[发明专利]一种基于人脸识别的贷款审批方法及系统有效

专利信息
申请号: 201910183778.3 申请日: 2019-03-12
公开(公告)号: CN110009481B 公开(公告)日: 2023-10-24
发明(设计)人: 吴超;刘一宁;朱亚东;郑佳兴 申请(专利权)人: 平安科技(深圳)有限公司
主分类号: G06Q40/03 分类号: G06Q40/03;G06Q20/40;G06V40/16
代理公司: 广州三环专利商标代理有限公司 44202 代理人: 郝传鑫;熊永强
地址: 518000 广东省深圳市福田区福*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 识别 贷款 审批 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种基于人脸识别的贷款审批方法,其特征在于,包括:

获取终端发送的贷款请求,所述贷款请求包括用户的身份信息;

在获取到所述贷款请求之后,向所述终端发送第一人脸图像获取请求,以获取所述用户的第一人脸图像;

从预设人脸图像数据库和公安系统数据库中分别获取与所述用户的身份信息对应的第二人脸图像和第三人脸图像;

调用预设人脸相似度评分算法对所述第一人脸图像、第二人脸图像和第三人脸图像进行处理,以得到所述用户的人脸相似度评分;

确认所述人脸相似度评分是否超出预设人脸相似度评分阈值;

若所述人脸相似度评分超出所述预设人脸相似度评分阈值,则将同意贷款的消息发送至所述终端,以响应所述贷款请求。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述若所述人脸相似度评分超出所述预设人脸相似度评分阈值之后,将同意贷款的消息发送至所述终端之前,包括:

从信用记录数据库获取所述用户的信用记录;

对所述用户的信用记录进行评分,以得到所述用户的信用评分;

确认所述用户的信用评分是否超出预设信用评分阈值;

若所述用户的信用评分超出所述预设信用评分阈值,则获取与所述用户的信用评分对应的用户等级;

将与所述用户等级对应的待发放贷款金额发送至所述终端;

接收所述终端发送的同意接受所述待发放贷款金额的消息。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述调用预设人脸相似度评分算法对所述第一人脸图像、第二人脸图像和第三人脸图像进行处理,以得到所述用户的人脸相似度评分,包括:

获取所述第一人脸图像中的第一眉毛的形状、第二眉毛的形状、第一眼睛的形状、第二眼睛的形状、第一耳朵的形状、第二耳朵的形状、鼻子的形状、嘴巴的形状;

获取所述第二人脸图像中的第一眉毛的形状、第二眉毛的形状、第一眼睛的形状、第二眼睛的形状、第一耳朵的形状、第二耳朵的形状、鼻子的形状、嘴巴的形状;

获取所述第三人脸图像中的第一眉毛的形状、第二眉毛的形状、第一眼睛的形状、第二眼睛的形状、第一耳朵的形状、第二耳朵的形状、鼻子的形状、嘴巴的形状;

计算所述第一人脸图像中的第一眉毛的形状、第二眉毛的形状与所述第二人脸图像中的第一眉毛的形状、第二眉毛的形状之间的差异值A1;

计算所述第一人脸图像中的第一眼睛的形状、第二眼睛的形状与所述第二人脸图像中的第一眼睛的形状、第二眼睛的形状之间的差异值A2;

计算所述第一人脸图像中的第一耳朵的形状、第二耳朵的形状与所述第二人脸图像中的第一耳朵的形状、第二耳朵的形状之间的差异值A3;

计算所述第一人脸图像中的鼻子的形状和所述第二人脸图像中的鼻子的形状之间的差异值A4;

计算所述第一人脸图像中的嘴巴的形状和所述第二人脸图像中的嘴巴的形状之间的差异值A5;

计算与所述第一人脸图像和所述第二人脸图像相对应的第一差异值评分P1,所述第一差异值评分P1=A1r1+A2r2+A3r3+A4r4+A5r5,其中,所述r1为预设眉毛的形状之间的差异值所占的权重值,r2为预设眼睛的形状之间的差异值所占的权重值,r3为预设耳朵的形状之间的差异值所占的权重值,r4为预设鼻子的形状之间的差异值所占的权重值,r5为预设嘴巴的形状之间的差异值所占的权重值,所述r1、r2、r3、r4、r5均不小于0,且r1+r2+r3+r4+r5=1;

计算所述第一人脸图像中的第一眉毛的形状、第二眉毛的形状与所述第三人脸图像中的第一眉毛的形状、第二眉毛的形状之间的差异值B1;

计算所述第一人脸图像中的第一眼睛的形状、第二眼睛的形状与所述第三人脸图像中的第一眼睛的形状、第二眼睛的形状之间的差异值B2;

计算所述第一人脸图像中的第一耳朵的形状、第二耳朵的形状与所述第三人脸图像中的第一耳朵的形状、第二耳朵的形状之间的差异值B3;

计算所述第一人脸图像中的鼻子的形状和所述第三人脸图像中的鼻子的形状之间的差异值B4;

计算所述第一人脸图像中的嘴巴的形状和所述第三人脸图像中的嘴巴的形状之间的差异值B5;

计算与所述第一人脸图像和所述第三人脸图像相对应的第二差异值评分P2,所述第二差异值评分P2=B1r1+B2r2+B3r3+B4r4+B5r5;

计算所述第一差异值评分P1和第二差异值评分P2之和P,与预设差异值评分阈值的比值n;

从预设的比值与人脸相似度评分关系中获取与所述比值n对应的所述用户的人脸相似度评分。

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