【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，特别是涉及一种对象验证方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着计算机技术的快速发展，利用生物特征进行快捷交易变得越来越普及，生物特征在快捷交易中的主要作用是对交易发起对象进行验证。然而，在利用生物特征进行快捷交易时，由于不同对象的生物特征可能存在相似的情况，因此，在对交易发起对象进行验证时，若存在与交易发起对象的生物特征相似的其他对象，容易出现误验证的情况，从而影响交易发起对象的验证结果的准确性和可靠性。
技术实现思路
1、以下是对本申请详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。
2、本申请实施例提供了一种对象验证方法、装置、电子设备及存储介质，能够提升对象验证的准确性和可靠性。
3、一方面，本申请实施例提供了一种对象验证方法，包括：
4、获取目标终端采集的目标对象的样本生物特征图像，从预设的数据库中确定与所述样本生物特征图像相似的参考生物特征图像；
5、当所述参考生物特征图像的数量为多个，获取各个所述参考生物特征图像对应的参考对象的对象属性信息；
6、根据所述对象属性信息确定多个所述参考对象之间的对象关系，根据所述对象关系对所述目标对象进行异常检测，得到第一异常检测结果，其中，所述第一异常检测结果用于指示所述目标终端对所述目标对象进行验证信息采集后得到的验证信息的类型；
7、获取所述目标终端基于所述第一异常检测结果采集的第一验证信息，根据所述第一验证信息对所述
8、另一方面，本申请实施例提供了一种对象验证装置，包括：
9、图像匹配模块，用于获取目标终端采集的目标对象的样本生物特征图像，从预设的数据库中确定与所述样本生物特征图像相似的参考生物特征图像；
10、信息获取模块，用于当所述参考生物特征图像的数量为多个，获取各个所述参考生物特征图像对应的参考对象的对象属性信息；
11、异常检测模块，用于根据所述对象属性信息确定多个所述参考对象之间的对象关系，根据所述对象关系对所述目标对象进行异常检测，得到第一异常检测结果，其中，所述第一异常检测结果用于指示所述目标终端对所述目标对象进行验证信息采集后得到的验证信息的类型；
12、验证模块，用于获取所述目标终端基于所述第一异常检测结果采集的第一验证信息，根据所述第一验证信息对所述目标对象进行验证。
13、进一步，所述样本生物特征图像包括样本脸部图像，所述参考生物特征图像包括参考脸部图像，上述图像匹配模块具体用于：
14、获取目标终端采集的目标对象在多个模态下的所述样本脸部图像；
15、从预设数据库中确定与对应模态下的所述样本脸部图像相似的参考图像集合，根据多个所述参考图像集合之间的交集得到所述参考脸部图像。
16、进一步，多个模态下的所述样本脸部图像包括彩色脸部图像、红外脸部图像和深度脸部图像，上述图像匹配模块具体用于：
17、从预设的彩色图像数据库中确定与所述彩色脸部图像相似的第一参考图像集合，从预设的红外图像数据库中确定与所述红外脸部图像相似的第二参考图像集合，从预设的深度图像数据库中确定与所述深度脸部图像相似的第三参考图像集合；
18、根据所述第一参考图像集合、所述第二参考图像集合以及所述第三参考图像集合之间的交集，得到所述参考脸部图像。
19、进一步，上述信息获取模块具体用于：
20、获取各个所述参考生物特征图像对应的参考对象的参考交易数据，根据所述参考交易数据从多个所述参考生物特征图像中筛选出候选生物特征图像；
21、获取所述候选生物特征图像对应的所述参考对象的对象属性信息。
22、进一步，上述信息获取模块具体用于：
23、从所述参考交易数据中提取出历史交易位置，将所述历史交易位置位于同一个预设区域的所述参考对象对应的所述参考生物特征图像，确定为候选生物特征图像；
24、或者，从所述参考交易数据中提取出历史交易环境，将所述历史交易环境相同的所述参考对象对应的所述参考生物特征图像，确定为候选生物特征图像；
25、或者，从所述参考交易数据中提取出与其余的所述参考对象之间的历史交易频次，将所述历史交易频次大于或者等于第一频次阈值的所述参考对象对应的所述参考生物特征图像，确定为候选生物特征图像；
26、或者，从所述参考交易数据中提取出账号历史交易关联关系，将存在所述账号历史交易关联关系的所述参考对象对应的所述参考生物特征图像，确定为候选生物特征图像。
27、进一步，所述第一异常检测结果包括信息类型标识，上述异常检测模块具体用于：
28、根据所述对象属性信息之间的相似性确定对象关系标识，其中，所述对象关系标识用于指示多个所述参考对象之间的对象关系；
29、根据所述对象关系标识从多个预设的信息类型标识中匹配得到所述信息类型标识。
30、进一步，上述验证模块具体用于：
31、根据所述第一验证信息从多个所述参考生物特征图像中确定目标生物特征图像；
32、确定所述目标生物特征图像对应的所述参考对象的参考对象标识，将所述参考对象标识作为所述目标对象的目标对象标识。
33、进一步，上述异常检测模块还用于：
34、根据所述目标对象标识获取所述目标对象的目标交易数据，根据所述目标交易数据对所述目标对象进行异常检测，得到第二异常检测结果，其中，所述第二异常检测结果用于指示所述目标终端对所述目标对象进行验证信息采集后得到的验证信息的类型；
35、上述验证模块还用于：
36、获取所述目标终端基于所述第二异常检测结果采集的第二验证信息，根据所述第二验证信息再次对所述目标对象进行验证。
37、进一步，上述异常检测模块具体用于：
38、获取多个不同检测维度的第一检测模型，将所述目标交易数据输入至各个所述第一检测模型，对所述目标对象进行异常检测，得到各个所述第一检测模型的第一模型检测结果；
39、将多个所述第一模型检测结果进行加权处理，得到第二异常检测结果。
40、进一步，多个不同检测维度的所述第一检测模型包括账号丢失检测模型、账号异地跳变检测模型、对象一致性检测模型和账号被击检测模型，上述异常检测模块具体用于：
41、从所述目标交易数据中提取出历史操作记录，输入至所述账号丢失检测模型；
42、从所述目标交易数据中提取出所述历史操作记录和当前交易位置，输入至所述账号异地跳变检测模型；
43、从所述目标交易数据中提取出所述历史操作记录和账号认证记录，输入至所述对象一致性检测模型；
44、从所述目标交易数据中提取出所述历史操作记录和当前操作记录，输入至所述账号被击检测模型。
45、进一步，上述异常检测模块还用于：...
