[發(fā)明專利]一種基于人臉識別的身份驗證處理方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202310318678.3
• 申請日: 2023-03-28
• 公開（公告）號: CN116311467A
• 公開（公告）日: 2023-06-23
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 黃娜
• 申請（專利權(quán)）人: 中國工商銀行股份有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06F21/32;G06V10/22;G06V10/74;G06V10/80;G06V10/82
• 代理公司: 北京三友知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11127
• 代理人: 王首峰;任默聞

本發(fā)明提供一種基于人臉識別的身份驗證處理方法及裝置，涉及深度學習技術(shù)領(lǐng)域，可用于金融領(lǐng)域或其他技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取待驗證人臉圖像，根據(jù)所述待驗證人臉圖像進行特征提取，并根據(jù)提取到的特征對人臉檢測框進行微調(diào)；所述待驗證人臉圖像為包含已化妝用戶人臉的圖像；根據(jù)微調(diào)后的人臉檢測框、所述提取到的特征提取妝容特征，并分離出所述妝容特征，得到素顏人臉圖像；將所述素顏人臉圖像與基準人臉圖像進行圖像相似度對比，得到基于人臉識別的身份驗證結(jié)果。所述裝置執(zhí)行上述方法。本發(fā)明實施例提供的基于人臉識別的身份驗證處理方法及裝置，能夠提高化妝人臉識別的準確率，進而提高基于人臉身份驗證的效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及深度學習技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于人臉識別的身份驗證處理方法及裝置。

背景技術(shù)

身份驗證是銀行業(yè)務流程中必要的一項，普通業(yè)務通常由客戶輸入密碼來進行身份驗證，而復雜業(yè)務或金額較大的業(yè)務通常需要人臉比對方法來對客戶身份進行驗證。人臉比對是指對兩張圖像中的人臉部分進行比對，判斷兩張人臉的相似程度，得出人臉相似度評分，如果評分超過一定閾值，則判斷是同一人，可以繼續(xù)辦理業(yè)務；如果評分超不過閾值，則判斷不是同一人，不可繼續(xù)辦理業(yè)務。

在實際生活中，前往銀行辦理業(yè)務的客戶現(xiàn)場拍攝照片，通常帶妝、佩戴飾品或變換發(fā)型，妝容、飾品及發(fā)型會對人臉造成不同程度的遮擋，使其與身份證等作為比對基準的照片相比，相似度評分較低，與實際情況不符，影響身份驗證。

銀行目前的身份驗證流程，將客戶現(xiàn)場照片與身份證照片進行人臉比對，相似度達90％以上視為同一人，通過驗證，可繼續(xù)辦理業(yè)務；如相似度不達標，無法通過驗證，則需要提供其他輔助證件(例如醫(yī)保卡、駕駛證等)證明身份。如果客戶沒有通過人臉比對，又沒有攜帶其他輔助身份證件，則難以進行身份驗證，無法繼續(xù)辦理業(yè)務。

現(xiàn)有的基于生成的人臉比對、人臉識別等方法，多數(shù)集中于針對極端角度的人臉圖像或模糊人臉圖像，生成正視角度的清晰人臉，再將生成的人臉圖像放入判別器進行判斷，雖生成網(wǎng)絡同樣適用于化妝人臉，但并沒有專門考慮化妝對人臉比對及識別造成的影響，對于化妝人臉的識別效果并不好。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)中的問題，本發(fā)明實施例提供一種基于人臉識別的身份驗證處理方法及裝置，能夠至少部分地解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題。

一方面，本發(fā)明提出一種基于人臉識別的身份驗證處理方法，包括：

獲取待驗證人臉圖像，根據(jù)所述待驗證人臉圖像進行特征提取，并根據(jù)提取到的特征對人臉檢測框進行微調(diào)；所述待驗證人臉圖像為包含已化妝用戶人臉的圖像；

根據(jù)微調(diào)后的人臉檢測框、所述提取到的特征提取妝容特征，并分離出所述妝容特征，得到素顏人臉圖像；

將所述素顏人臉圖像與基準人臉圖像進行圖像相似度對比，得到基于人臉識別的身份驗證結(jié)果。

其中，所述根據(jù)所述待驗證人臉圖像進行特征提取，包括：

提取所述待驗證人臉圖像的各層人臉淺層特征和人臉深層特征；

將所述人臉深層特征分別加入各高層人臉淺層特征中，得到各高層融合特征；其中，各高層人臉淺層特征為剔除首層人臉淺層特征后保留的各層人臉淺層特征；

對各高層融合特征中的最高層融合特征再次進行特征提取，得到各高層深度融合特征。

其中，所述根據(jù)提取到的特征對人臉檢測框進行微調(diào)，包括：

基于所述各高層深度融合特征和預設(shè)人臉檢測框微調(diào)模型對人臉檢測框的四個端點的坐標進行數(shù)值調(diào)整，得到與所述四個端點分別對應的坐標調(diào)整值；

其中，所述預設(shè)人臉檢測框微調(diào)模型包括依次串聯(lián)的三個卷積層和一個全連接層；