本技術(shù)涉及金融科技(fi?ntech)，尤其涉及一種身份驗(yàn)證方法和裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、目前，用戶(hù)在進(jìn)行身份驗(yàn)證時(shí)，是通過(guò)識(shí)別用戶(hù)的生物特征來(lái)實(shí)現(xiàn)?；谏锾卣鞯纳矸蒡?yàn)證是指基于每個(gè)人身體上獨(dú)一無(wú)二的特征，如人臉、指紋、虹膜等?，F(xiàn)有的身份驗(yàn)證方法是采用單一模態(tài)生物識(shí)別或者簡(jiǎn)單疊加的多模態(tài)生物識(shí)別技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，然而，單一模態(tài)生物識(shí)別技術(shù)安全性不夠高，簡(jiǎn)單疊加的多模態(tài)生物識(shí)別技術(shù)無(wú)法智能地適應(yīng)用戶(hù)進(jìn)行身份驗(yàn)證時(shí)所處不同的復(fù)雜環(huán)境，導(dǎo)致識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性較差。

2、在金融場(chǎng)景下，例如在銀行開(kāi)戶(hù)、貸款審批和大額轉(zhuǎn)賬等需要高安全性的場(chǎng)景中，現(xiàn)有的身份驗(yàn)證方法由于存在上述的技術(shù)缺陷，因此存在身份盜用和欺詐的風(fēng)險(xiǎn)?；诖耍诮鹑趫?chǎng)景下，如何提高用戶(hù)身份驗(yàn)證的安全性和準(zhǔn)確性成為亟待解決的技術(shù)問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)實(shí)施例的主要目的在于提出一種身份驗(yàn)證方法和裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，能夠提高用戶(hù)身份驗(yàn)證的安全性和準(zhǔn)確性，尤其在金融場(chǎng)景下，可以智能和精準(zhǔn)地對(duì)處于不同復(fù)雜環(huán)境的用戶(hù)進(jìn)行身份驗(yàn)證，有助于降低身份盜用和欺詐的風(fēng)險(xiǎn)，提高金融服務(wù)的安全性和準(zhǔn)確性，提升客戶(hù)滿(mǎn)意度，從而提升金融企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實(shí)施例的第一方面提出了一種身份驗(yàn)證方法，所述方法包括：

3、獲取用戶(hù)處于當(dāng)前環(huán)境的多模態(tài)生物識(shí)別數(shù)據(jù)，所述多模態(tài)生物識(shí)別數(shù)據(jù)包括人臉圖像、虹膜圖像和指紋信息；

4、通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述人臉圖像進(jìn)行特征提取，得到人臉特征；

5、通過(guò)支持向量機(jī)對(duì)所述虹膜圖像和所述指紋信息進(jìn)行特征提取，生成虹膜特征和指紋特征；

6、識(shí)別用戶(hù)處于當(dāng)前環(huán)境的臉部姿態(tài)和所述當(dāng)前環(huán)境的環(huán)境類(lèi)型；

7、根據(jù)所述臉部姿態(tài)和所述環(huán)境類(lèi)型調(diào)整所述人臉特征、所述虹膜特征和所述指紋特征各自對(duì)應(yīng)的權(quán)重值；

8、根據(jù)所述權(quán)重值對(duì)所述人臉特征、所述虹膜特征和所述指紋特征進(jìn)行加權(quán)融合，生成對(duì)應(yīng)所述用戶(hù)在所述當(dāng)前環(huán)境的身份驗(yàn)證結(jié)果。

9、在一些實(shí)施例，所述識(shí)別用戶(hù)處于當(dāng)前環(huán)境的臉部姿態(tài)和所述當(dāng)前環(huán)境的環(huán)境類(lèi)型，包括：

10、根據(jù)所述人臉圖像確定所述用戶(hù)處于當(dāng)前環(huán)境的臉部姿態(tài)參數(shù)，所述人臉圖像由攝像頭拍攝所述用戶(hù)而得到；

11、將所述臉部姿態(tài)參數(shù)輸入至預(yù)設(shè)的臉部姿態(tài)判別模塊，識(shí)別所述用戶(hù)處于當(dāng)前環(huán)境的臉部姿態(tài)；

12、通過(guò)環(huán)境傳感器獲取所述當(dāng)前環(huán)境的環(huán)境條件參數(shù)；

13、將所述環(huán)境條件參數(shù)輸入至預(yù)設(shè)的環(huán)境判別模塊，識(shí)別所述用戶(hù)處于當(dāng)前環(huán)境的環(huán)境類(lèi)型。

14、在一些實(shí)施例，所述根據(jù)所述臉部姿態(tài)和所述環(huán)境類(lèi)型調(diào)整所述人臉特征、所述虹膜特征和所述指紋特征各自對(duì)應(yīng)的權(quán)重值，包括：

