银行网点的人脸识别处理方法及系统技术方案

本发明专利技术提出了一种银行网点的人脸识别处理方法及系统，涉及大数据技术领域，该方法包括：确定每个自助终端对应的多个银行网点；对于第一银行的每个自助终端，根据该自助终端对应的多个银行网点的交易数据，确定该自助终端的环境风险向量；确定该自助终端对应的人脸匹配阈值与人脸风险概率值的对应关系；当第一银行的客户利用第一银行的银行账户在第二银行的第二自助终端上登录时，由第二自助终端将信息反馈至第一银行；确定该第二自助终端的相似自助终端；确定该客户登录该第二自助终端时的环境人脸匹配阈值，并利用该人脸匹配阈值对人脸信息进行匹配，得到匹配结果；根据匹配结果，生成相应的允许登录指令或禁止登录指令，并下发至第二自助终端。发至第二自助终端。发至第二自助终端。

Face recognition processing method and system of bank outlets

【技术实现步骤摘要】
银行网点的人脸识别处理方法及系统


[0001]本专利技术涉及大数据
，尤指一种银行网点的人脸识别处理方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分旨在为权利要求书中陈述的本专利技术实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
[0003]在跨银行自助终端交易时，由于银行账户与自助设备并非是同一银行，会导致交易存在一定的不确定性，而不确定性越大意味交易风险越大。
[0004]对此，亟需一种可以克服上述缺陷，能够有效控制跨银行自助终端交易的风险的技术方案。

技术实现思路

[0005]为解决现有技术存在的问题，本专利技术提出了一种银行网点的人脸识别处理方法及系统。
[0006]在本专利技术实施例的第一方面，提出了一种银行网点的人脸识别处理方法，包括：
[0007]根据归属于第一银行的自助终端的位置和银行网点的位置，确定每个自助终端对应的多个银行网点；
[0008]对于第一银行的每个自助终端，根据该自助终端对应的多个银行网点的交易数据，确定该自助终端的环境风险向量；
[0009]对于第一银行的每个自助终端，确定该自助终端对应的人脸匹配阈值与人脸风险概率值的对应关系；
[0010]当第一银行的客户利用第一银行的银行账户在第二银行的第二自助终端上登录时，由第二自助终端将该第二自助终端的位置信息、采集到的客户人脸信息、银行账号反馈至第一银行；
[0011]根据该第二自助终端的位置信息，得到该第二自助终端的环境风险向量，根据该第二自助终端的环境风险向量及第一银行的每个自助终端的环境风险向量，确定该第二自助终端的相似自助终端；其中，相似自助终端是归属于第一银行的自助终端；
[0012]根据该相似自助终端对应的人脸匹配阈值与人脸风险概率值的对应关系，确定该客户登录该第二自助终端时的环境人脸匹配阈值，并利用该人脸匹配阈值对该第二自助终端反馈的客户人脸信息与银行账号对应的人脸信息进行匹配，得到匹配结果；
[0013]根据该匹配结果，生成相应的允许登录指令或禁止登录指令，并下发至第二自助终端。
[0014]在本专利技术实施例的第二方面，提出了一种银行网点的人脸识别处理系统，包括：
[0015]银行网点确定模块，用于根据归属于第一银行的自助终端的位置和银行网点的位置，确定每个自助终端对应的多个银行网点；
[0016]环境风险向量确定模块，用于对于第一银行的每个自助终端，根据该自助终端对
应的多个银行网点的交易数据，确定该自助终端的环境风险向量；
[0017]对应关系确定模块，用于对于第一银行的每个自助终端，确定该自助终端对应的人脸匹配阈值与人脸风险概率值的对应关系；
