分析面部识别数据和社交网络数据以供用户鉴别制造技术

提供了用于通过将生物计量活动数据与终端用户的面部识别数据相结合来评价不同实体的身份以保护商业企业、消费者和其他实体免受欺诈的工具、策略和技术。可以基于用户生动性检查数据、面部图像数据、社交网络数据和/或职业网络数据以及其他数据源的组合来分析和评估与各种实体相关联的风险。在各个实施方式中，所述风险评估可以包括基于所收集和处理的数据的不同部分或组合来计算授权评分或真实性评分。

Analyze facial recognition data and social network data for user identification

For face recognition by combining the data of biological activity measurement data and the terminal user is to evaluate the different entities to protect commercial enterprises, consumers and other entities from fraud tools, strategies and techniques are provided. The risk associated with a variety of entities can be analyzed and evaluated based on the combination of user activity data, facial image data, social network data and / or professional network data and other data sources. In each of the embodiments, the risk assessment may include calculating an authorization score or a true score based on different portions of the data collected and processed.

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】交叉引用本申请是提交于2014年6月11日的美国申请号14/301,866的继续申请，其通过引用而全文并入于此。专利技术背景在线身份欺诈正在显著地增加，并且对于参与在线事务和离线事务的合法消费者和企业来说依然是成问题的。消费者欺诈成本正在上升，并且由于这种欺诈活动，商业成本在各个层面上也有所增加。除了许多其他类型的成本和负债以外，商业成本还包括但不限于损失的收入、声誉损失、劳动力和安全程序审查方面的附加资源消耗，以及潜在的监管罚款和赔偿。随着因特网的出现和社交网络的兴起，当今正创造出比以往在我们的社会历史中任何时候创造的信息都要多的信息。不幸的是，通过联网的媒体自由共享的个人信息的轻易获得性使得黑客和实施欺诈的人能相对容易地窃取用户凭证和身份信息。这在全球范围使消费者、商家和金融机构陷于风险之中。尽管存在这些问题，但对于许多企业来说，必须具有并维持与其商业操作相关的在线表现。与来自多个地理位置、访问设备和/或其他访问点的用户进行交互通常是针对在在线环境中任何组织执行或促进与用户之间的事务的要求。从扩大组织在其行业中的范围到推广领域的专业知识，事务必须通过联网的媒体有效地且高效地执行。组织、企业或专业人员难以在没有牢固建立且良好培养的在线表现的情况下进行他们的业务。在解决前述问题的过程中，专利技术人已经认识到了对更有效的计算机实现的工具、策略和技术的需求，所述计算机实现的工具、策略和技术可以帮助对基于计算机的系统和在线系统的用户进行鉴别，并且帮助减少恶意的或欺骗性的在线活动的潜在性。本专利技术人还已经认识到了利用数据确认人的在线身份与使用生物计量确认以识别真实的人与假冒的人之间可能出现的不一致。本专利技术人已经发现了利用和组合用于对个人进行在线鉴别和证实的不同方法的最佳方面的工具和技术。
技术实现思路
