基于人脸识别的医院智能支付风险控制算法设计

针对医院智能支付设备移动支付时存在人脸和指纹生物特征识别准确率低,导致移动支付失效和终端设备安全性下降的问题,设计基于人脸识别的医院智能支付系统算法。首先,分别采用手机摄像头和指纹传感器进行人脸图像和指纹图像采集并进行预处理;然后采用匹配级融合基于稀疏表示的人脸识别算法和基于细化图像的特征提取算法,由此得到人脸指纹G-WMF匹配层融合算法,,以计算出人脸指纹的匹配分数,并在最短时间内进行人脸指纹最佳权重分配,最终与人脸指纹数据库进行匹配,由此实现生物特征快速准确识别。实验结果表明,人脸和指纹的权重系数分别为0.3和0.7,识别率为极大值时,说明权重系数为最佳权重系数。单模人脸识别算法和指纹识别算法的识别率分别为86.4%和88.3%,比本算法的识别率分别低了12.8%和10.9%;相较于相同均值融合算法,本算法的识别率高出了11.5%。由此可知,本算法的识别率更高,可在移动支付系统中进行应用,提升系统安全性和稳定性。

基于风险控制的医院门诊预付费自动结算方法研究

为了提高医院门诊预付费自动结算的风险管控能力,提出一种基于风险控制的医院门诊预付费自动结算方法。构建基于量化回归分析模型的医院门诊预付费自动结算风险控制模型,采用描述性统计分析方法进行医院门诊预付费自动结算大数据采样,对采样的医院门诊预付费自动结算数据采用最小二乘拟合方法进行数据信息化重构,构建医院门诊预付费自动结算数据的定量回归分析模型,提取医院门诊预付费风险控制大数据的关联规则量,根据关联规则分布集进行风险预测,计算医院门诊预付费自动结算的风险概率,根据概率分布模型进行风险控制。实证分析结果表明,采用该方法进行医院门诊预付费自动结算的风险控制性能较好,风险预测的收敛性较高,提高了医院门诊预付费自动结算风险概率预测和决算能力。