身份认证方法和装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本公开实施例公开了一种身份认证方法和装置、电子设备和存储介质，其中，身份认证方法包括：通过第一神经网络对采集图像进行人脸检测，得到人脸检测结果，并通过第二神经网络对所述采集图像进行证件检测，得到证件检测结果；根据所述人脸检测结果和所述证件检测结果，确定所述采集图像是否为有效的身份认证图像；响应于确定所述采集图像为有效的身份认证图像，根据所述人脸检测结果和所述证件检测结果进行身份认证，得到所述采集图像的身份认证结果。

Identity authentication methods and devices, electronic devices and storage media

The embodiment of the present disclosure discloses an identity authentication method and device, electronic equipment and storage medium, in which the identity authentication method includes: face detection of the collected image through the first neural network, obtaining the result of face detection, and document detection of the collected image through the second neural network, and obtaining the result of document detection according to the result of the face detection and the place where the face is detected. Describes the result of the document detection, determines whether the collected image is an effective identity authentication image, and in response to the determination that the collected image is an effective identity authentication image, carries on the identity authentication according to the face detection result and the document detection result, obtains the identity authentication result of the collected image.

【技术实现步骤摘要】
身份认证方法和装置、电子设备和存储介质
本公开涉及人工智能技术，尤其是一种身份认证方法和装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
目前，在保险、证券、金融等多个领域，都需要对用户进行身份验证。目前常用的做法是，用户向服务器上传手持身份证的照片，在服务器后台进行人工审核，由人工挑选出有效的照片进行身份验证，需要耗费大量的人力资源，成本较高，效率低下，且人工处理可能出现错误，准确率较低，无法满足业务需求。
技术实现思路
本公开实施例提供一种进行身份认证的技术方案。根据本公开实施例的一个方面，提供的一种身份认证方法，包括：通过第一神经网络对采集图像进行人脸检测，得到人脸检测结果，并通过第二神经网络对所述采集图像进行证件检测，得到证件检测结果；根据所述人脸检测结果和所述证件检测结果，确定所述采集图像是否为有效的身份认证图像；响应于确定所述采集图像为有效的身份认证图像，根据所述人脸检测结果和所述证件检测结果进行身份认证，得到所述采集图像的身份认证结果。可选地，在本公开上述各实施例的身份认证方法中，所述有效的身份认证图像包括：手持证件图像。在本公开实施例的某些方面，通过第一机器学习方法对采集图像进行人脸检测，得到人脸检测结果，并通过第二机器学习方法对所述采集图像进行证件检测，得到证件检测结果。在一种可能的实现方式中，手持证件图像为手持身份证图像。可选地，在本公开上述各实施例的身份认证方法中，所述人脸检测结果包括下列中的至少一项：所述采集图像中包括的人脸的数量和所述人脸在所述采集图像中的位置信息。例如，人脸检测结果可以包括图像中的人脸的数量和每个人脸在图像中的位置信息。在一个例子中，人脸在图像中的位置信息可以包括人脸框的位置信息。在一种可能的实现方式中，所述证件检测结果包括下列中的至少一项：所述采集图像中包括的证件的数量和所述证件在所述采集图像中的位置信息。在另一种可能的实现方式中，所述证件检测结果还包括：所述证件中包括的人脸的数量和/或位置信息。在一个例子中，所述证件检测结果包括从以下组合中选取的至少一项：图像中包含的证件的数量、每个证件的位置信息以及每个证件中包含的人脸的检测信息。在一个例子中，证件在图像中的位置信息可以包括证件框的位置信息。可选地，在本公开上述各实施例的身份认证方法中，所述人脸在所述采集图像中的位置信息包括：所述人脸的第一检测框在所述采集图像中的顶点坐标；或者，所述人脸的第一检测框的中心在所述采集图像中的坐标、所述第一检测框的长度和宽度。可选地，在本公开上述各实施例的身份认证方法中，所述证件在所述采集图像中的位置信息包括：所述证件的第二检测框在所述采集图像中的顶点坐标；或者，所述证件的第二检测框的中心在所述采集图像中的坐标，所述第二检测框的长度和宽度。可选地，在本公开上述各实施例的身份认证方法中，所述根据所述人脸检测结果和所述证件检测结果确定所述采集图像是否为有效的身份认证图像，包括：在所述证件检测结果中证件的数量满足第一预设要求、所述人脸检测结果中人脸的数量满足第二预设要求、且所述证件中人脸的数量满足第三预设要求的情况下，确定所述采集图像为有效的身份认证图像。在一种可能的实现方式中，确定图像是否有效可以包括确定图像是否满足以下三个判断条件：所述图像中包含的证件数量满足第一预设要求、所述图像中包含的人脸数量满足第二预设要求、且所述图像中包含的证件中的人脸数量满足第三预设要求。可选地，证件检测结果可以包括图像中包含的证件中的人脸检测信息，例如人脸的数量和/或位置信息。可选地，在本公开上述各实施例的身份认证方法中，在确定检测到的所述证件中人脸的数量是否满足第三预设要求之前，还包括：根据所述人脸检测结果中包括的人脸在所述采集图像中的位置信息和所述证件检测结果中包括的证件在所述采集图像中的位置信息，确定所述证件中包括的人脸的数量。在一个例子中，可以基于图像中每个人脸的位置信息以及图像中证件的位置信息，确定位于所述证件中的人脸的数量。例如，将位置处于证件所处位置区域内的人脸确定为位于所述证件中的人脸。可选地，在本公开上述各实施例的身份认证方法中，所述第一预设要求包括：所述证件检测结果中包括的证件的数量为1。可选地，在本公开上述各实施例的身份认证方法中，所述第二预设要求包括：所述人脸检测结果中包括的人脸的数量大于或等于2。可选地，在本公开上述各实施例的身份认证方法中，所述第三预设要求包括：检测到的所述证件中包含的人脸数量为1。可选地，在本公开上述各实施例的身份认证方法中，所述根据所述人脸检测结果和所述证件检测结果进行身份认证，包括：基于所述人脸检测结果和所述证件检测结果，确定所述证件中包括的第一人脸和所述采集图像中位于所述证件之外的第二人脸之间的相似度；根据所述第一人脸和所述第二人脸之间的相似度，得到身份认证的结果。可选地，可以基于所述人脸检测结果和所述证件检测结果，确定位于所述证件内的第一人脸的位置信息以及确定证件之外的第二人脸的位置信息。可选地，可以基于第一人脸的位置信息从采集图像中获取第一人脸的图像，基于第二人脸的位置信息从采集图像中获取第二人脸的图像。可选地，在本公开上述各实施例的身份认证方法中，所述基于所述人脸检测结果和所述证件检测结果，确定所述证件中包括的第一人脸和所述采集图像中位于所述证件之外的第二人脸之间的相似度，包括：基于所述人脸检测结果和所述证件检测结果，从所述采集图像中获取所述第一人脸的图像和所述第二人脸的图像；对所述第一人脸的图像进行特征提取，得到第一特征，并对所述第二人脸的图像进行特征提取，得到第二特征；基于所述第一特征与所述第二特征，确定所述第一人脸与所述第二人脸之间的相似度。可选地，如果基于人脸检测结果和证件检测结果确定位于证件之外的人脸数量等于1，即人脸检测结果中包括的人脸数量等于2，则将位于证件之外的人脸确定为第二人脸。可选地，如果基于人脸检测结果和证件检测结果确定位于证件之外的人脸数量大于或等于2，即人脸检测结果中包括的人脸数量大于2，则从位于证件之外的至少两个人脸中选取第二人脸。可选地，在本公开上述各实施例的身份认证方法中，所述根据所述人脸检测结果和所述证件检测结果进行身份认证之前，还包括：在所述采集图像中包括的人脸的数量大于2的情况下，将所述采集图像中位于所述证件之外的至少两个人脸中的最大人脸确定为所述第二人脸。在一种可能的实现方式中，根据所述人脸检测结果中包括的人脸在所述采集图像中的位置信息和所述证件检测结果中包括的证件在所述采集图像中的位置信息，确定位于证件之外的至少两个人脸的位置信息，并基于位于证件之外的至少两个人脸的位置信息，例如至少两个人脸中每个人脸的检测框位置，确定至少两个人脸中的最大人脸。可选地，在本公开上述各实施例的身份认证方法中，将所述采集图像中位于所述证件之外的至少两个人脸中深度最小的人脸确定为所述第二人脸。可选地，在本公开上述各实施例的身份认证方法中，响应于确定所述第一人脸和所述第二人脸之间的相似度小于或等于预设阈值，确定身份认证的结果为未通过认证。可选地，在本公开上述各实施例的身份认证方法中，响应于确定所述第一人脸和所述第二人脸之间的相似度大于预设阈值，确定身份认证的结果为通过认证。可选地，在本公开上述各实施例的身份认证方法中，所述根据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种身份认证方法，其特征在于，包括：通过第一神经网络对采集图像进行人脸检测，得到人脸检测结果，并通过第二神经网络对所述采集图像进行证件检测，得到证件检测结果；根据所述人脸检测结果和所述证件检测结果，确定所述采集图像是否为有效的身份认证图像；响应于确定所述采集图像为有效的身份认证图像，根据所述人脸检测结果和所述证件检测结果进行身份认证，得到所述采集图像的身份认证结果。

