图像信息验证方法、装置、计算装置和介质制造方法及图纸

本公开提供了一种图像信息验证方法，包括：获取目标用户在输入待核实信息时的目标视频序列，目标视频序列包括多个包含人脸的帧图像；分别从多个帧图像中的每个帧图像中分割人脸图像，得到多个人脸图像；根据局部二值模式算法，从多个人脸图像中提取目标视频序列的目标特征；以及利用经训练的分类模型处理目标特征，以便验证待核实信息的真实度。本公开还提供了一种图像信息验证装置、计算装置和介质。

【技术实现步骤摘要】
图像信息验证方法、装置、计算装置和介质
本公开涉及计算机视觉领域，更具体地，涉及一种图像信息验证方法、装置、计算装置和介质。
技术介绍
微表情是人类的一种本能行为，属于心理应激反应的一部分，是人类表达自身感情信息的非语言行为。微表情通常是下意识的、不受思想的控制、无法掩饰且不能伪装。微表情的持续时间较短，一般在1/25秒到1/2秒之间，且微表情发生时面部肌肉的运动幅度较小。银行以往的业务主要以线下为主，当用户办理银行业务时，需要到银行的线下网点进行办理，对用户而言费时费力。随着5G的到来，在线客服已经走上时代舞台。以往用户需要前往网点面对面处理的业务可以通过在线客服在线上进行办理，让用户不需要前往网点即可快捷办理所需的业务。但是，当用户在线上办理“撤销挂失”、“信息维护”或“证件信息过期重新上传”等复杂业务时，需要核实个人身份信息。银行的在线系统难以辨别信息真伪性，这样会给用户账户带来一定的安全隐患。
技术实现思路
本公开的一个方面提供了一种图像信息验证方法，包括：获取目标用户在输入待核实信息时的目标视频序列本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像信息验证方法，包括：/n获取目标用户在输入待核实信息时的目标视频序列，所述目标视频序列包括多个包含人脸的帧图像；/n分别从所述多个帧图像中的每个帧图像中分割人脸图像，得到多个人脸图像；/n根据局部二值模式算法，从所述多个人脸图像中提取所述目标视频序列的目标特征；以及/n利用经训练的分类模型处理所述目标特征，以便验证所述待核实信息的真实度。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像信息验证方法，包括：
获取目标用户在输入待核实信息时的目标视频序列，所述目标视频序列包括多个包含人脸的帧图像；
分别从所述多个帧图像中的每个帧图像中分割人脸图像，得到多个人脸图像；
根据局部二值模式算法，从所述多个人脸图像中提取所述目标视频序列的目标特征；以及
利用经训练的分类模型处理所述目标特征，以便验证所述待核实信息的真实度。


2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
训练所述分类模型，其中，所述训练所述分类模型包括：
获取多个样本视频序列和与所述多个样本视频序列对应的真伪标签，其中，所述多个样本视频序列中的每个样本视频序列包括多个样本图像；
针对每一个样本视频序列，根据局部二值模式算法，从所述样本视频序列的样本图像中提取样本特征；
根据所述样本特征输入所述分类模型，得到分类结果；以及
根据所述分类结果和所述真伪标签，调整局部二值模式算法的参数和所述分类模型的参数。


3.根据权利要求1所述的方法，还包括，在所述分别从所述多个帧图像中的每个帧图像中分割人脸图像之前：
根据所述每个帧图像，确定关键点集；以及
根据所述关键点集，对所述每个帧图像进行归一化处理。


4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述关键点集，对所述每个帧图像进行归一化处理，包括：
获取模板帧图像，并从所述模板图像中确定多个第一人脸关键点；
针对所述多个帧图像中的每个帧图像，从所述帧图像中确定多个第二人脸关键点；
根据所述多个第一人脸关键点和所述多个第二人脸关键点，确定所述帧图像的权重；以及
利用所述权重对所述帧图像的每个像素值进行加权，以得到归一化处理后的所述帧图像。


5.根据权利要求1所述的方法，还包括，在所述分别从所述多个帧图像中的每个帧图像中分割人脸图像之后：
根据时间插值算法，对多个所述人脸图像进行插值...

【专利技术属性】
技术研发人员：李桂锋，陈永录，张飞燕，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11