在一个方面，本文公开了用于计算针对用户的真实性评分(authenticityscore)的计算机实现的方法，该方法包括：由与电子处理器操作地相关联的面部评价系统响应于对图像数据的分析来计算生动性检查评分，所述图像数据与关联于所述用户与面部识别应用之间的交互的至少一个解剖学变化相关联；由所述面部评价系统通过以下各项来计算面部确认评分：基于与所述用户相关联的图像数据生成面部矢量图，收集从与所述用户相关联的至少一个访问设备或者与所述用户相关联的至少一个身份输入所导出的数据，以及将面部矢量图数据、访问设备数据或身份输入数据的至少一部分与储存在至少一个数据库中的图像数据的至少一部分进行比较；以及由所述面部评价系统响应于所计算的生动性检查评分以及所计算的面部确认评分来计算针对所述用户的授权评分。在一些实施方式中，所述方法还包括利用支持相机且可连接网络的访问设备来收集与所述用户相关联的所述图像数据。在一些实施方式中，所述方法还包括响应于由风险评价系统计算的用户评分来计算所述生动性检查评分或所述面部确认评分中的至少一个。在一些实施方式中，所述方法还包括将所述用户的选择退出操作作为因素计入到所述授权评分中。在一些实施方式中，计算所述生动性检查评分还包括响应于所述用户对短语的朗诵来记录所述用户的至少一个面部特征。在一些实施方式中，所述方法还包括与将所述图像数据中示出的所述用户的至少一个解剖学特征与关联于所述用户的解剖学特征的预期集合中的至少一部分进行比较相关联地计算所述生动性检查评分。在一些实施方式中，所述解剖学特征包括眨眼、眼睛移动、头部运动、唇部移动、手臂姿势、手部姿势或其组合中的至少一个。在一些实施方式中，所述方法还包括分析所述身份输入数据的至少一部分以针对已知用户的类别来验证所述用户。在一些实施方式中，所述方法还包括：由与电子处理器操作地相关联的风险评价系统响应于与关联于用户账号的至少一个社交网络或职业网络相关联的简档数据(profiledata)的至少一部分来计算用户评分；以及使所计算的用户评分、所计算的生动性检查评分以及所计算的面部确认评分相结合，以生成针对所述用户的总体真实性评分。在进一步的实施方式中，所述方法还包括响应于通过所述社交网络或职业网络在第一用户账号与至少第二用户账号之间形成的至少一个连接来计算连接评分。在更进一步的实施方式中，所述方法还包括响应于第一用户账号的简档数据的至少一部分与关联于至少第二用户账号的简档数据的至少一部分之间的重叠来计算相似性评分(affinityscore)。在进一步的实施方式中，计算所述用户评分还包括通过计算发帖频率来处理至少所述第一用户账号的至少一个活动提要(activityfeed)。在进一步的实施方式中，处理所述活动提要包括识别针对至少所述第一用户账号的基线发帖频率和突发使用模式。在进一步的实施方式中，所述方法还包括检查制作帖子的一个或多个用户账号的身份，以区分第一用户账号发出的帖子与由连接至所述第一用户账号的至少第二用户账号发出的帖子。在进一步的实施方式中，所述方法还包括收集与至少一个帖子相关联的元数据(metadata)，所述元数据包括由所述用户账号访问的位置。在更进一步的实施方式中，所述方法还包括使用所收集的位置元数据来追踪所述用户账号的一个或多个常去位置。在进一步的实施方式中，计算所述用户评分还包括将所述用户账号的数据的至少一部分与关联于至少一个社交网络或职业网络的至少一个假冒档案模型(fakeprofilemodel)进行比较。在另一方面，本文公开了用于计算针对用户的真实性评分的计算机实现的系统，该系统包括与电子处理器操作地相关联的面部评价系统；所述面部评价系统被编程用于：响应于对图像数据的分析来计算生动性检查评分，所述图像数据与关联于所述用户与面部识别应用之间的交互的至少一个解剖学变化相关联；以及通过以下各项来计算面部确认评分：基于与所述用户相关联的图像数据生成面部矢量图，收集从与所述用户相关联的至少一个访问设备或者与所述用户相关联的至少一个身份输入所导出的数据，以及将面部矢量图数据、访问设备数据或身份输入数据的至少一部分与储存在至少一个数据库中的图像数据的至少一部分进行比较；以及所述面部评价系统被编程用于响应于所计算的生动性检查评分以及所计算的面部确认评分来计算针对所述用户的授权评分。在一些实施方式中，所述系统还包括：与电子处理器操作地相关联的风险评价系统，所述风险评价系统被编程用于响应于与关联于用户账号的至少一个社交网络或职业网络相关联的简档数据的至少一部分来计算用户评分；以及被编程用于使所计算的用户评分、所计算的生动性检查评分以及所计算的面部确认评分相结合以生成针对所述用户的总体真实性评分的模块。