[发明专利]基于人脸识别的转账验证方法、装置、设备及存储介质在审
申请号: | 202111366287.6 | 申请日: | 2021-11-18 |
公开(公告)号: | CN113962704A | 公开(公告)日: | 2022-01-21 |
发明(设计)人: | 衷平平 | 申请(专利权)人: | 平安普惠企业管理有限公司 |
主分类号: | G06Q20/40 | 分类号: | G06Q20/40;G06Q20/10;G06V40/16;G06V10/82;G06N3/04 |
代理公司: | 北京市京大律师事务所 11321 | 代理人: | 胡安 |
地址: | 518027 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 识别 转账 验证 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
1.一种基于人脸识别的转账验证方法,其特征在于,所述基于人脸识别的转账验证方法包括:
获取转账用户的账号信息以及输入信息,所述输入信息包括转账输入支付密码、转账金额、待验验证码,所述账户信息包括用户信息、账户余额,并判断所述转账金额是否小于所述账户余额;
若所述转账金额小于账户余额,则将所述转账输入支付密码和所述待验验证码与所述用户信息进行一致性比较;
若一致性比较的结果满足预置一致性条件,则获取转账操作时采集的转账用户的人脸图像;
利用预置人脸表情识别模型对所述人脸图像进行识别,得到识别结果,并根据所述识别结果判断所述人脸图像是否符合预置转账表情条件;
若符合,则根据所述输入信息进行转账。
2.根据权利要求1所述的基于人脸识别的转账验证方法,其特征在于,所述预置人脸表情识别模型包括组合卷积神经网络,其中所述组合卷积神经网络包括残差网络和特征金字塔网络,所述利用预置人脸表情识别模型对所述人脸图像进行识别,得到识别结果包括:
采用预置人脸表情识别模型中的所述残差网络对所述人脸图像进行全局表情特征的提取;
基于提取的所述全局表情特征,利用所述特征金字塔网络进行局部表情特征的提取;
基于所述全局表情特征和所述局部表情特征,利用预置人脸表情识别模型进行人脸表情类型的识别,得到识别结果。
3.根据权利要求1所述的基于人脸识别的转账验证方法,其特征在于,所述若所述转账金额小于账户余额,则将所述转账输入支付密码和所述待验验证码与所述用户信息进行一致性比较包括:
若所述转账金额小于账户余额,则解析所述用户信息,得到所述转账用户的设置支付密码,以及基于所述用户信息生成参考验证码;
将所述参考验证码与所述待验验证码、以及所述设置支付密码与所述转账输入支付密码进行一致性比较。
4.根据权利要求1所述的基于人脸识别的转账验证方法,其特征在于,在所述获取转账用户的账号信息以及输入信息之前,还包括:
利用预置图像挖掘方法挖掘多种表情类型的第二人脸图像,并对所述第二人脸图像进行标注,得到标注文件;
将所述第二人脸图像作为学习样本图像输入预置预训练模型,并采用所述预训练模型中的组合卷积神经网络提取所述第二人脸图像中的表情特征;
基于所述表情特征,采用所述预训练模型对所述第二人脸图像进行识别,得到第二识别结果;
利用所述标注文件和所述第二识别结果对所述预训练模型进行交叉验证并更新,得到人脸表情识别模型。
5.根据权利要求3所述的基于人脸识别的转账验证方法,其特征在于,所述利用预置图像挖掘方法挖掘多种表情类型的第二人脸图像包括:
采用图像挖掘技术从图像数据库中挖掘各种类型的人脸图像;
根据所述各种类型的人脸图像,利用图像增强技术对人脸图像进行增强处理,得到多种表情类型的第二人脸图像。
6.根据权利要求3所述的基于人脸识别的转账验证方法,其特征在于,所述表情特征包括第一卷积特征图像和第二卷积特征图像,所述采用所述预训练模型中的组合卷积神经网络提取所述第二人脸图像中的表情特征包括:
采用所述预训练模型中的组合卷积神经网络对所述第二人脸图像进行全局特征的提取,并基于全局特征提取的结果生成第一卷积特征图像;
采用所述组合卷积神经网络对所述第一卷积特征图像进行局部特征进行提取,并基于局部特征提取的结果生成第二卷积特征图像。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的基于人脸识别的转账验证方法,其特征在于,在所述根据识别结果判断是否符合预置转账表情条件之后,还包括:
若识别结果判断不符合预置转账表情条件,则中止所述转账用户的转账操作并生成相应的提示信息;
将所述提示信息发送至预置管理客户端,并采用预置二次验证方法进行转账验证。
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