[發明專利]人臉識別方法及金融系統

有效

• 申請號: 202011381023.3
• 申請日: 2020-11-30
• 公開（公告）號: CN112329736B
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發明（設計）人: 姜召英
• 申請（專利權）人: 上海華瑞銀行股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T15/00;G06Q40/02
• 代理公司: 蕪湖宸澤知識產權代理事務所(普通合伙) 34208
• 代理人: 李俊建

本發明公開了一種人臉識別方法及金融系統，卷積神經網絡基于人臉圖像序列識別出所述用戶的第一人臉特征向量；通過第一網絡對所述第一人臉特征向量進行上卷積處理，得到第一三維特征圖；獲得用戶的人臉三維數據與所述三維特征圖之間的第一交叉熵；基于第一交叉熵反向調整所述第一三維特征圖，得到第二三維特征圖；以第二三維特征圖作為目標，基于第一網絡的損失函數反向調整所述第一人臉特征向量，得到第二人臉特征向量；獲得第二人臉特征向量與預先標注的樣本標簽之間的第二交叉熵；基于第二交叉熵反向調整第二人臉特征向量，得到第三人臉特征向量；基于所述第三人臉特征向量識別出用戶的身份信息。提高了人臉識別的準確率。

技術領域

本發明涉及金融技術領域，具體而言，涉及一種人臉識別方法及金融系統。

背景技術

當前存在的人臉識別模型大都是基于一張二維(2D)平面圖像去識別，但由于2D信息存在深度數據丟失的局限性，無法完整的表達出真實人臉，所以在實際應用中存在著一些不足，例如識別準確率不高、活體檢測準確率不高等。三維(3D)人臉模型比2D人臉模型有更強的描述能力，能更好的表達出真實人臉，所以基于3D數據的人臉識別不管識別準確率還是活體檢測準確率都有很大的提高。但是由于3D人臉的獲取都需要特定的設備如3D結構光等設備，同時該設備對光照和距離都有限制，所以很難適應當前安防監控視頻方向的需求。

發明內容

本發明的目的在于提供了一種人臉識別方法及金融系統，用以解決現有技術中存在的上述問題。

第一方面，本發明實施例提供了一種人臉識別方法，所述方法包括：

獲得所述用戶的人臉視頻，所述人臉視頻包括多張用戶圖像；

識別出用戶圖像中的人臉圖像；所述人臉圖像包括用戶的人臉；

以多張人臉圖像作為一組人臉圖像序列；

將人臉圖像序列輸入卷積神經網絡中，所述卷積神經網絡基于人臉圖像序列識別出所述用戶的第一人臉特征向量；

通過第一網絡對所述第一人臉特征向量進行上卷積處理，得到第一三維特征圖；

獲得所述用戶的人臉三維數據與所述三維特征圖之間的第一交叉熵；所述用戶的人臉三維數據是通過三維攝像設備采集得到的；

基于第一交叉熵反向調整所述第一三維特征圖，得到第二三維特征圖；

以所述第二三維特征圖作為目標，基于第一網絡的損失函數反向調整所述第一人臉特征向量，得到第二人臉特征向量；

獲得所述第二人臉特征向量與預先標注的樣本標簽之間的第二交叉熵；

基于第二交叉熵反向調整所述第二人臉特征向量，得到第三人臉特征向量；

基于所述第三人臉特征向量識別出用戶的身份信息。

可選的，所述人臉圖像中至少包括多個用戶的人臉，所述方法還包括：

通過人臉跟蹤算法，分別識別出每個用戶在人臉視頻中的每張用戶圖像中的人臉區域；

針對每個用戶，提取出所述用戶的人臉區域，以人臉區域作為人臉圖像，人臉視頻中包括多張包含用戶的用戶圖像，則獲得多張人臉圖像；以多張人臉圖像按照拍攝順序構成一組人臉圖像序列；每個用戶對應一組人臉圖像序列。

可選的，所述基于所述第三人臉特征向量識別出用戶的身份信息，包括：

通過人臉識別算法，基于所述第三人臉特征向量識別出用戶的身份信息。

可選的，所述基于所述第三人臉特征向量識別出用戶的身份信息，包括：