一种数据核查方法及装置与流程

本发明涉及数据处理的技术领域，尤其涉及一种数据核查方法及装置。

背景技术：

随着计算机网络的快速发展，人们越来越多的社会活动都通过计算机网络进行，比如贷款时的远程视频面签操作就可以通过计算机进行，但是由于贷款方与被贷款方不能进行面对面的交流，所以对贷款方的身份核实准确性提出了更高的要求。

现有远程面签过程中对贷款方的身份核查主要通过被贷款方的坐席人员通过远程视频对贷款方进行人为视觉核查，从而导致对贷款方的身份核查不准确。

技术实现要素：

本发明实施例提供了一种数据核查方法及装置，可提高对目标用户进行身份核查的准确性。

本发明实施例一方面提供了一种数据核查方法，包括：

获取目标用户对应的人脸录像，并对所述人脸录像进行人脸识别，得到人脸识别结果；

当检测到所述人脸识别结果为合法识别结果时，向所述目标用户对应的终端设备发送视频通信请求；

当获取到所述视频通信请求的确认响应指令时，开始进行视频录像，并得到视频录像响应信息；

当检测到所述视频录像响应信息为合法响应结果时，将所述目标用户对应的个人身份信息发送至安全验证平台，并从所述安全验证平台中获取与所述目标用户对应的核验身份信息；

当检测到所述个人身份信息与所述核验身份信息一致时，确定所述目标用户为合法用户。

其中，还包括：

当获取到所述视频录像响应信息，且所述视频录像响应信息包括合法响应确认消息时，确定所述视频录像响应信息为合法响应结果。

其中，所述获取目标用户对应的人脸录像，并对所述人脸录像进行人脸识别，得到人脸识别结果，包括：

获取所述目标用户对应的人脸录像，提取所述人脸录像中的人脸图像，并将提取得到的所述人脸图像确定为目标人脸图像；

将所述目标人脸图像输入到人脸识别模型中，生成所述目标人脸图像对应的图像矩阵，并将所述图像矩阵中包括的目标图像向量映射为目标特征向量；

获取所述目标特征向量与所述人脸识别模型中的多个样本人脸图像分别对应的样本特征向量之间的匹配度，将具有最高匹配度对应的样本特征向量所属的人脸图像确定为人脸识别图像，将所述人脸识别图像以及所述人脸识别图像对应的所述匹配度确定为人脸识别结果。

其中，还包括：

当检测到所述人脸识别图像对应的所述匹配度达到匹配度阈值时，确定所述人脸识别结果为合法识别结果。

其中，所述将所述目标人脸图像输入人脸识别模型中，生成所述目标人脸图像对应的图像矩阵，包括：

将所述目标人脸图像输入人脸识别模型中，并提取所述目标人脸图像中包括的至少一个待删选图像特征点；

基于相似合并原则、特征点重要性原则从所述至少一个待删选图像特征点中确定至少一个目标图像特征点；

生成包括所述至少一个目标图像特征点对应的图像特征信息的图像矩阵。

其中，所述将所述图像矩阵中包括的目标图像向量映射为目标特征向量，包括：

获取所述人脸识别模型的样本人脸图像；

通过所述样本人脸图像对所述人脸识别模型进行训练，得到所述人脸识别模型对应的变换矩阵；

通过所述变换矩阵将所述目标图像向量映射为目标特征向量。

本发明实施例一方面提供了一种数据核查装置，包括：

识别模块，用于获取目标用户对应的人脸录像，并对所述人脸录像进行人脸识别，得到人脸识别结果；

发送模块，用于当检测到所述人脸识别结果为合法识别结果时，向所述目标用户对应的终端设备发送视频通信请求；

录像模块，用于当获取到所述视频通信请求的确认响应指令时，开始进行视频录像，并得到视频录像响应信息；

获取模块，用于当检测到所述视频录像响应信息为合法响应结果时，将所述目标用户对应的个人身份信息发送至安全验证平台，并从所述安全验证平台中获取与所述目标用户对应的核验身份信息；

确定模块，用于当检测到所述个人身份信息与所述核验身份信息一致时，确定所述目标用户为合法用户。

其中，所述数据核查装置，还包括：

合法确定模块，用于当获取到所述视频录像响应信息，且所述视频录像响应信息包括合法响应确认消息时，确定所述视频录像响应信息为合法响应结果。

其中，所述识别模块，还包括：

确定单元，用于获取所述目标用户对应的人脸录像，提取所述人脸录像中的人脸图像，并将提取得到的所述人脸图像确定为目标人脸图像；

映射单元，用于将所述目标人脸图像输入到人脸识别模型中，生成所述目标人脸图像对应的图像矩阵，并将所述图像矩阵中包括的目标图像向量映射为目标特征向量；

匹配单元，用于获取所述目标特征向量与所述人脸识别模型中的多个样本人脸图像分别对应的样本特征向量之间的匹配度，将具有最高匹配度对应的样本特征向量所属的人脸图像确定为人脸识别图像，将所述人脸识别图像以及所述人脸识别图像对应的所述匹配度确定为人脸识别结果。

