社保即通常说的“五险”，具体五险即：养老保险、医疗保险、失业保险、工伤保险和生育保险；从现状来看，在领取保险金的过程中存在很大的问题。养老保险中，很多已去世的被保人，按相关法律和规定，其本人或其家属不可再领取养老金，但瞒报、冒领保险金的现象却一直发生。医疗保险中，他人冒领医药等现象屡见不鲜。失业、工伤和生育保险也有这样或者那样的类似问题。这不仅损害了国家社保的基本资金，侵犯了他人的权利，也干扰了国家社会保障制度的正常运行。
这种问题仅仅靠法律法规和个人道德还是不够的，还要辅以相应的技术手段，利用高科技解决瞒报、冒领、错领等问题。现在的社保是通过IC卡+照片的方式来确认被保人。这在一定程度上能解决此类问题，但是在中国特有的国情下还是不能得到完全的解决。
社保人脸生存认证系统是通过采用人脸识别技术、图像处理技术和社保人员数据库的结合，使得社保中心既能保证提供优质的社会管理服务，又能对社保基金监管提供了一种有力的手段，增强社保基金的支撑能力，维护所有参保人的合法权益。
社保人脸生存认证系统是以人脸识别为核心的身份认证系统，基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、记忆存储和比对辨识，达到识别不同人身份的目的。通过现场采集的人脸识别与数据库中已登记的人脸识别进行一对一的比对，核准个人身份，防止他人冒领或骗取社保基金。
社保人脸生存认证系统的建设，必须满足"以人为本，跟踪一生，服务一生"的设计原则，人脸生存认证系统的业务需求，在总体方案设计所采用的技术优于目前国内采用的平面静态人脸识别技术，本人脸识别身份认证技术，在人脸识别图像采集、比对时，能够实时检测活体状态，且嵌入加密技术，具有不可抵赖性和不可克隆性，并能达到人脸识别图像防止伪造、防止人脸识别图像在网络传输中的被篡改或攻击的安全性要求。
人脸生存认证系统核心识别技术，应具有识别精度高、比对速度快、硬件可靠耐用、系统稳定、功能强大、可远程比对等优点，同时人脸生存认证系统设计能够支持异地生活的社保人员，通过远程实时认证管理，人脸生存认证系统整体可识别率、应达到99%以上。
社保人脸生存认证系统将人脸识别技术用于身份认证领域，以简便、廉价、稳定的方式为民政信息系统和社保人员提供服务。它涉及到的技术繁复多样，对系统外接口众多，操作相关人群数量庞大，绝不仅仅是一个简单的信息管理系统。因此，在系统设计时，应尽量考虑以下因素：
社保人脸生存认证系统最终目的是为社保主业务提供严谨、严密、严肃的信息服务，尽可能堵住社保基金的漏洞，因此，无论从业务设计，软件设计，技术应用上，都应当体现严谨性原则。
● 产品标准的规范性：产品应完全遵守国家、行业的所有现行技术与业务规范。
● 业务流程的规范性：社保人脸识别身份认证系统是与社保业务密切相关的。因此，其业务设计应紧密围绕社保业务，尽可能地考虑社保业务的各种特殊情况和特殊需求，使其严谨化、流程化、规范化，这样才能使社保业务经办机构能够合理利用资源，提高系统运行效率。
● 开发过程的规范性：在技术实现上，开发过程严格遵守UML等各种信息技术规范，技术文档和编码具有很高的规范性。
社保人脸生存认证系统的特点是非日常，操作涉及人员众多，因此，可用性和易用性相当重要：
● 可用性：社保人脸生存认证系统的目的是解决社保基金的流失问题。但身份认证工作本身也是一项费时费力工作，也需要一定的成本投入，如果成本投入过大，那么整个系统运行会得不偿失。因此，系统从设计思想上应想方设法为用户节省开支，降低成本。
● 易用性：系统运行时，操作时不仅仅涉及到社保机构工作人员，同时又涉及到全部的社保人员，如果认证的组织流程和操作流程不顺畅，不仅影响到社保发放工作，而且会引发社保人员的不满和抵触情绪。因此，系统应尽可能地保证程序的易用性，减少因操作问题而带来的麻烦。
● 完整性：人脸生存认证在认证程中直接面对社保人员，此时正是对社保业务数据进行补充完善的大好时机，因此，系统应提供对社保系统补充数据的功能，使得人脸生存认证系统能更好地为社保系统服务。
信息技术尤其是软件技术发展迅速，新理念、新体系、新技术迭相推出，这造成了新的、先进的技术与成熟的技术之间的矛盾。因此，在设计理念、技术体系、产品选用等方面要求先进性和成熟性的统一，以满足系统在很长的生命周期内持续的可维护和可扩展。采用先进的.NET架构，使得系统具有简化的结构和开发过程；具有很强的可伸缩性，适应各种变化要求；与现有信息系统有效的集成；对服务器，工具和组件可进行灵活的选择；安全模型更加灵活。采用面向对象的分析设计模式，利用UML、多线程、组件化、中间件等国际流行的先进技术，借鉴原子业务、规则、工作流的设计思想，从而保证系统开发的先进性。
引入统一开发过程，规范项目管理的流程，保证软件开发的质量。
社保人脸生存认证系统绝对数据量庞大，应用环境复杂，从数据到系统，都要保证足够的安全性。
