【技术实现步骤摘要】
身份核查方法、装置、电子设备及可读存储介质
[0001]本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种身份核查方法、装置、电子设备及可读存储介质。
技术介绍
[0002]随着科学技术的发展，许多业务实现了无纸化、线上化办理，其中，线上化办理业务时，身份核实是非常重要的环节。当前，身份核实基本是通过生物识别方式来实现，例如人脸识别。但是目前常见的身份核实方法一般是获取用户的单张正脸图像与数据库中存储的标准图像进行对比，但是当通过抓拍等方式获取的非正脸图像来说，身份核实的准确率不高身份核查。
技术实现思路
[0003]本专利技术提供一种身份核查方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其目的在于提高身份核查的准确率。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供的一种身份核查方法，包括：
[0005]利用人脸识别装置对用户进行人脸抓拍，得到人脸图像集；
[0006]将所述人脸图像集中的每张人脸图像与人脸数据库中存储的所述用户的标准人脸图像进行相似度比较，得到每张人脸图像的人脸相似度；
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种身份核查方法，其特征在于，所述方法包括：利用人脸识别装置对用户进行人脸抓拍，得到人脸图像集；将所述人脸图像集中的每张人脸图像与人脸数据库中存储的所述用户的标准人脸图像进行相似度比较，得到每张人脸图像的人脸相似度；根据每张所述人脸图像的人脸相似度，利用预构建的评分模型，对每张所述人脸图像进行评分，得到每张所述人脸图像的分值；根据每张所述人脸图像的分值计算得到平均分值、方差及平均方差；将所述平均分值及方差分别与预设的人脸阈值及所述平均方差进行比较；当所述平均分值大于或等于所述人脸阈值且所述方差小于或等于所述平均方差时，判定所述用户的身份核查通过；当所述平均分值小于所述人脸阈值且所述方差大于所述平均方差时，判定所述用户的身份核查不通过；当判定所述用户的身份核查不通过时，对所述用户进行指纹识别及/或声纹识别，并根据指纹识别及/或声纹识别结果，得到所述用户的身份核查结果。2.如权利要求1所述的身份核查方法，其特征在于，所述将所述人脸图像集中的每张人脸图像与人脸数据库中存储的所述用户的标准人脸图像进行相似度比较，得到每张人脸图像的人脸相似度，包括：对所述人脸图像集中的每张人脸图像进行特征提取，得到每张所述人脸图像的待比对特征向量；根据所述待比对特征向量与所述标准人脸图像的标准特征向量，计算每张所述人脸图像与所述标准人脸图像之间的人脸相似度。3.如权利要求2所述的身份核查方法，其特征在于，所述对所述人脸图像集中的每张人脸图像进行特征提取，得到每张所述人脸图像的待比对特征向量，包括：利用二维离散傅里叶变换公式提取所述人脸图像的全局特征向量；利用二维Gabor核函数公式提取所述人脸图像的局部特征向量；汇总所述全局特征向量及局部特征向量，得到所述用户的人脸图像特征向量。4.如权利要求1所述的身份核查方法，其特征在于，所述根据每张所述人脸图像的人脸相似度，利用预构建的评分模型，对每张所述人脸图像进行评分，得到每张所述人脸图像的分值，包括：根据所述人脸相似度，设定所述预构建的评分模型的卷积层及池化层层数；对所述人脸图像进行灰度化处理，得到人脸图像矩阵；利用所述评分模型中设定好层数的卷积层及池化层对每张所述人脸图像矩阵进行卷积及池化处理，得到降维人脸图像矩阵；对所述降维人脸图像矩阵进行维度变换，得到一维人脸图像矩阵；计算所述一维人脸图像的得分概率，并根据所述得分概率，确定每张所述人脸图像的分值。5.如权利要求4所述的身份核查方法，其特征在于，所述利用所述评分模型中设定好层数的卷积层及池化层对每张所述人脸图像矩阵进行卷积及池化处理，得到降维人脸图像矩阵，包括：
在所述评分模型中每个所述卷积层，根据预设的卷积核，对所述人脸图像矩阵进行图像矩阵卷积计算，得到特征图矩阵；在所述评分模型中每个所述池化层，按照预设的维度对所述特征图矩阵进行区域划分，得到多个...
【专利技术属性】
技术研发人员：张殷豪，
申请(专利权)人：平安银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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