[0018]采集模块，用于当第一银行的客户利用第一银行的银行账户在第二银行的第二自助终端上登录时，由第二自助终端将该第二自助终端的位置信息、采集到的客户人脸信息、银行账号反馈至第一银行；
[0019]相似自助终端确定模块，用于根据该第二自助终端的位置信息，得到该第二自助终端的环境风险向量，根据该第二自助终端的环境风险向量及第一银行的每个自助终端的环境风险向量，确定该第二自助终端的相似自助终端；其中，相似自助终端是归属于第一银行的自助终端；
[0020]人脸信息匹配模块，用于根据该相似自助终端对应的人脸匹配阈值与人脸风险概率值的对应关系，确定该客户登录该第二自助终端时的环境人脸匹配阈值，并利用该人脸匹配阈值对该第二自助终端反馈的客户人脸信息与银行账号对应的人脸信息进行匹配，得到匹配结果；
[0021]指令下发模块，用于根据该匹配结果，生成相应的允许登录指令或禁止登录指令，并下发至第二自助终端。
[0022]在本专利技术实施例的第三方面，提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现银行网点的人脸识别处理方法。
[0023]在本专利技术实施例的第四方面，提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现银行网点的人脸识别处理方法。
[0024]在本专利技术实施例的第五方面，提出了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现银行网点的人脸识别处理方法。
[0025]本专利技术提出的银行网点的人脸识别处理方法及系统通过分析第一银行的自助终端的环境风险向量，确定该自助终端对应的人脸匹配阈值与人脸风险概率值的对应关系，在发生第一银行的账户在其他银行的第二自助终端进行交易时，通过分析第二自助终端的信息，得到该客户登录该第二自助终端时的环境人脸匹配阈值，进而对客户进行人脸信息的匹配，本专利技术能够跨银行自助终端交易时的智能化人脸识别，提高了客户的体验，也提高了银行网点的运营效率，同时实现了银行的数字化风险控制。
附图说明
[0026]为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
[0027]图1是本专利技术一实施例的银行网点的人脸识别处理方法流程示意图。
[0028]图2是本专利技术一实施例的确定自助终端的环境风险向量的具体流程示意图。
[0029]图3是本专利技术一实施例的确定自助终端对应的人脸匹配阈值与人脸风险概率值的对应关系的具体流程示意图。
[0030]图4是本专利技术一实施例的确定第二自助终端的相似自助终端的流程示意图。
[0031]图5是本专利技术一实施例的利用人脸匹配阈值对该第二自助终端反馈的客户人脸信息与银行账号对应的人脸信息进行匹配的流程示意图。
[0032]图6是本专利技术一实施例的银行网点的人脸识别处理系统架构示意图。
[0033]图7是本专利技术一实施例的计算机设备结构示意图。
具体实施方式
[0034]下面将参考若干示例性实施方式来描述本专利技术的原理和精神。应当理解，给出这些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本专利技术，而并非以任何方式限制本专利技术的范围。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
[0035]本领域技术人员知道，本专利技术的实施方式可以实现为一种系统、装置、设备、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。
[0036]根据本专利技术的实施方式，提出了一种银行网点的人脸识别处理方法及系统，涉及大数据

