[发明专利]身份识别方法及装置、存储介质及电子设备

说明书

本发明提供了一种身份识别方法，接收用户的待识别图片及用户标识信息；获取与所述用户标识信息对应的证件网纹图片；然后按预设的生成方式生成目标网纹，将所述目标网纹叠加在待识别图片上，获得叠加有网纹的待识别图片，将叠加有网纹的待识别图片与获取的证件网纹图片输入到预先建立的深度学习模型中，确定叠加有网纹的待识别图片与所述证件网纹图片中包含的图片对象是否为同一对象，当为同一对象时，通过对当前用户的身份验证。本发明提供的方法中，通过叠加网纹的方式，确定两个均带有网纹的图片中包含的图片对象是否为同一图片对象，抵消了由于图片上带有网纹对图片中对象识别带来的误差影响，提升了识别率，也提高了用户身份识别的准确度。

技术领域

本发明涉及身份识别领域，特别涉及一种身份识别方法及装置、存储介质及电子设备。

背景技术

随着信息科技的发展，人们所能涉足的领域越来越多。无论在何种领域中，在涉及到用户身份识别的过程中，人脸识别是最直接且有效的方法。通常的做法是，先采集一张用户当前的人脸照片，然后将采集的人脸照片与从公安系统中拉取的用户二代身份证照片进行比对，当采集的人脸照片与用户二代身份证照片中的人脸为同一人脸时，完成对用户的身份识别。

发明人经过对现有用户身份识别的过程进行研究发现，在将当前获取的用户人脸照片与从公安系统中拉取的用户二代身份证照片进行比对时，由于二代身份证照片上叠加有网纹，影响了对用户二代身份证照片中人脸的识别，进而降低了用户身份识别的准确度。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种身份识别方法，在用户待识别图片上叠加上网纹，将叠加有网纹的待识别图片与获取的证件网纹图片在深度学习模型中进行处理，以确定叠加有网纹的待识别图片与所述证件网纹图片中是否包含同一图片对象，以提高用户身份识别的准确度。

本发明还提供了一种身份识别装置，用以保证上述方法在实际中的实现及应用。

一种身份识别方法，包括：

接收用户的待识别图片及用户标识信息，并获取与所述用户标识信息对应的证件网纹图片；

按预设的生成方式，生成目标网纹，并将所述目标网纹叠加在所述待识别图片上，获得叠加有网纹的待识别图片；

将所述叠加有网纹的待识别图片与所述证件网纹图片，输入预先建立的深度学习模型中，经过所述深度学习模型处理后，获得所述叠加有网纹的待识别图片中包含的图片对象与所述证件网纹图片中包含的图片对象是否为同一对象的输出结果；

当所述叠加有网纹的待识别图片中包含的图片对象与所述证件网纹图片中包含的图片对象为同一对象时，通过对所述用户的身份识别。

上述的方法，可选的，所述深度学习模型的建立过程，包括：

选取基础模型；

将多个已选取的训练三元组输入至所述基础模型中，对所述基础模型进行训练；

当所述基础模型对应的损失函数满足预设的训练终止条件时，终止对所述基础模型的训练，并将终止训练时的基础模型作为训练获得的深度学习模型；

所述训练三元组中包括：第一训练图片、第二训练图片和第三训练图片；其中，所述第一训练图片为叠加有网纹的目标图片，所述第二训练图片为与所述第一训练图片包含相同图片对象的叠加有网纹的图片或未叠加有网纹的图片；

所述第三训练图片为与所述第一训练图片包含不同图片对象的叠加有网纹的图片或未叠加有网纹的图片。

上述的方法，可选的，在所述深度学习模型的建立过程中，获取叠加有网纹的目标图片，包括：

选取未叠加有网纹的原始图片；

将所述目标网纹叠加在所述原始图片上，得到所述叠加有网纹的目标图片。