应用于银行业务处理的人脸识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种应用于银行业务处理的人脸识别方法及系统，其中，所述方法包括：在自助设备端通过自助设备的摄像设备拍摄客户影像，并根据所述客户影像计算客户脸部的当前特征值；将所述当前特征值发送至服务器端的人脸审核系统，由所述人脸审核系统根据所述当前特征值和所述客户的标准特征值进行对比，确定客户是否为本人。采用本发明专利技术，能够有效降低大批量并发处理时对带宽与服务器的压力，在提高鉴证速度同时降低后台系统(例如，人脸审核系统)的工作负荷。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人脸识别领域，更为具体而言，涉及一种应用于银行业务处理的人脸识别方法及系统。
技术介绍
随着经济市场的活跃、银行各类业务的繁忙，在网点数量与规模扩大的同时，银行网点的业务繁忙程度却未能得到舒缓。其中，大量的业务量来自于需要银行人员鉴证的身份审核业务。基于此原因，近年来，银行大力推广以远程视频柜员机(Virtual TellerMachine, VTM)为主的自助设备，而其中的身份鉴证问题也成为了关键问题。例如，现有技术在身份鉴证时难以在提高鉴证速度同时降低后台系统(例如，人脸审核系统)的工作负荷，这是目前制约系统性能和业务处理速度的重要问题。
技术实现思路
鉴于现有技术的上述缺陷，本专利技术实施方式提供了一种应用于银行业务处理的人脸识别方法及系统，能够在提高鉴证速度同时降低后台系统(例如，人脸审核系统)的工作负荷。具体地，本专利技术实施方式提供了一种应用于银行业务处理的人脸识别方法，其包括:在自助设备端通过自助设备的摄像设备拍摄客户影像，并根据所述客户影像计算客户脸部的当前特征值；将所述当前特征值发送至服务器端的人脸审核系统，由所述人脸审核系统根据所述当前特征值和所述客户的标准特征值进行对比，确定客户是否为本人。相应地，本专利技术实施方式还提供了一种应用于银行业务处理的人脸识别系统，其包括:特征计算装置，用于在自助设备端通过自助设备的摄像设备拍摄客户影像，根据所述客户影像计算客户脸部的当前特征值，以及将所述当前特征值发送至人脸审核系统；位于服务器端的人脸审核系统，用于根据所述当前特征值和所述客户的标准特征值进行对比，确定客户是否为本人。采用本专利技术实施方式具有下述有益效果: 通过在自助设备端计算特征值，并且只向服务器端发送特征值而无需发送影像，也无需在服务器端进行该特征值的计算，能够有效降低大批量并发处理时对带宽与服务器的压力，在提高鉴证速度同时降低后台系统(例如，人脸审核系统)的工作负荷。【附图说明】图1是根据本专利技术实施例的一种应用于银行业务处理的人脸识别方法的流程示意图的一例；图2是根据本专利技术实施例的一种应用于银行业务处理的人脸识别方法的流程示意图的另一例；图3是根据本专利技术实施例的一种应用于银行业务处理的人脸识别系统的框图。【具体实施方式】为了便于理解本专利技术技术方案的各个方面、特征以及优点，下面结合附图对本专利技术进行具体描述。应当理解，下述的各种实施方式只用于举例说明，而非用于限制本专利技术的保护范围。图1是根据本专利技术实施例的一种应用于银行业务处理的人脸识别方法的流程示意图的一例。参照图1，所述方法包括:10:拍摄客户影像并计算当前特征值。具体而言，在自助设备端通过自助设备的摄像设备拍摄客户影像，并根据所述客户影像计算客户脸部的当前特征值。12:将当前特征值发送至人脸审核系统。其中，人脸审核系统配置于服务器端。14:人脸审核系统进行身份鉴证。具体而言，人脸审核系统根据所述当前特征值和所述客户的标准特征值进行对比，确定客户是否为本人。采用本实施例提供的方法，通过在自助设备端计算特征值，并且只向服务器端发送特征值而无需发送影像，也无需在服务器端进行该特征值的计算，能够有效降低大批量并发处理时对带宽与服务器的压力，在提高鉴证速度同时降低后台系统(例如，人脸审核系统)的工作负荷。可选地，在本实施例的一种实现方式中，在处理10中，在自助设备端，当接收到远程柜员系统发送的拍摄指令(例如，由柜员操作发出的拍摄指令)时，通过自助设备的摄像设备拍摄所述客户影像。可选地，在本实施例的一种实现方式中，在处理10中，针对所述客户影像调用预设的特征值计算方法计算所述当前特征值。预设的特征值计算方法包括主成分分析法(Principal Component Analysis，PCA)或线性判别式分析法(Linear DiscriminantAnalysis，LDA)。