[發明專利]一種用戶身份稽核方法和設備

在審

• 申請號: 201910791825.2
• 申請日: 2019-08-26
• 公開（公告）號: CN112434547A
• 公開（公告）日: 2021-03-02
• 發明（設計）人: 楊永宏;劉忱;涂鋒;王建宏;劉鈺柏;黃志豪
• 申請（專利權）人: 中國移動通信集團廣東有限公司;中國移動通信集團有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京國昊天誠知識產權代理有限公司 11315
• 代理人: 朱文杰

1.一種用戶身份稽核方法，其特征在于，包括：

獲取待稽核用戶的身份表征圖像和待稽核圖像，提取所述待稽核圖像的人臉特征向量和所述身份表征圖像的人臉特征向量，以及，提取所述待稽核圖像的圖像深度特征向量；

根據所述待稽核圖像的人臉特征向量和所述待稽核圖像的圖像深度特征向量，利用預設的圖像翻拍判斷模型判斷所述待稽核圖像是否為翻拍圖像，得到第一判斷結果；

根據所述身份表征圖像的人臉特征向量和所述待稽核圖像的人臉特征向量，判斷所述待稽核圖像對應的用戶是否為所述待稽核用戶，得到第二判斷結果；

根據所述第一判斷結果和所述第二判斷結果，確定用戶身份稽核結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述待稽核圖像的人臉特征向量和所述待稽核圖像的圖像深度特征向量，利用預設的圖像翻拍判斷模型判斷所述待稽核圖像是否為翻拍圖像，得到第一判斷結果，包括：

將所述待稽核圖像的人臉特征向量和所述圖像深度特征向量輸入預設的圖像翻拍判斷模型進行處理，并獲取所述圖像翻拍判斷模型的處理結果；其中，所述預設的圖像翻拍判斷模型為二分類模型；

根據所述處理結果確定所述待稽核圖像為翻拍圖像，或者確定所述待稽核圖像為非翻拍圖像。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述身份表征圖像的人臉特征向量和所述待稽核圖像的人臉特征向量，判斷所述待稽核圖像對應的用戶是否為所述待稽核用戶，得到第二判斷結果，包括：

計算所述身份表征圖像的人臉特征向量和所述待稽核圖像的人臉特征向量之間的第一歐式距離；

若所述第一歐式距離大于預設值，則確定第二判斷結果為所述待稽核圖像對應的用戶不是所述待稽核用戶；

若所述第一歐式距離小于預設值，則確定第二判斷結果為所述待稽核圖像對應的用戶是所述待稽核用戶。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述第一判斷結果和所述第二判斷結果，確定用戶身份稽核結果，包括：

若第一判斷結果為待稽核圖像為非翻拍圖像，所述第二判斷結果為所述待稽核圖像對應的用戶是所述待稽核用戶，則確定所述用戶身份稽核結果為稽核通過；

若第一判斷結果為待稽核圖像為翻拍圖像，所述第二判斷結果為所述待稽核圖像對應的用戶是所述待稽核用戶，或者，第一判斷結果為待稽核圖像為翻拍圖像，所述第二判斷結果為所述待稽核圖像對應的用戶不是所述待稽核用戶，則確定所述用戶身份稽核結果為稽核不通過。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取待稽核用戶的身份表征圖像和待稽核圖像之前，還包括：

獲取多組第一樣本圖像數據和多組第二樣本圖像數據，每組所述第一樣本圖像數據中包括的身份表征圖像和待稽核樣本圖像對應同一用戶，每組所述第二樣本圖像數據中包括的身份表征圖像和待稽核樣本圖像對應不同用戶；

將所述第一樣本圖像數據和所述第二樣本圖像數據代入卷積神經網絡中進行模型訓練，得到人臉特征向量提取模型。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，還包括：

獲取翻拍圖像樣本數據和非翻拍圖像樣本數據；

通過所述人臉特征向量提取模型分別提取所述翻拍圖像樣本數據和所述非翻拍圖像樣本數據的人臉特征向量，通過卷積神經網絡分別提取所述翻拍圖像樣本數據和所述非翻拍圖像樣本數據的圖像深度特征向量；

將所述翻拍圖像樣本數據的人臉特征向量和圖像深度特征向量以及所述非翻拍圖像樣本數據的人臉特征向量和圖像深度特征向量輸入到二分類模型中進行訓練，將訓練完成的所述二分類模型確定為所述預設的圖像翻拍判斷模型。