景。

2.大型企业的数据库，又存在三方面问题：(1)数据库的对接费用较高,对于中小型企业来说存在对接门槛问题；(2)由于大型企业的数据量较多,也会涉及公共信息安全问题，因此对中小型企业开放也存在政策上的限制问题；(3)企业数据库匹配成功率还受企业本身的市场覆盖率限制，数据库不能达到全面、实时覆盖，从而影响匹配成功率。

因此，建立一种简单、便捷、实时的身份识别信息的关联方法应用于商业和公共安全领域具有积极的社会意义。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于数理统计建立身份识别信息关联关系的方法，该方法具有低成本、不涉及公民隐私信息泄露，实施简单便捷的特点。

本发明的另一个目的在于提出一种基于数理统计建立身份识别信息关联关系的系统。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

基于数理统计建立身份识别信息关联关系的方法，包括如下步骤：

初始化，通过数理统计分析的方法，建立人的生物身份识别与人的随身设备身份信息的关联数据模型，其中，将人的生物身份识别特征作为身份识别维度A的信息，将人的随身设备特征作为身份识别维度B的信息；并设定某一人物的出现必然同时携带身份识别维度A和B的信息为高概率事件；

步骤1，在某一时间和地点采集人群的身份特征识别的数据，并在数据模型中标识为X场景数据，在此X场景中，同时采集身份识别维度A和身份识别维度B的信息；

步骤2，在另一个时间和地点采集人群的身份特征识别的数据，并在数据模型中标识为Y场景数据，在此Y场景中，同时采集身份识别维度A和身份识别维度B的信息；

步骤3，当某一人物C均在X场景和Y场景中出现，则在X场景中，通过人物C的身份识别维度A信息，搜索该X场景中身份识别维度B信息，得到身份识别维度B信息的有限集合，作为人物C的身份识别信息的待定有限集合J；

步骤4，在Y场景中，通过人物C的身份识别维度A信息，搜索该场景Y中身份识别维度B信息，得到身份识别维度B信息的有限集合，作为人物C的身份识别信息的待定有限集合K；