当然，也可以是现有的其它算法。可选地，在本实施例的一种实现方式中，在处理10中计算得到的当前特征值包括客户的脸部的多个特征部位的特征值，相应地，在处理14中，人脸审核系统可以根据所述多个特征部位的特征值分别与标准的多个特征部位的特征值进行对比，根据对比结果确定相似度，并根据相似度判断客户是不是本人。图2是根据本专利技术实施例的一种应用于银行业务处理的人脸识别方法的流程示意图的另一例，参照图2，所述方法包括:20:存量客户在自助设备进行本人鉴证类操作。22:后台柜员对客户进行影像拍摄。例如，远程柜员系统的柜员通过视频系统观察客户并选取拍摄时机，控制自助设备进行拍摄。24:本地特征计算装置调用特征值计算方法计算客户脸部多个特征部位的特征值。26:将计算得到的特征值发送到人脸审核系统。28:人脸审核系统将接收的特征值与数据库中存储的标准特征值进行对比。所述标准特征值可以是根据客户身份证照片计算得到的特征值。采用本实施例，能够有效降低大批量并发处理时对带宽与服务器的压力，在提高鉴证速度同时降低后台系统(例如，人脸审核系统)的工作负荷。图3是根据本专利技术实施例的一种应用于银行业务处理的人脸识别系统的框图，参照图3，人脸识别系统包括特征计算装置30和人脸审核系统32。其中，特征计算装置30配置于自助设备端，用于在自助设备端通过自助设备的摄像设备拍摄客户影像，根据所述客户影像计算客户脸部的当前特征值，以及将所述当前特征值发送至人脸审核系统；人脸审核系统32配置于服务器端，用于根据所述当前特征值和所述客户的标准特征值进行对比，确定客户是否为本人。采用本实施例提供的人脸识别系统，能够有效降低大批量并发处理时对带宽与服务器的压力，在提高鉴证速度同时降低后台系统(例如，人脸审核系统)的工作负荷。可选地，在本实施例的一种实现方式中，特征计算装置30包括接收模块，其用于接收远程柜员系统发送的拍摄指令，并在接收到所述拍摄指令时触发所述特征计算装置通过自助设备的摄像设备拍摄所述客户影响。可选地，在本实施例的一种实现方式中，特征计算装置30包括调用模块，其用于针对所述客户影像调用预设的特征值计算方法计算所述当前特征值。其中，预设的特征值计算方法包括主成分分析法或线性判别式分析法。可选地，在本实施例的一种实现方式中，特征计算装置30计算得到的当前特征值包括所述客户的脸部的多个特征部位的特征值。本领域技术人员应当理解，本专利技术的系统实施例可以用于实现本专利技术的方法实施例，因此，关于系统实施例中各个装置、模块或系统所执行的或可执行的处理的详细说明，请参见方法实施例中的说明，此处不再赘述。通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本专利技术可借助软件结合硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本专利技术的技术方案对
技术介绍
做出贡献的全部或者部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如R0M/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本专利技术各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。本领技术人员应当理解，以上所公开的仅为本专利技术的实施方式而已，当然不能以此来限定本专利技术之权利范围，依本专利技术实施方式所作的等同变化，仍属本专利技术权利要求所涵盖的范围。【主权项】1.一种应用于银行业务处理的人脸识别方法，其特征在于，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种应用于银行业务处理的人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：在自助设备端通过自助设备的摄像设备拍摄客户影像，并根据所述客户影像计算客户脸部的当前特征值；将所述当前特征值发送至服务器端的人脸审核系统，由所述人脸审核系统根据所述当前特征值和所述客户的标准特征值进行对比，确定客户是否为本人。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：沈东凯，李玉明，郭敏鸿，曹海鹰，罗恕人，杜鑫，马亮亮，刘媛媛，吕绍洲，万兵，
申请(专利权)人：中国建设银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11