【技术实现步骤摘要】
可疑用户识别方法、装置、设备及可读存储介质
本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种可疑用户识别方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
目前，在很多场景中需要对用户进行身份验证，以避免不法分子通过身份造假实施违法犯罪行为。例如，在金融系统中办理某些关键业务的时候，会通过远程视频的方式与业务办理者进行交互，来完成业务的办理以及办理意愿的审核，在这个过程中，由于缺少面对面的交互，不法分子会利用各种各样的欺诈手段来进行互联网金融行为，从而获取各种不正当的权益，因此，需要对业务办理者进行身份验证，以确保金融服务的稳定性和安全性。人脸识别和活体检测是常用的身份验证手段，通过获取用户的人脸图像来核查用户是否是本人。然后，在某些场景下，用户可能通过伪造身份证或者身份信息等手段来进行人脸核身，从而骗过人脸识别和活体检测。也即目前的人脸识别和活体检测的身份验证手段具有一定局限性，识别效果不够准确。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种可疑用户识别方法、装置、设备及可读存储介质，旨在解决目前的人脸识...
【技术保护点】
1.一种可疑用户识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n获取基于待识别用户的各次业务操作记录的历史行为数据；/n基于所述历史行为数据计算风险指标下的风险因子，其中，所述风险指标至少包括一人多设备指标、一人多身份指标、可疑背景指标和可疑微表情指标中的一项或多项；/n根据所述风险因子得到所述待识别用户的可疑识别结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种可疑用户识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
获取基于待识别用户的各次业务操作记录的历史行为数据；
基于所述历史行为数据计算风险指标下的风险因子，其中，所述风险指标至少包括一人多设备指标、一人多身份指标、可疑背景指标和可疑微表情指标中的一项或多项；
根据所述风险因子得到所述待识别用户的可疑识别结果。
2.如权利要求1所述的可疑用户识别方法，其特征在于，当所述风险指标包括一人多设备指标时，所述历史行为数据包括所述待识别用户各次业务操作对应的设备标识，
所述基于所述历史行为数据计算风险指标下的风险因子的步骤包括：
根据各所述设备标识统计得到设备数量，基于所述设备数量得到一人多设备风险因子，其中，相同的设备标识记为同一设备。
3.如权利要求1所述的可疑用户识别方法，其特征在于，当所述风险指标包括一人多身份指标时，所述历史行为数据包括所述待识别用户各次业务操作对应的用户身份证照片组成的身份证照片序列，以及用户识别照片组成的识别照片序列，
所述基于所述历史行为数据计算风险指标下的风险因子的步骤包括：
将所述身份证照片序列中的照片与所述识别照片序列中的照片进行两两组合，得到各照片组合；
对各所述照片组合分别进行人脸识别得到各所述照片组合对应的人脸匹配结果，根据各所述人脸匹配结果得到一人多身份风险因子。
4.如权利要求1所述的可疑用户识别方法，其特征在于，当所述风险指标包括可疑背景指标时，所述历史行为数据包括所述待识别用户至少一次业务操作对应的用户识别照片，以及基于除所述待识别用户外历史用户的业务操作记录的用户识别照片，
所述基于所述历史行为数据计算风险指标下的风险因子的步骤包括：
分别对各所述用户识别照片进行背景分离操作得到各背景图片数据；
分别将各所述背景图片数据输入预设的背景特征提取模型进行特征提取得到各背景特征；
对各所述背景特征进行聚类操作得到聚类簇，统计目标簇中的各背景特征所关联用户的用户数量，并基于所述用户数量得到可疑背景风险因子，其中，所述目标簇为所述待识别用户对应的背景特征所在的聚类簇。
5.如权利要求4所述的可疑用户识别方法，其特征在于，所述分别将各所述背景图片数据输入预设的背景特征提取模型进行特征提取得到各背景特征的步骤之前还包括：
获取训练数据集，其中，所述训练数据集中的各条训练数据分别包括三个背景图像数据，其中两个背景图像数据属于同一类背景；
采用所述训练数据集对待训练特征提取模型进行训练得到所述背景特征提取模型，其中，训练过程中的损失函数为最小化...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴泽衡，朱振文，谭圣琦，周古月，徐倩，杨强，
申请(专利权)人：深圳前海微众银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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