[发明专利]一种信息录入方法及装置、存储介质及电子设备

说明书

本发明提供了一种信息录入方法及装置、存储介质及电子设备，可应用于金融领域或其他领域，其中，可以先通过智能柜台端的摄像头采集用户视频，并通过智能柜台端的录音设备采集用户语音信息；利用预先构建的神经网络模型对所述用户视频中的各视频帧进行处理，获得所述用户视频中的人脸信息；并利用预先训练好的语音识别模型对所述用户语音信息进行语音识别，获得语音识别结果；判断所述人脸信息与所述信息录入指令对应的用户的标准人脸信息是否匹配；若所述人脸信息与所述标准人脸信息匹配，则在所述智能柜台端的显示界面的信息录入框中显示所述语音识别结果。能够实现无接触录入信息，提高信息录入效率，提升用户满意度。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种信息录入方法及装置、存储介质及电子设备。

背景技术

随着人工智能和大数据的发展，越来越多的银行网点智能柜台。目前在智能柜台端主要依靠客户在电子屏幕上手动录入信息来实现各种功能，这种“人-机，机-人”交互的方式不利于疫情的防控；同时，大量的老龄客户可能会存在眼花、行动受限等，不便于在银行服务机器人上手动录入信息。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种信息录入方法，能够实现无接触录入信息。

本发明还提供了一种信息录入装置，用以保证上述方法在实际中的实现及应用。

一种信息录入方法，应用于智能柜台端，所述方法包括：

响应于信息录入指令，通过所述智能柜台端的摄像头采集用户视频，并通过所述智能柜台端的录音设备采集用户语音信息；

利用预先构建的神经网络模型对所述用户视频中的各视频帧进行处理，获得所述用户视频中的人脸信息；并利用预先训练好的语音识别模型对所述用户语音信息进行语音识别，获得语音识别结果；

判断所述人脸信息与所述信息录入指令对应的用户的标准人脸信息是否匹配；

若所述人脸信息与所述标准人脸信息匹配，则在所述智能柜台端的显示界面的信息录入框中显示所述语音识别结果。

上述的方法，可选的，构建神经网络模型的过程，包括：

获取初始神经网络模型以及训练数据集；所述训练数据集包括多个历史用户图片；

应用预设的生成对抗网络对所述训练数据集中的每个所述历史用户图片进行数据增强，获得目标训练数据集；

利用所述目标训练数据集对所述初始神经网络模型进行训练，获得神经网络模型。

上述的方法，可选的，所述利用预先构建的神经网络模型对所述用户视频中的各视频帧进行处理，获得所述用户视频中的人脸信息，包括：

通过预先构建神经网络模型的特征提取模块提取所述用户视频中的每一视频帧的视频帧空间特征和时间特征，

通过预先构建神经网络模型的输出模块基于各个所述视频帧的视频帧空间特征和时间特征，输出所述用户视频的人脸信息。

上述的方法，可选的，所述判断所述人脸信息与所述业务办理指令对应的客户的标准人脸信息是否匹配，包括：

计算所述人脸信息与所述业务办理指令对应的客户的标准人脸信息的相似度；

在所述人脸信息与所述标准人脸信息的相似度大于预设的相似度阈值的情况下，确定所述人脸信息与所述标准人脸信息匹配；

在所述人脸信息与所述标准人脸信息的相似度不大于预设的相似度阈值的情况下，确定所述人脸信息与所述标准人脸信息不匹配。

上述的方法，可选的，所述在所述智能柜台端的显示界面的信息录入框中显示所述语音识别结果之后，还包括：