[0037]下面参考本专利技术的若干代表性实施方式，详细阐释本专利技术的原理和精神。
[0038]图1是本专利技术一实施例的银行网点的人脸识别处理方法流程示意图。如图1所示，该方法包括：
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种银行网点的人脸识别处理方法，其特征在于，包括：根据归属于第一银行的自助终端的位置和银行网点的位置，确定每个自助终端对应的多个银行网点；对于第一银行的每个自助终端，根据该自助终端对应的多个银行网点的交易数据，确定该自助终端的环境风险向量；对于第一银行的每个自助终端，确定该自助终端对应的人脸匹配阈值与人脸风险概率值的对应关系；当第一银行的客户利用第一银行的银行账户在第二银行的第二自助终端上登录时，由第二自助终端将该第二自助终端的位置信息、采集到的客户人脸信息、银行账号反馈至第一银行；根据该第二自助终端的位置信息，得到该第二自助终端的环境风险向量，根据该第二自助终端的环境风险向量及第一银行的每个自助终端的环境风险向量，确定该第二自助终端的相似自助终端；其中，相似自助终端是归属于第一银行的自助终端；根据该相似自助终端对应的人脸匹配阈值与人脸风险概率值的对应关系，确定该客户登录该第二自助终端时的环境人脸匹配阈值，并利用该人脸匹配阈值对该第二自助终端反馈的客户人脸信息与银行账号对应的人脸信息进行匹配，得到匹配结果；根据该匹配结果，生成相应的允许登录指令或禁止登录指令，并下发至第二自助终端。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据归属于第一银行的自助终端的位置和银行网点的位置，确定每个自助终端对应的多个银行网点，包括：对于第一银行的每个自助终端，在该自助终端的第一距离范围内，选取主要客户类别与该自助终端的主要客户类别相同的多个银行网点，作为该自助终端对应的多个银行网点；其中，主要客户类别是自助终端或银行网点服务的客户中，归属于各个客户类别的客户数量中最大数量对应的客户类别。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于第一银行的每个自助终端，根据该自助终端对应的多个银行网点的交易数据，确定该自助终端的环境风险向量，包括：对于第一银行的每个自助终端，根据该自助终端对应的多个银行网点的交易数据，确定该自助终端对应各个风险类型的风险系数；设置该自助终端的环境风险向量，其中，该环境风险向量的各个分量与银行的各个风险类型一一对应，每个分量的值等于该自助终端对应该分量对应的风险类型的风险系数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于第一银行的每个自助终端，确定该自助终端对应的人脸匹配阈值与人脸风险概率值的对应关系，包括：对于不同的人脸匹配阈值，从该自助终端的人脸识别数据中选取人脸识别匹配度大于该人脸匹配阈值的人脸识别数据；计算选取出的该人脸识别数据中风险数据的比例，将该比例作为该人脸匹配阈值对应的人脸风险概率值，建立该自助终端对应的人脸匹配阈值与人脸风险概率值的对应关系，将该对应关系存储至数据库中。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据该第二自助终端的位置信息，得到该第二自助终端的环境风险向量，根据该第二自助终端的环境风险向量及第一银行的每个自助终端的环境风险向量，确定该第二自助终端的相似自助终端；其中，相似自助终端是归属
于第一银行的自助终端，包括：根据该第二自助终端的位置信息，在该第二自助终端的第二距离范围内，选取第一银行的多个银行网点；根据该多个银行网点的交易数据，确定该第二自助终端对应各个风险类型的风险系数；设置该第二自助终端的环境风险向量，其中，该环境风险向量的各个分量与银行的各个风险类型一一对应，每个分量的值等于该第二自助终端对应该分量对应的风险类型的风险系数；在该第二自助终端的第三距离范围内，选取出第一银行的多个自助终端；根据环境风险向量，确定选取出的多个自助终端的偏序，其中，其中，该偏序用于确定该选取出的多个自助终端中的任何两个自助终端中的自助终端A是否优于自助终端B；依据选取出的多个自助终端的偏序，确定该选取出的多个自助终端中的极大自助终端，其中，极大自助终端是该偏序的极大元素；将该选取出的多个自助终端中的极大自助终端作为该第二自助终端的相似自助终端。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据环境风险向量，确定选取出的多个自助终端的偏序，包括：对于该选取出的每个自助终端，计算该自助终端的环境风险向量与第二自助终端的环境风险向量的差，将该差作为该自助终端的向量差；确定该选取出的多个自助终端的偏序，其中，对于该选取出的多个自助终端的任何两个自助终端，如果对于向量差的每个分量，如果该两个自助终端中的自助终端A的向量差在该分量的值的绝对值小于等于该两个自助终端中的自助终端B的向量差在该分量的值的绝对值，则确定该自助终端A优于该自助终端B。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据该相似自助终端对应的人脸匹配阈值与人脸风险概率值的对应关系，确定该客户登录该第二自助终端时的环境人脸匹配阈值，并利用该人脸匹配阈值对该第二自助终端反馈的客户人脸信息与银行账号对应的人脸信息进行匹配，得到匹配结果，包括：将该相似自助终端的人脸匹配阈值和人脸风险概率值的对应关系作为该第二自助终端的人脸匹配阈值与人脸风险概率值的对应关系；根据该客户的客户类别确定该客户的人脸风险概率值，其中，客户的人脸风险概率值标识该客户类别进行人脸识别时的风险概率，该风险概率是基于该客户类别的所有人脸识别数据计算得到；根据该客户的人脸风险概率值及该第二自助终端的人脸匹配阈值与人脸风险概率值的对应关系，确定该客户登录该第二自助终端时的环境人脸匹配阈值；将该客户的当前人脸匹配阈值更改为该客户的初始人脸匹配阈值与该环境人脸匹配阈值的最大值；对该第二自助终端反馈的客户人脸信息与银行账号对应的人脸信息进行匹配，若匹配度大于等于该客户的当前人脸匹配阈值，则匹配通过，否则匹配失败。8.一种银...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱江波，胡毅，马克，王艳芳，姚元伟，时福林，赵梦，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：