[發(fā)明專利]無感知模型切換方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011524901.2
• 申請日: 2020-12-21
• 公開（公告）號: CN112560721A
• 公開（公告）日: 2021-03-26
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 鄭松輝;賴眾程;周軍;梁俊杰
• 申請（專利權(quán)）人: 平安銀行股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06Q10/06;G06Q40/02
• 代理公司: 深圳市沃德知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44347
• 代理人: 高杰;于志光

本發(fā)明涉及生物識別技術(shù)，揭露了一種無感知模型切換方法，包括：利用原始業(yè)務(wù)請求對預(yù)構(gòu)建的舊人臉識別模型進(jìn)行驗證，得到第一驗證結(jié)果，對所述原始業(yè)務(wù)請求進(jìn)行流量復(fù)制，得到標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)請求，并利用所述標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)請求對新人臉識別模型進(jìn)行灰度驗證，得到第二驗證結(jié)果，基于所述第一、第二驗證結(jié)果對所述新人臉識別模型進(jìn)行有效性及穩(wěn)定性分析，得到分析結(jié)果，當(dāng)所述分析結(jié)果小于等于預(yù)設(shè)的閾值時，切換到所述新人臉識別模型。此外，本發(fā)明還涉及區(qū)塊鏈技術(shù)，所述原始業(yè)務(wù)請求可從區(qū)塊鏈的節(jié)點獲取。本發(fā)明還提出一種無感知模型切換裝置、電子設(shè)備以及計算機可讀存儲介質(zhì)。本發(fā)明可以解決模型無法實現(xiàn)無感知切換的問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及生物識別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種無感知模型切換方法、裝置、電子設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

人臉識別平臺，通過對接多個業(yè)務(wù)方，并為各個業(yè)務(wù)方提供統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的智能認(rèn)證服務(wù)。智能認(rèn)證通過人臉識別技術(shù)、活體識別技術(shù)等相結(jié)合，快速進(jìn)行身份核實。然而人臉識別平臺的智能認(rèn)證模型會不斷迭代更新，現(xiàn)有技術(shù)下存在以下缺陷：1、為每種新的人臉識別模型都提供一套API給到業(yè)務(wù)方對接。這樣會造成，只要有新模型的上線，業(yè)務(wù)方都需要和人臉識別平臺重新對接聯(lián)調(diào)，溝通成本高，效率底下。2、人臉識別平臺只提供一套API，由API直接切換對接到新人臉識別模型。但是它忽略了新的模型并未在生產(chǎn)環(huán)境下灰度試點驗證，不能保證新模型在實際生產(chǎn)環(huán)境下的識別有效性和運行穩(wěn)定性。也忽略了不同算法模型計算的分?jǐn)?shù)和閾值是不一樣的，如果某些業(yè)務(wù)方未采納默認(rèn)閾值的情況下，無法實現(xiàn)完全的無感知切換。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種無感知模型切換方法、裝置及計算機可讀存儲介質(zhì)，其主要目的在于解決模型無法實現(xiàn)無感知切換的問題。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供的一種無感知模型切換方法，包括：

獲取原始業(yè)務(wù)請求，利用所述原始業(yè)務(wù)請求對預(yù)構(gòu)建的舊人臉識別模型進(jìn)行驗證，得到第一驗證結(jié)果；

對所述原始業(yè)務(wù)請求進(jìn)行流量復(fù)制，得到標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)請求，并將所述標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)請求下發(fā)至預(yù)構(gòu)建的新人臉識別模型；

利用所述標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)請求對所述新人臉識別模型進(jìn)行灰度驗證，得到第二驗證結(jié)果；

基于所述第一、第二驗證結(jié)果對所述新人臉識別模型進(jìn)行有效性及穩(wěn)定性分析，得到分析結(jié)果；

將所述分析結(jié)果和預(yù)設(shè)的閾值進(jìn)行比較，當(dāng)所述分析結(jié)果大于所述預(yù)設(shè)的閾值時，不進(jìn)行切換，當(dāng)所述分析結(jié)果小于等于所述預(yù)設(shè)的閾值時，切換到所述新人臉識別模型，并轉(zhuǎn)換所述新人臉識別模型的識別分?jǐn)?shù)。

可選地，所述利用所述原始業(yè)務(wù)請求對預(yù)構(gòu)建的舊人臉識別模型進(jìn)行驗證，得到第一驗證結(jié)果，包括：

利用預(yù)設(shè)的API網(wǎng)關(guān)對所述原始業(yè)務(wù)請求進(jìn)行識別，確定所述原始業(yè)務(wù)請求應(yīng)通過的舊人臉識別模型；

利用所述舊人臉識別模型對所述原始業(yè)務(wù)請求進(jìn)行識別，得到舊人臉識別分?jǐn)?shù)及舊人臉識別結(jié)果，匯總所述舊人臉識別分?jǐn)?shù)及舊人臉識別結(jié)果得到第一驗證結(jié)果。

可選地，所述對所述原始業(yè)務(wù)請求進(jìn)行流量復(fù)制，得到標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)請求，并將所述標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)請求下發(fā)至預(yù)構(gòu)建的新人臉識別模型，包括：

利用所述API網(wǎng)關(guān)對所述原始業(yè)務(wù)請求進(jìn)行等比例流量復(fù)制，得到所述標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)請求；

對所述標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)請求進(jìn)行反向代理，并將所述標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)請求下發(fā)至預(yù)構(gòu)建的新人臉識別模型。

可選地，所述利用所述標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)請求對所述新人臉識別模型進(jìn)行灰度驗證，得到第二驗證結(jié)果，包括：

根據(jù)預(yù)設(shè)的階梯式灰度策略調(diào)用所述標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)請求，得到灰度流量請求；