【技术特征摘要】
1.一种身份认证方法，其特征在于，包括：通过第一神经网络对采集图像进行人脸检测，得到人脸检测结果，并通过第二神经网络对所述采集图像进行证件检测，得到证件检测结果；根据所述人脸检测结果和所述证件检测结果，确定所述采集图像是否为有效的身份认证图像；响应于确定所述采集图像为有效的身份认证图像，根据所述人脸检测结果和所述证件检测结果进行身份认证，得到所述采集图像的身份认证结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述有效的身份认证图像包括：手持证件图像。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述人脸检测结果包括下列中的至少一项：所述采集图像中包括的人脸的数量和所述人脸在所述采集图像中的位置信息；和/或，所述证件检测结果包括下列中的至少一项：所述采集图像中包括的证件的数量和所述证件在所述采集图像中的位置信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述人脸在所述采集图像中的位置信息包括：所述人脸的第一检测框在所述采集图像中的顶点坐标；或者，所述人脸的第一检测框的中心在所述采集图像中的坐标、所述第一检测框的长度和宽度。5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述证件在所述采集图像中的位置信息包括：所述证件的第二检测框在所述采集图像中的顶点坐标；或者，所述证件的第二检测框的中心在所述采集图像中的坐标，所述第二检测框的长度和宽度。6.根据权利要求1-5任一所述的方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：党亮亮，黄攀，陈鹏辉，
申请(专利权)人：北京市商汤科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11