15、根據(jù)所述臉部姿態(tài)和所述環(huán)境類(lèi)型確定場(chǎng)景模式；

16、根據(jù)所述場(chǎng)景模式確定由預(yù)設(shè)的決策融合層輸出的權(quán)重值調(diào)整策略；

17、基于所述權(quán)重值調(diào)整策略調(diào)整所述人臉特征對(duì)應(yīng)的第一權(quán)重值、所述虹膜特征對(duì)應(yīng)的第二權(quán)重值和所述指紋特征對(duì)應(yīng)的第三權(quán)重值。

18、在一些實(shí)施例，所述權(quán)重值調(diào)整策略包括：

19、在確定所述臉部姿態(tài)為正視所述攝像頭，且所述環(huán)境類(lèi)型為高光照環(huán)境的情況下，增加所述人臉特征對(duì)應(yīng)的第一權(quán)重值，減小所述虹膜特征對(duì)應(yīng)的第二權(quán)重值和所述指紋特征對(duì)應(yīng)的第三權(quán)重值；

20、在確定所述臉部姿態(tài)為正視所述攝像頭，且所述環(huán)境類(lèi)型為低光照環(huán)境的情況下，減小所述人臉特征對(duì)應(yīng)的第一權(quán)重值，增加所述虹膜特征對(duì)應(yīng)的第二權(quán)重值和所述指紋特征對(duì)應(yīng)的第三權(quán)重值；

21、在確定所述臉部姿態(tài)為不正視所述攝像頭，且所述環(huán)境類(lèi)型為高光照環(huán)境的情況下，減小所述人臉特征對(duì)應(yīng)的第一權(quán)重值和所述虹膜特征對(duì)應(yīng)的第二權(quán)重值，增加所述指紋特征對(duì)應(yīng)的第三權(quán)重值；

22、在確定所述臉部姿態(tài)為不正視所述攝像頭，且所述環(huán)境類(lèi)型為低光照環(huán)境的情況下，減小所述人臉特征對(duì)應(yīng)的第一權(quán)重值和所述虹膜特征對(duì)應(yīng)的第二權(quán)重值，增加所述指紋特征對(duì)應(yīng)的第三權(quán)重值。

23、在一些實(shí)施例，所述決策融合層的訓(xùn)練方法包括：

24、獲取不同場(chǎng)景模式下的所述人臉特征、所述虹膜特征和所述指紋特征；

25、對(duì)所述人臉特征、所述虹膜特征和所述指紋特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，得到標(biāo)準(zhǔn)化特征；

26、將所述標(biāo)準(zhǔn)化特征輸入至所述決策融合層進(jìn)行訓(xùn)練，在訓(xùn)練過(guò)程中通過(guò)反向傳播算法對(duì)所述人臉特征、所述虹膜特征和所述指紋特征各自對(duì)應(yīng)的權(quán)重進(jìn)行調(diào)優(yōu)，直至達(dá)到預(yù)設(shè)優(yōu)化目標(biāo)，得到對(duì)應(yīng)不同場(chǎng)景模式下的權(quán)重值調(diào)整策略，其中，所述決策融合層采用多層感知器模型。

27、在一些實(shí)施例，所述方法還包括：

28、在生成所述身份驗(yàn)證結(jié)果失敗或者所述身份驗(yàn)證結(jié)果置信度低于預(yù)設(shè)置信度的情況下，記錄對(duì)應(yīng)所述用戶(hù)的反饋數(shù)據(jù)，所述反饋數(shù)據(jù)包括所述用戶(hù)的多模態(tài)生物識(shí)別數(shù)據(jù)、所述用戶(hù)處于當(dāng)前環(huán)境的臉部姿態(tài)和所述當(dāng)前環(huán)境的環(huán)境條件參數(shù)；

29、根據(jù)反饋數(shù)據(jù)調(diào)整所述決策融合層的權(quán)重值調(diào)整策略。

30、在一些實(shí)施例，所述方法還包括：

31、在所述臉部姿態(tài)被遮擋的情況下，通過(guò)遮擋人臉識(shí)別算法對(duì)臉部姿態(tài)判別模塊進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，以使所述臉部姿態(tài)判別模塊識(shí)別所述用戶(hù)的臉部姿態(tài)；

32、在所述環(huán)境條件參數(shù)中的光照參數(shù)超過(guò)預(yù)設(shè)光照閾值范圍的情況下，通過(guò)人臉識(shí)別算法的光照補(bǔ)償機(jī)制對(duì)環(huán)境判別模塊進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，以使所述環(huán)境判別模塊識(shí)別所述用戶(hù)所處的當(dāng)前環(huán)境。

33、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實(shí)施例的第二方面提出了一種身份驗(yàn)證裝置，所述裝置包括：