人脸生存认证系统的数据，关系到社保金的发放和管理，以及相关的数据核查，一旦数据丢失，损失不可估量，因此保证数据安全至关重要。
人脸生存认证系统应用环境复杂，既有局域网的应用，又有广域网和互联网的应用，还有管辖单位的应用。从各个环节都要保证足够的安全信息安全和网络安全。
社保人脸生存认证系统并不是简单和孤立的应用系统，必须将其融入整个社会保障事业。因此，该系统必须高瞻远瞩，把握整个行业趋势，做出一个长远的规划。
是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流 . 首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。 人脸识别具有如下特点：
● 唯一性：人脸识别具有很明显的特定性。至今尚找不出人脸识别完全相同的人,即使是相貌酷似的孪生兄弟姐妹的面部也各不相同。
● 非接触性：（相比较其他生物识别技术而言）非接触的，用户不需要和设备直接接触；。
● 非强制性：被识别的人脸图像信息可以主动获取
● 并发性：即实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；
● 适应性强：采用红外技术，适用于室内室外，白天黑夜等不同光源环境。
● 自然性：是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。
动态局部特征分析技术（Dynamic Local Feature Analysis,DLFA）识别人脸特征，首先进行人脸照片的预处理，目的是为了去除照片过高的噪声，将输入的人脸照片用边缘适应检测的方法转换成二进位的照片，再提取出人脸皮肤肌理，然后使用局部特征分析方法来处理脸部的边缘阴影和肤纹，从而识别人脸。
局部特征分析（LFA）是一种用局部特征表示的类似于搭建积木统计的技术， 基于所有的人脸都可由很多简化的结构单元块综合而成。LFA使用32到50个单元块区域来辨别一个人脸，选用的最通常的点包括鼻子、眼睛、嘴巴和特定的骨骼曲率差，如脸颊。这些单元块是使用复杂的统计技术而形成的，它们代表了整个人脸，通常跨越多个像素并代表了普遍的脸部形状，但并不是通常意义上的脸部特征。要确定一个人脸不仅仅取决于特性单元块，还决定于它们的几何结构(如形状和相关位置)。 通过这种方式，LFA将人脸的特性对应为一种复杂的数字表达式，就可以进行人脸识别了。
用动态边缘分析方法获得的脸形信息能减少不同光线环境的影响，而肤纹信息提供了标准化的人脸特征的细节。将脸形和肤纹两种信息组合再用局部特征分析（LFA）算法来比较、统计脸部的173个特征点，不论登记和识别人脸时是在何种光线环境下，我们的人脸识别算法都能得到一个很高识别率，可以在百万人中精确地辨认出一个人。
● 通过多年的研究，近600万人的使用，测试比较了几乎所有国际厂商的人脸识别算法及硬件，跟踪国际近7年的时间，多年商业化的操作，形成了成熟、稳定的核心算法。
● 面部360度任意旋转，高速比对,各种参数阀值设定适合民用或警用，对人脸识别图象质量要求非常低。其性能指标如下：
特定人脸子空间(FSS)算法。该技术来源于但在本质上区别于传统的"特征脸"人脸识别方法："特征脸"方法中所有人共有一个人脸子空间，计算所的方法则为每一个体人脸建立一个该个体对象所私有的人脸子空间，从而不但能够更好的描述不同个体人脸之间的差异性，而且最大可能地摈弃了对识别不利的类内差异性和噪声，因而比传统的"特征脸算法"具有更好的判别能力。另外，针对每个待识别个体只有单一训练样本的人脸识别问题，提出了一种基于单一样本生成多个训练样本的技术，从而使得需要多个训练样本的个体人脸子空间方法可以适用于单训练样本人脸识别问题。
● 人脸捕获与跟踪功能： 人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。
● 人脸识别比对： 人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。
● 人脸的建模与检索：可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板（人脸特征文件）保存到数据库中。在进行人脸搜索时（搜索式），将指定的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。
● 真人鉴别功能： 系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一幅照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。
● 图像质量检测： 图像质量的好坏直接影响到识别的效果，图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估，并给出相应的建议值来辅助识别。
