【技术实现步骤摘要】
面审监控方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及人工智能领域,尤其涉及一种面审监控方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]现有的面审监控技术中,一般是通过对用户进行问答,通过采集用户问答过程中的面部图像或视频数据,通过面部识别技术进行用户微表情识别,用以确定用户的申请信息是否为本人,以及是否存在欺诈的可能性。
[0003]在现有的技术中,对于被面审者通过刻意伪装以作弊的欺诈行为,其识别准确性不足,例如用户头部未完整呈现于镜头内或发生异常角度的偏移,其可能在与第三人在进行交互从而实现作弊,从而导致了面审评价结果不准确。
技术实现思路
[0004]本专利技术的主要目的在于解决现有面审监控方法中因对于欺诈行为的识别准确性不足从而导致面审评价结果不准确的问题。
[0005]本专利技术第一方面提供了一种面审监控方法,包括:
[0006]当接收到面审监控请求时,调用被面审人终端采集预面审场景图像;
[0007]调用预置的人脸检测模型对所述预面审场景图像进行人脸检测 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种面审监控方法,其特征在于,所述面审监控方法包括:当接收到面审监控请求时,调用被面审人终端采集预面审场景图像;调用预置的人脸检测模型对所述预面审场景图像进行人脸检测,得到第一人脸区域图像;对所述第一人脸区域图像进行关键点检测,得到所述第一人脸区域图像中的人脸关键点集合;根据所述人脸关键点集合,判断所述第一人脸区域图像中人脸是否完整;若确定所述第一人脸区域图像中人脸不完整,则向所述被面审人终端发送面审规范提示;若确定所述第一人脸区域图像中人脸完整,则判断所述第一人脸区域图像中的被面审人是否为预置的目标被面审人;若确定所述第一人脸区域图像中的被面审人为所述目标被面审人,则向面审人终端发送面审就绪提示以开始面审。2.根据权利要求1所述的面审监控方法,其特征在于,所述若确定所述第一人脸区域图像中的被面审人为所述目标被面审人,则向面审人终端发送面审就绪提示以开始面审之后,还包括:基于预置的频率,调用被面审人终端采集第一面审场景图像;调用所述人脸检测模型对所述第一面审场景图像进行人脸检测,得到第二人脸区域图像;对预置神经网络模型执行偏转角度的回归训练,得到头部姿态检测模型;调用所述头部姿态检测模型对所述第二人脸区域图像进行姿态检测,得到所述目标被面审人的头部在至少一个预置方向上的偏转角度;将所述至少一个预置方向上的偏转角度分别与预置的标准偏转区间进行比较,若任意一个方向上的偏转角度不在所述标准偏转区间内,则确定所述目标被面审人行为异常,并向所述面审人终端发送异常提示。3.根据权利要求2所述的面审监控方法,其特征在于,所述预置神经网络模型包括姿态特征提取网络、偏转角分类网络以及偏转角回归网络,所述对预置神经网络模型执行偏转角度的回归训练,得到头部姿态检测模型包括:调用所述姿态特征提取网络,从预置人脸姿态训练图像集中的目标训练图像中提取目标人脸姿态特征;调用所述偏转角分类网络,根据所述目标人脸姿态特征和预置的偏转区间概率矩阵,计算所述目标人脸姿态特征对应的多分类偏转区间概率分布;从所述多分类偏转区间概率分布中选取概率值最大的偏转区间为所述目标人脸姿态特征对应的目标偏转区间,并获取所述目标偏转区间对应的回归函数;调用所述偏转角回归网络,根据所述目标人脸姿态特征和所述回归函数进行偏转角的回归计算,得到所述目标训练图像在至少一个预置方向上的偏转角度;基于预置的损失函数和所述目标训练图像预置的偏转角度标注信息,计算所述目标训练图像在所述至少一个预置方向上的偏转角度所对应的损失值;根据所述损失值调整所述预置神经网络模型的网络参数,直至所述损失值小于预置阈
值,确定所述预置神经网络模型收敛,保存所述预置神经网络模型当前的网络参数,得到头部姿态检测模型。4.根据权利要求1所述的面审监控方法,其特征在于,所述若确定所述第一人脸区域图像中的被面审人为所述目标被面审人,则向面审人终端发送面审就绪提示以开始面审之后,还包括:基于预置的频率,调用被面审人终端采集第二面审场景图像;对所述第二面审场景图像进行人脸检测以确定所述第二面审场景图像中是否包含人脸;若确定所述第二面审场景图像中不包含人脸,则确定当前面审场景异常,并向所述面审人终端发送异常提示;若确定所述第二面审场景图像中包含人脸,则提取所述第二面审场景图像中的目标人脸参数;从预置的数据库中获取所述目标被面审人的预置人脸参数,并将所述目标人脸参数与所述预置人脸参数进行匹配,若匹配失败,则确定被面审人发生替换,并向所述面审人终端发送替换提示。5.根据权利要求1所述的面审监控方法,其...
【专利技术属性】
技术研发人员:魏萍,曾凡涛,陈远旭,
申请(专利权)人:平安科技深圳有限公司,
类型:发明
国别省市:
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