本申请提供了一种客户身份认证方法、装置、电子设备及介质，方法包括：按照随机确定的多种目标颜色炫光的初始颜色序列采集多张颜色人脸图片，确定所述多张颜色人脸图片对应的实际颜色序列；当判断颜色序列一致时采集多张目标人脸图像和多段目标音频；提取目标人脸图像的混合人脸特征计算每张目标人脸图像与目标客户的人脸底图的相似度，得到人脸检测结果；根据目标音频的混合声纹特征、时序声纹特征，计算每段目标音频与目标客户的留底音频的相似度，得到声纹检测结果；当人脸检测结果和声纹检测结果均符合时，通过身份认证，通过多重认证手段，提高破解难度和区分面审客户是否为本人的精确度。为本人的精确度。为本人的精确度。
【技术实现步骤摘要】
一种客户身份认证方法、装置、电子设备及介质
[0001]本申请涉及模式识别领域，具体而言，涉及一种客户身份认证方法、装置、电子设备及介质。
技术介绍
[0002]随着科技的发展，远程办公、远程视频、在线教育、远程办业务等远程的需求越来越广泛，特别是银行原本线下的业务都要转到线上进行视频面审面签。为了实现面审的自动化一般银行使用的是虚拟人替代人工进行播报视频并录制整个面审过程作为日后审查或者证据，但在视频面审的过程中，必须确保面审的客户是客户本人而不是其他人替代客户或者黑产用一张客户的照片来完成面审。那么在虚拟人替代人工进行播报的AI面审的情况下以及基于友好的客户体验下使用精确度高的认证手段来进行客户认证，是一个亟待解决的问题。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，本申请的目的在于提供一种客户身份认证方法、装置、电子设备及介质，使用了炫光活检、人脸识别、声纹识别多重认证手段，破解难度大，区分面审客户是否为本人的精确度更高。
[0004]本申请实施例提供的一种客户身份认证方法，包括：
[0005]按照随机确定的多种目标颜色炫光的初始颜色序列，对待识别的目标客户采集对应目标颜色炫光的多张颜色人脸图片；
[0006]处理所述多张颜色人脸图片，确定所述多张颜色人脸图片对应的实际颜色序列；
[0007]当判断所述初始颜色序列和实际颜色序列一致时，对待识别的客户采集多张目标人脸图像和多段目标音频；
[0008]提取目标人脸图像的混合人脸特征，并根据所述混合人脸特征计算每张目标人脸图像与目标客户的人脸底图的相似度，得到人脸检测结果；
[0009]提取目标音频的混合声纹特征、时序声纹特征，并根据混合声纹特征、时序声纹特征计算每段目标音频与目标客户的留底音频的相似度，得到声纹检测结果；
[0010]当判断所述人脸检测结果和声纹检测结果均与客户符合时，通过所述目标客户的身份认证。
[0011]在一些实施例中，所述的客户身份认证方法中，按照随机确定的多种目标颜色炫光的初始颜色序列，对待识别的目标客户采集对应目标颜色炫光的多张颜色人脸图片；包括以下步骤：
[0012]采集待识别的目标客户的按照初始颜色序列变换的目标颜色炫光下的炫光人脸视频；
[0013]根据所述炫光人脸视频，确定每种目标颜色炫光对应的炫光人脸视频片段；
[0014]依次从每个炫光人脸视频片段中抽取一张颜色人脸图片，得到每种目标颜色炫光
下的颜色人脸图片。
[0015]在一些实施例中，所述的客户身份认证方法中，处理所述多张颜色人脸图片，确定所述多张颜色人脸图片对应的实际颜色序列，包括：
[0016]按照多张颜色人脸图片的采集时序，将所述多张颜色人脸图片输入至颜色时序分类模型；所述颜色时序分类模型包括多种颜色序列标签；
[0017]通过所述分类模型提取每张颜色人脸图片的颜色特征和时序特征，并计算出所述颜色特征和时序特征匹配的颜色序列标签；
[0018]根据所述颜色序列标签，确定出所述多张颜色人脸图片的实际颜色序列。
[0019]在一些实施例中，所述的客户身份认证方法中，所述提取目标人脸图像的混合人脸特征，包括：
[0020]将目标人脸图像输入至人脸识别模型；其中，所述人脸识别模型包括多个特征提取模块，每一特征提取模块包括混合特征提取模块和注意力模块；
[0021]通过人脸识别模型中的特征提取模块中的混合特征提取模块，提取目标人脸图像的全局特征和局部细节特征，得到目标人脸图像的混合特征并输出至该特征提取模块中的注意力模块；
[0022]通过该特征提取模块中的注意力模块为目标人脸图像的混合特征的特征数据加权，得到加权后的目标人脸图像的混合特征，并将加权后的目标人脸图像的混合特征输出至下一个特征提取模块，直至最后一个特征提取模块输出混合人脸特征；
[0023]其中，不同的特征数据对人脸识别重要程度不同。
[0024]在一些实施例中，所述的客户身份认证方法中，所述提取目标音频的混合声纹特征，包括：
[0025]将目标音频输入至混合声纹识别模型；其中，所述混合声纹识别模型包括多个特征提取模块，每一特征提取模块包括混合特征提取模块和注意力模块；
[0026]通过混合声纹识别模型中的特征提取模块中的混合特征提取模块，提取目标音频的全局特征和局部细节特征，得到目标音频的混合特征并输出至该特征提取模块中的注意力模块；
[0027]通过该特征提取模块中的注意力模块为目标音频的混合特征的特征数据加权，得到加权后的目标音频的混合特征，并将加权后的目标音频的混合特征输出至下一个特征提取模块，直至最后一个特征提取模块输出混合声纹特征；
