【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及高维向量实时查询，尤其涉及基于人证识别的人员信息大数据筛查方法和系统。
技术介绍
1、在基于身份核验的人员安全管理中，通常需通过证件识别技术（如身份证ocr）或生物特征（如人脸）获取人员标识信息，并在后台海量数据库中进行实时筛查匹配，数据库包含动态更新的名单数据（如重点人员库、行为特征向量库），且筛查过程需满足秒级响应要求；现有技术普遍采用近似最近邻搜索（ann）算法处理高维向量相似性查询（如基于人脸特征的行为关联分析），或通过索引优化加速结构化标识（如身份证号）的精确检索，然而，当面对亿级数据规模与高频名单更新（如实时新增风险人员记录）时，系统需持续维护高效的查询索引结构。
2、当前技术难以在动态数据环境下兼顾实时筛查的查询精度、响应速度与数据一致性，具体表现为：为满足实时性要求而采用的轻量级索引结构会降低模糊检索的准确率，而高精度索引的维护操作（如重建、增量更新）会阻塞查询流程或导致结果滞后；同时，高频数据更新进一步放大索引维护开销，造成检索精度、系统时延与数据新鲜度三者间的相互制约，该矛盾在需要持续更新亿...
【技术保护点】
1.基于人证识别的人员信息大数据筛查方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人证识别的人员信息大数据筛查方法，其特征在于，所述步骤S1包括：
3.根据权利要求1所述的基于人证识别的人员信息大数据筛查方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
4.根据权利要求1所述的基于人证识别的人员信息大数据筛查方法，其特征在于，所述步骤S3包括：
5.根据权利要求1所述的基于人证识别的人员信息大数据筛查方法，其特征在于，所述步骤S4包括：
6.根据权利要求1所述的基于人证识别的人员信息大数据筛查方法，其特征在于，所
【技术特征摘要】
1.基于人证识别的人员信息大数据筛查方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人证识别的人员信息大数据筛查方法，其特征在于，所述步骤s1包括：
3.根据权利要求1所述的基于人证识别的人员信息大数据筛查方法，其特征在于，所述步骤s2包括：
4.根据权利要求1所述的基于人证识别的人员信息大数据筛查方法，其特征在于，所述步骤s3包括：
5.根据权利要求1所述的基于人证识别的人员信息大数据筛查方法，其特征在于，所述步骤s4包括：
6.根据权利要求1所述的基于人证识别的人员信息大数据筛查方法，其特征在于，所述步骤s5包括：
7.根据...
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