●数据压缩技术
社保人脸识别身份认证系统对于人脸识别图像采用和美国FBI 标准 WSQ兼容的压缩算法，对于现场照片，采用JPEG压缩。保证在不影响图像质量的前提下，最大限度的减少网络数据传输量。以提高系统速度。
●数据DES加密技术
社保人脸识别身份认证系统对于图像数据传输的安全做了充分的考虑。人脸识别工作终端采用安全锁技术，对数据的传输采用了标准的DES加密,提供可靠的安全性.保证数据的绝对安全。
●多媒体人脸识别技术
利用摄像头进行现场照像，为身份认证提供了补充的认证方式，在比对失败时，可以通过照片比对处理异常。
●身份证读卡验证，确认领取人员是参保人员本人，为身份确认提供了另一种补存方式。
社保人脸生存认证系统包括中前端生存认证摄像机、生存认证移动终端、互联网平台几个子系统。
社保中心服务器负责保存所有的数据，并给下一级的社保服务器分配用户权限，开放相对应的社保资源。负责整个系统的管理，如用户和权限管理、系统参数管理、采集点管理、互联网用户管理等等；
实现从认证通知、人脸识别操作到异常处理等等一整套的主体业务流程；
实现与其它系统和子系统进行数据交换；进行常规查询统计。
其它一些辅助功能，例如与社保系统的信息维护、信息交互以及一些实用的工具。
一人多保检测，以抽查和扫描两种方式实现。
● 互联网平台
互联网平台借助互联网丰富的网络资源，以较小的代价完成大量的布点，可以与管辖单位、社区甚至网吧等等形成良好的合作关系，使得大量集中的工作可以分解下去，提高系统采集和认证工作的效率。同时，为日后实现异地认证业务打下坚实基础。
基于.Net架构的B/S/S系统，可扩展性强，轻松实现并行比对。
浏览器访问，免于安装维护；
安全锁与网络安全手段配合使用，拥有极强的安全性。
操作简便，富于人性化，使用方便，适于普及。
● 移动终端
移动终端是将社保人员的信息和人脸识别数据下载到识别终端，对已下载的社保人员进行人脸生存认证和核查工作，再通过数据接收与社保数据库进行资料交换，是人脸生存认证系统的一个有力补充。
灵活机动，既可用于上门服务，也可用于小型单位的集中采集或认证。
对于新增人员，可录入信息后先行采集人脸识别，上报后处理与中心数据的同步。
● 下级平台
对于较大的社区或村镇，可以将其所管辖的人员数据下载至本地，进行进一步细化管理和人脸识别业务操作。
生存认证结果和人脸照片数据随时可以上报至中心。
新增人员处理与照常进行。
人脸识别的应用通常以登记、核查、黑名单这三个环节为主，因此，大多数的人脸识别应用是围绕着这三个环节展开业务的。但是，人脸生存认证系统用于社保身份认证领域，必须加进行业特征，与社保业务紧密结合，才能充分发挥作用。
1. 异常处理
异常处理是人脸识别身份认证系统中一个相当重要的概念。异常处理来源于黑名单，但对其进行了很大的扩充，形成一整套完备的处理体系。异常是身份认证工作中所有必须关注的现象和结果。我们认为社保人脸识别系统的目标就是发现异常、关注异常、处理异常。人脸识别系统中定义了六种异常，这六种异常基本上涵盖了身份认证业务中所有值得关注的现象：
比对失败：社保人员在进行人脸识别核查时，未能通过核查。
超期：简单地说就是应该参加登记或比对，但在规定期限内没有进行。它与采集通知紧密相关。严格地讲，这种异常比前两种异常更加可疑。
停发终止报警：某些社保员由于特殊原因未能进行人脸识别登记、核查而造成停发，之后该人员又通过了核查，表明该人员仍然生存，此时对此类人员应通知社保老系统恢复其待遇发放。
异常处理不仅要捕捉到异常，同时还要处理异常，不同的异常对应不同的处理方式。系统对异常的处理方式有以下几种：
停发通知：这是最常用的一种处理，目的是将异常人员的社保金进行停发。停发的请求可以通过与社保信息系统的接口直接处理，如社保信息系统不允许人脸识别系统直接操作社保数据，也可以生成报送社保系统的停发通知单。
重新通知：针对卡片方式产生的异常，以及超期等异常，可以重新发出采集通知，通知异常人员重新进行相应操作。
强行通过：对于活体比对失败，可以通过相片辨认、签名辨认等手段进行补充认证，如核实该人员确定生存，可以强行通过以取消本次异常。
恢复通知：这是针对停发终止报警的专用处理，与停发通知类似。
忽略：对于由测试引起的异常或其它必要的原因，可以忽略本次异常。
2. 业务流程
为了准确地捕捉到身份认证工作的异常，必须建立一套完整的业务流程：
案例：
1.湖北宜昌市
2.湖北秭归县
3.四川绵阳市
4.湖南新化县
本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/42724974fab069dc502201af.html
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