34、獲取模塊，用于獲取用戶(hù)處于當(dāng)前環(huán)境的多模態(tài)生物識(shí)別數(shù)據(jù)，所述多模態(tài)生物識(shí)別數(shù)據(jù)包括人臉圖像、虹膜圖像和指紋信息；

35、第一提取模塊，用于通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述人臉圖像進(jìn)行特征提取，得到人臉特征；

36、第二提取模塊，用于通過(guò)支持向量機(jī)對(duì)所述虹膜圖像和所述指紋信息進(jìn)行特征提取，生成虹膜特征和指紋特征；

37、識(shí)別模塊，用于識(shí)別用戶(hù)處于當(dāng)前環(huán)境的臉部姿態(tài)和所述當(dāng)前環(huán)境的環(huán)境類(lèi)型；

38、調(diào)整模塊，用于根據(jù)所述臉部姿態(tài)和所述環(huán)境類(lèi)型調(diào)整所述人臉特征、所述虹膜特征和所述指紋特征各自對(duì)應(yīng)的權(quán)重值；

39、生成模塊，用于根據(jù)所述權(quán)重值對(duì)所述人臉特征、所述虹膜特征和所述指紋特征進(jìn)行加權(quán)融合，生成對(duì)應(yīng)所述用戶(hù)在所述當(dāng)前環(huán)境的身份驗(yàn)證結(jié)果。

40、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實(shí)施例的第三方面提出了一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述第一方面所述的方法。

41、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實(shí)施例的第四方面提出了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述第一方面所述的方法。

42、本技術(shù)提出的身份驗(yàn)證方法和裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),獲取用戶(hù)處于當(dāng)前環(huán)境的多模態(tài)生物識(shí)別數(shù)據(jù)，多模態(tài)生物識(shí)別數(shù)據(jù)包括人臉圖像、虹膜圖像和指紋信息；通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)人臉圖像進(jìn)行特征提取，得到人臉特征；通過(guò)支持向量機(jī)對(duì)虹膜圖像和指紋信息進(jìn)行特征提取，生成虹膜特征和指紋特征；識(shí)別用戶(hù)處于當(dāng)前環(huán)境的臉部姿態(tài)和當(dāng)前環(huán)境的環(huán)境類(lèi)型；根據(jù)臉部姿態(tài)和環(huán)境類(lèi)型調(diào)整人臉特征、虹膜特征和指紋特征各自對(duì)應(yīng)的權(quán)重值；根據(jù)權(quán)重值對(duì)人臉特征、虹膜特征和指紋特征進(jìn)行加權(quán)融合，生成對(duì)應(yīng)用戶(hù)在當(dāng)前環(huán)境的身份驗(yàn)證結(jié)果。通過(guò)獲取用戶(hù)處于當(dāng)前環(huán)境的多模態(tài)生物識(shí)別數(shù)據(jù)，并對(duì)人臉圖像、虹膜圖像和指紋信息進(jìn)行特征提取，得到人臉特征、虹膜特征和指紋特征。并根據(jù)用戶(hù)處于當(dāng)前環(huán)境的臉部姿態(tài)和當(dāng)前環(huán)境的環(huán)境類(lèi)型來(lái)調(diào)整人臉特征、虹膜特征和指紋特征各自對(duì)應(yīng)的權(quán)重值，再根據(jù)權(quán)重值對(duì)人臉特征、虹膜特征和指紋特征進(jìn)行加權(quán)融合，生成對(duì)應(yīng)用戶(hù)在當(dāng)前環(huán)境的身份驗(yàn)證結(jié)果。本技術(shù)實(shí)施例不但結(jié)合多模態(tài)特征來(lái)對(duì)用戶(hù)進(jìn)行身份驗(yàn)證，安全性高，而且可以根據(jù)用戶(hù)所處環(huán)境的臉部姿態(tài)和環(huán)境類(lèi)型來(lái)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)調(diào)整不同模態(tài)的權(quán)重值，以適應(yīng)不同的用戶(hù)姿態(tài)和環(huán)境條件。由于根據(jù)不同使用場(chǎng)景實(shí)時(shí)調(diào)整各模態(tài)的權(quán)重，使得權(quán)重分配更具智能性和適應(yīng)性，從而在復(fù)雜環(huán)境下提高識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性?；诖耍炯夹g(shù)實(shí)施例能夠提高用戶(hù)身份驗(yàn)證的安全性和準(zhǔn)確性，尤其在金融場(chǎng)景下，可以智能和精準(zhǔn)地對(duì)處于不同復(fù)雜環(huán)境的用戶(hù)進(jìn)行身份驗(yàn)證，有助于降低身份盜用和欺詐的風(fēng)險(xiǎn)，提高金融服務(wù)的安全性和準(zhǔn)確性，提升客戶(hù)滿(mǎn)意度，從而提升金融企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。