[發明專利]智能鑒定方法、裝置、設備和介質

在審

• 申請號: 201810614076.1
• 申請日: 2018-06-14
• 公開（公告）號: CN109145703A
• 公開（公告）日: 2019-01-04
• 發明（設計）人: 馬榮南
• 申請（專利權）人: 北京凌云智鏈科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06Q30/00;G06Q30/06;G06Q20/38
• 代理公司: 北京東方億思知識產權代理有限責任公司 11258
• 代理人: 彭瓊

1.一種智能鑒定方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取第一特征信息，所述第一特征信息是指待驗證圖片的特征信息；

對比所述第一特征信息與第二特征信息，確定所述第一特征信息與所述第二特征信息之間的圖片相似度值，第二特征信息是通過預存儲鍵值查找在區塊鏈上的預存儲信息得到的特征信息；

當所述圖片相似度值大于預設圖片相似度閾值，則所述待驗證圖片通過鑒定。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法，還包括：

獲取第一人臉特征信息，所述第一人臉特征信息是指待驗證人臉的特征信息；

對比所述第一人臉特征信息和第二人臉特征信息，確定人臉相似度值，所述第二人臉特征信息是根據預存儲數字證書和預存儲公鑰查找在所述區塊鏈上的所述預存儲信息得到的人臉特征信息；

當所述人臉相似度值大于預設人臉相似度值，則所述待驗證人臉通過鑒定；

在所述待驗證人臉通過鑒定后，通過預存儲私鑰獲取存儲在所述區塊鏈上的所述預存儲數字證書。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預存儲鍵值是指在所述區塊鏈上存儲所述預存儲信息時反饋的唯一資產標識ID。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一特征信息、所述第二特征信息、所述第一人臉特征信息和所述預存儲信息均是通過預訓練的深度卷積神經網絡模型提取的信息。

5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述獲取第一人臉特征信息，包括：

獲取預設時間段內所述待驗證人臉的眼睛視頻信息；

確定所述眼睛視頻信息中每幀圖片信息的多個關鍵點信息；

根據所述多個關鍵點信息確定眼睛狀態信息，將所述眼睛狀態信息作為所述第一人臉特征信息。

6.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述預存儲信息包括以下至少一種：預存儲圖片信息、預存儲人臉信息和預存儲作者基本信息。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述預存儲數字證書是根據所述預存儲人臉信息和所述預存儲作者基本信息生成的證書。

8.一種智能鑒定裝置，其特征在于，所述裝置包括：

第一獲取模塊、第一對比模塊和第一鑒定模塊；

所述第一獲取模塊，用于獲取第一特征信息，所述第一特征信息是指待驗證圖片的特征信息；

所述第一對比模塊，用于對比所述第一特征信息與第二特征信息，確定所述第一特征信息與所述第二特征信息之間的圖片相似度值，第二特征信息是通過預存儲鍵值查找在區塊鏈上的預存儲信息得到的特征信息；

所述第一鑒定模塊，用于當所述圖片相似度值大于預設圖片相似度閾值，則所述待驗證圖片通過鑒定。

9.根據權利要求8所述的裝置，其特征在于，所述裝置，還包括：

第二獲取模塊、第二對比模塊和第二鑒定模塊；

所述第二獲取模塊，用于獲取第一人臉特征信息，所述第一人臉特征信息是指待驗證人臉的特征信息；

所述第二對比模塊，用于對比所述第一人臉特征信息和第二人臉特征信息，確定人臉相似度值，所述第二人臉特征信息是根據預存儲數字證書和預存儲公鑰查找在所述區塊鏈上的所述預存儲信息得到的人臉特征信息；

所述第二鑒定模塊，用于當所述人臉相似度值大于預設人臉相似度值，則所述待驗證人臉通過鑒定；以及用于

在所述待驗證人臉通過鑒定后，通過預存儲私鑰獲取存儲在所述區塊鏈上的所述預存儲數字證書。

10.一種終端設備，其特征在于，包括：

存儲器、處理器、通信接口和總線；

所述存儲器、所述處理器和所述通信接口通過所述總線連接并完成相互間的通信；

所述存儲器用于存儲程序代碼；

所述處理器通過讀取所述存儲器中存儲的可執行程序代碼來運行與所述可執行程序代碼對應的程序，以用于執行如權利要求1至7任一項所述的智能鑒定方法。

11.一種計算機存儲介質，其特征在于，包括指令，當所述指令在計算機上運行時，使所述計算機執行根據權利要求1至7任一項所述的智能鑒定方法。