【技术保护点】
1.一种对象验证方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的对象验证方法，其特征在于，所述样本生物特征图像包括样本脸部图像，所述参考生物特征图像包括参考脸部图像，所述获取目标终端采集的目标对象的样本生物特征图像，从预设的数据库中确定与所述样本生物特征图像相似的参考生物特征图像，包括：
3.根据权利要求2所述的对象验证方法，其特征在于，多个模态下的所述样本脸部图像包括彩色脸部图像、红外脸部图像和深度脸部图像，所述从预设的数据库中确定与对应模态下的所述样本脸部图像相似的参考图像集合，根据多个所述参考图像集合之间的交集得到所述参考脸部图像，包括：
4.根据权利要求1所述的对象验证方法，其特征在于，所述获取各个所述参考生物特征图像对应的参考对象的对象属性信息，包括：
5.根据权利要求4所述的对象验证方法，其特征在于，所述根据所述参考交易数据从多个所述参考生物特征图像中筛选出候选生物特征图像，包括：
6.根据权利要求1所述的对象验证方法，其特征在于，所述第一异常检测结果包括信息类型标识，所述根据所述对象属性信息确定多个所述参
7.根据权利要求1至6任意一项所述的对象验证方法，其特征在于，所述根据所述第一验证信息对所述目标对象进行验证，包括：
8.根据权利要求7所述的对象验证方法，其特征在于，所述对象验证方法还包括：
9.根据权利要求8所述的对象验证方法，其特征在于，所述根据所述目标交易数据对所述目标对象进行异常检测，得到第二异常检测结果，包括：
10.根据权利要求9所述的对象验证方法，其特征在于，多个不同检测维度的所述第一检测模型包括账号丢失检测模型、账号异地跳变检测模型、对象一致性检测模型和账号被击检测模型，所述将所述目标交易数据输入至各个所述第一检测模型，包括：
11.根据权利要求9所述的对象验证方法，其特征在于，所述对象验证方法还包括：
12.根据权利要求8所述的对象验证方法，其特征在于，所述根据所述目标交易数据对所述目标对象进行异常检测，得到异常检测结果，包括：
13.一种对象验证装置，其特征在于，包括：
14.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至12任意一项所述的对象验证方法。
15.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至12任意一项所述的对象验证方法。
16.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至12任意一项所述的对象验证方法。
...【技术特征摘要】
1.一种对象验证方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的对象验证方法，其特征在于，所述样本生物特征图像包括样本脸部图像，所述参考生物特征图像包括参考脸部图像，所述获取目标终端采集的目标对象的样本生物特征图像，从预设的数据库中确定与所述样本生物特征图像相似的参考生物特征图像，包括：
3.根据权利要求2所述的对象验证方法，其特征在于，多个模态下的所述样本脸部图像包括彩色脸部图像、红外脸部图像和深度脸部图像，所述从预设的数据库中确定与对应模态下的所述样本脸部图像相似的参考图像集合，根据多个所述参考图像集合之间的交集得到所述参考脸部图像，包括：
4.根据权利要求1所述的对象验证方法，其特征在于，所述获取各个所述参考生物特征图像对应的参考对象的对象属性信息，包括：
5.根据权利要求4所述的对象验证方法，其特征在于，所述根据所述参考交易数据从多个所述参考生物特征图像中筛选出候选生物特征图像，包括：
6.根据权利要求1所述的对象验证方法，其特征在于，所述第一异常检测结果包括信息类型标识，所述根据所述对象属性信息确定多个所述参考对象之间的对象关系，根据所述对象关系对所述目标对象进行异常检测，得到第一异常检测结果，包括：
7.根据权利要求1至6任意一项所述的对象验证方法，其特征在于，所述根据所述第一验证信息对所述目标对象进行验证，包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：范小龙，宗旋，
申请(专利权)人：深圳市财付通网络金融小额贷款有限公司，
类型：发明
国别省市：
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