[0028]其中，不同的特征数据对声纹识别的重要程度不同。
[0029]在一些实施例中，所述的客户身份认证方法中，所述提取目标音频的时序声纹特征，包括：
[0030]将所述目标音频输入时序声纹识别模型，通过所述时序声纹识别模型将所述目标音频进行分段处理，得到按采集时间排序的多个目标音频分段；
[0031]通过所述时序声纹识别模型处理目标音频分段和处理该目标音频分段之前的目标音频分段时缓存的时序历史数据，得到每一目标音频分段的声纹特征；
[0032]融合每一目标音频分段的声纹特征，得到目标音频的时序声纹特征。
[0033]在一些实施例中，所述的客户身份认证方法中，根据混合声纹特征、时序声纹特征计算每段目标音频与目标客户的留底音频的相似度，包括：
[0034]将混合声纹特征、时序声纹特征进行融合处理，得到融合后的声纹特征；
[0035]根据所述融合后的声纹特征计算目标音频与目标客户的留底音频的相似度。
[0036]在一些实施例中，还提供一种客户身份认证装置，所述装置包括：
[0037]采集模块，用于按照随机确定的多种目标颜色炫光的初始颜色序列，对待识别的目标客户采集对应目标颜色炫光的多张颜色人脸图片；
[0038]处理模块，用于处理所述多张颜色人脸图片，确定所述多张颜色人脸图片对应的实际颜色序列；
[0039]采集模块，用于当判断所述初始颜色序列和实际颜色序列一致时，对待识别的客户采集多张目标人脸图像和多段目标音频；
[0040]第一提取模块，用于提取目标人脸图像的混合人脸特征，并根据所述混合人脸特征计算每张目标人脸图像与目标客户的人脸底图的相似度，得到人脸检测结果；
[0041]第二提取模块，用于提取目标音频的混合声纹特征、时序声纹特征，并根据混合声纹特征、时序声纹特征计算每段目标音频与目标客户的留底音频的相似度，得到声纹检测结果；
[0042]通过模块，用于当判断所述人脸检测结果和声纹检测结果均与客户符合时，通过所述目标客户的身份认证。
[0043]在一些实施例中，还提供一种电子设备，所述电子设备包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种客户身份认证方法，其特征在于，所述方法包括：按照随机确定的多种目标颜色炫光的初始颜色序列，对待识别的目标客户采集对应目标颜色炫光的多张颜色人脸图片；处理所述多张颜色人脸图片，确定所述多张颜色人脸图片对应的实际颜色序列；当判断所述初始颜色序列和实际颜色序列一致时，对待识别的客户采集多张目标人脸图像和多段目标音频；提取目标人脸图像的混合人脸特征，并根据所述混合人脸特征计算每张目标人脸图像与目标客户的人脸底图的相似度，得到人脸检测结果；提取目标音频的混合声纹特征、时序声纹特征，并根据混合声纹特征、时序声纹特征计算每段目标音频与目标客户的留底音频的相似度，得到声纹检测结果；当判断所述人脸检测结果和声纹检测结果均与客户符合时，通过所述目标客户的身份认证。2.根据权利要求1所述的客户身份认证方法，其特征在于，按照随机确定的多种目标颜色炫光的初始颜色序列，对待识别的目标客户采集对应目标颜色炫光的多张颜色人脸图片；包括以下步骤：采集待识别的目标客户的按照初始颜色序列变换的目标颜色炫光下的炫光人脸视频；根据所述炫光人脸视频，确定每种目标颜色炫光对应的炫光人脸视频片段；依次从每个炫光人脸视频片段中抽取一张颜色人脸图片，得到每种目标颜色炫光下的颜色人脸图片。3.根据权利要求1所述的客户身份认证方法，其特征在于，处理所述多张颜色人脸图片，确定所述多张颜色人脸图片对应的实际颜色序列，包括：按照多张颜色人脸图片的采集时序，将所述多张颜色人脸图片输入至颜色时序分类模型；所述颜色时序分类模型包括多种颜色序列标签；通过所述分类模型提取每张颜色人脸图片的颜色特征和时序特征，并计算出所述颜色特征和时序特征匹配的颜色序列标签；根据所述颜色序列标签，确定出所述多张颜色人脸图片的实际颜色序列。4.根据权利要求1所述的客户身份认证方法，其特征在于，所述提取目标人脸图像的混合人脸特征，包括：将目标人脸图像输入至人脸识别模型；其中，所述人脸识别模型包括多个特征提取模块，每一特征提取模块包括混合特征提取模块和注意力模块；通过人脸识别模型中的特征提取模块中的混合特征提取模块，提取目标人脸图像的全局特征和局部细节特征，得到目标人脸图像的混合特征并输出至该特征提取模块中的注意力模块；通过该特征提取模块中的注意力模块为目标人脸图像的混合特征的特征数据加权，得到加权后的目标人脸图像的混合特征，并将加权后的目标人脸图像的混合特征输出至下一个特征提取模块，直至最后一个特征提取模块输出混合人脸特征；其中，不同的特征数据对人脸识别重要程度不同。5.根据权利要求4所述的客户身份认证方法，其特征在于，所述提取目标音频的混合声纹特征，包括：
将目标音频输入至混合声纹识别模型；其中，所述混合声纹识别模型包括多个特征提取模块，每一...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁俊杰，
申请(专利权)人：平安银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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