在又一方面，本文公开了非暂时性计算机可读介质，其包含用于引导计算机系统的电子处理器执行用于计算针对用户的真实性评分的方法的指令，所述介质包括：用于响应于对图像数据的分析来计算生动性检查评分的指令，所述图像数据与关联于所述用户与面部识别应用之间的交互的至少一个解剖学变化相关联；用于通过以下各项来计算面部确认评分的指令：基于与所述用户相关联的图像数据生成面部矢量图，收集从与所述用户相关联的至少一个访问设备或者与所述用户相关联的至少一个身份输入所导出的数据，以及将面部矢量图数据、访问设备数据或身份输入数据的至少一部分与储存在至少一个数据库中的图像数据的至少一部分进行比本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于计算用户的真实性评分的计算机实现的方法，该方法包括：a)由与电子处理器操作地相关联的面部评价系统响应于对图像数据的分析来计算生动性检查评分，所述图像数据与至少一个解剖学变化相关联，所述至少一个解剖学变化与所述用户与面部识别应用之间的交互相关联；b)由所述面部评价系统通过以下各项来计算面部确认评分：i.基于与所述用户相关联的图像数据生成面部矢量图，ii.收集从与所述用户相关联的至少一个访问设备或者与所述用户相关联的至少一个身份输入所导出的数据，以及iii.将面部矢量图数据、访问设备数据或身份输入数据的至少一部分与储存在至少一个数据库中的图像数据的至少一部分进行比较；以及c)由所述面部评价系统响应于所计算的生动性检查评分以及所计算的面部确认评分来计算所述用户的授权评分。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2014.06.11 US 14/301,8661.一种用于计算用户的真实性评分的计算机实现的方法，该方法包括：a)由与电子处理器操作地相关联的面部评价系统响应于对图像数据的分析来计算生动性检查评分，所述图像数据与至少一个解剖学变化相关联，所述至少一个解剖学变化与所述用户与面部识别应用之间的交互相关联；b)由所述面部评价系统通过以下各项来计算面部确认评分：i.基于与所述用户相关联的图像数据生成面部矢量图，ii.收集从与所述用户相关联的至少一个访问设备或者与所述用户相关联的至少一个身份输入所导出的数据，以及iii.将面部矢量图数据、访问设备数据或身份输入数据的至少一部分与储存在至少一个数据库中的图像数据的至少一部分进行比较；以及c)由所述面部评价系统响应于所计算的生动性检查评分以及所计算的面部确认评分来计算所述用户的授权评分。2.如权利要求1所述的方法，还包括利用支持相机且可连接网络的访问设备来收集与所述用户相关联的所述图像数据。3.如权利要求1所述的方法，还包括响应于由风险评价系统计算的用户评分来计算所述生动性检查评分或所述面部确认评分中的至少一个。4.如权利要求1所述的方法，还包括将所述用户的选择退出操作作为因素计入到所述授权评分中。5.如权利要求1所述的方法，其中计算所述生动性检查评分还包括响应于所述用户对短语的朗诵来记录所述用户的至少一个面部特征。6.如权利要求1所述的方法，还包括与将所述图像数据中示出的所述用户的至少一个解剖学特征与关联于所述用户的解剖学特征的预期集合中的至少一部分进行比较相关联地计算所述生动性检查评分。7.如权利要求6所述的方法，其中所述解剖学特征包括眨眼、眼睛移动、头部运动、唇部移动、手臂姿势、手部姿势或其组合中的至少一个。8.如权利要求1所述的方法，还包括分析所述身份输入数据的至少一部分以针对已知用户的类别来验证所述用户。9.如权利要求1所述的方法，还包括：a)由与电子处理器操作地相关联的风险评价系统响应于与至少一个社交网络或职业网络相关联的简档数据的至少一部分来计算用户评分，所述至少一个社交网络或职业网络与用户账号相关联；以及b)使所计算的用户评分、所计算的生动性检查评分以及所计算的面部确认评分相结合，以生成所述用户的总体真实性评分。10.如权利要求9所述的方法，还包括响应于通过所述社交网络或职业网络在第一用户账号与至少一第二用户账号之间形成的至少一个连接来计算连接评分。11.如权利要求9所述的方法，还包括响应于第一用户账号的简档数据的至少一部分与关联于至少第二用户账号的简档数据的至少一部分之间的重叠来计算相似性评分。12.如权利要求9所述的方法，其中计算所述用户评分还包括通过计算发帖频率来处理至少所述第一用户账号的至少一个活动提要。13.如权利要求12所...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏尼尔·玛德胡，贾斯汀·卡摩曼，李新宇，
申请(专利权)人：索库里公司，
类型：发明
国别省市：美国;US