其中，所述映射单元，还包括：

提取子单元，用于将所述目标人脸图像输入人脸识别模型中，并提取所述目标人脸图像中包括的至少一个待删选图像特征点；

确定子单元，用于基于相似合并原则、特征点重要性原则从所述至少一个待删选图像特征点中确定至少一个目标图像特征点；

生成子单元，用于生成包括所述至少一个目标图像特征点对应的图像特征信息的图像矩阵。

其中，所述映射单元，还包括：

第一获取子单元，用于获取所述人脸识别模型的样本人脸图像；

第二获取子单元，用于通过所述样本人脸图像对所述人脸识别模型进行训练，得到所述人脸识别模型对应的变换矩阵；

映射子单元，用于通过所述变换矩阵将所述目标图像向量映射为目标特征向量。

其中，所述数据核查装置，还包括：

合法识别模块，用于当检测到所述人脸识别图像对应的所述匹配度达到匹配度阈值时，确定所述人脸识别结果为合法识别结果。

本发明另一方面提供了一种数据核查装置，包括：处理器和存储器；

所述处理器和存储器相连，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用所述计算机程序，以执行如本发明实施例中一方面中的方法。

本发明实施例另一方面提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序包括程序指令，该程序指令当被处理器执行时使该处理器执行上述一方面中的方法。

本发明实施例首先获取目标用户对应的人脸录像，并对所述人脸录像进行人脸识别，得到人脸识别结果；当检测到所述人脸识别结果为合法识别结果时，向所述目标用户对应的终端设备发送视频通信请求；当获取到所述视频通信请求的确认响应指令时，开始进行视频录像，并得到视频录像响应信息；当检测到所述视频录像响应信息为合法响应结果时，将所述目标用户对应的个人身份信息发送至安全验证平台，并从所述安全验证平台中获取与所述目标用户对应的核验身份信息；当检测到所述个人身份信息与所述核验身份信息一致时，确定所述目标用户为合法用户。由此可见，通过本发明实施例可对目标用户的身份信息进行多重核查，当对目标用户的前一项身份核查通过之后才能进行下一项身份核查，提高了对目标用户进行身份核查的效率，节省了对目标用户进行身份核查的工作量，同时提高了对目标用户进行身份核查的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种数据核查方法的流程示意图；

图2是本发明实施例提供的另一种数据核查方法的流程示意图；

图3是本发明实施例提供的一种数据核查装置的结构示意图；

图4是本发明实施例提供的另一种数据核查装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供的方法可以在贷款时的远程视频面签过程中使用，即支持被贷款方通过本发明实施例提供的方法对贷款方进行身份核查。首先对获取到的目标用户(即贷款方)的人脸录像进行人脸识别，当识别出所述目标用户对应的人脸录像对应在人脸识别模型对应的数据库中某人脸图像的匹配度达到匹配度阈值，则认为所述人脸识别模型对应的数据库中包括所述目标用户对应的人脸图像，则判定所述目标用户的人脸识别操作通过。当检测到对所述目标用户的人脸识别通过之后，开始进行远程视频面签。通过在远程视频面签之前对目标用户进行人脸识别，当人脸识别失败之后，就无需再进行远程视频面签，节省了被贷款方的业务人员的工作量，同时还提高了对目标用户的身份核查准确性。支持被贷款方对应的坐席人员通过远程视频面签对贷款方进行人为视觉审查，当上述坐席人员通过远程视频面签对上述目标用户的身份信息确认无误时，则支持上述坐席人员发送视频面签成功完成的响应指令，进一步地，将上述目标用户对应的个人身份信息发送至安全验证平台，并从所述安全验证平台中获取所述目标用户的个人身份信息对应的已经被核验过的身份信息，当检测到所述目标用户对应的个人身份信息与获取到的其所对应的核验过的身份信息一致时，则表明所述目标用户的身份核查通过，判定所述目标用户为合法用户。

请参见图1，是本发明实施例提供的一种数据核查方法的流程示意图，所述方法可以包括：

步骤s101，获取目标用户对应的人脸录像，并对所述人脸录像进行人脸识别，得到人脸识别结果；

具体的，获取目标用户对应的人脸录像，提取所述人脸录像中的所述目标用户对应的人脸图像，基于提取得到的所述目标用户的人脸图像通过人脸识别模型进行人脸识别。将所述人脸识别模型对应的人脸数据库中的全部人脸图像作为参照物，即在对上述目标用户进行人脸识别操作之前支持所述目标用户预先在上述人脸数据库中录入自身的人脸图像信息。当对提取到的目标用户对应的人脸图像进行人脸识别时，将识别出与所述人脸数据库中具有最高匹配度所属的人脸图像以及所述最高匹配度作为人脸识别结果。

步骤s102，当检测到所述人脸识别结果为合法识别结果时，向所述目标用户对应的终端设备发送视频通信请求；

具体的，当检测到上述人脸识别结果中的最高匹配度达到匹配度阈值时，则判定所述人脸识别结果为合法识别结果。比如当匹配度阈值为80％时，当所述人脸识别结果中包括的最高匹配度不小于80％，则判定所述人脸识别结果为合法识别结果，且向所述目标用户对应的终端设备发送视频通信请求。当对上述目标用户的人脸识别阶段识别成功，则对所述目标用户进行下一阶段的身份核查，若是人脸识别阶段对目标用户的身份识别不通过，则直接驳回目标用户的视频面签请求。通过在远程视频面签之前增加人脸识别的操作，可以通过机器对目标用户的身份信息进行初步核实，相较于只通过人工在远程视频面签过程中主观地判断贷款人身份的方式，更加准确有效。通过在远程视频面签之前对贷款人的身份进行初次核实，可以有效地筛选掉一些身份信息不实的贷款人，即对于被筛选掉的部分贷款人，无需再进行后续流程，简化了坐席人员的工作，节省了人力物力，提高了远程贷款的效率。

可选的，通过上述人脸识别操作还可以检测出进行人脸识别的“目标用户”是否为活体，避免所述目标用户通过提供的相片进行人脸识别，提高了人脸识别的准确性，保证了进行人脸识别的为上述目标用户本人。

步骤s103，当获取到所述视频通信请求的确认响应指令时，开始进行视频录像，并得到视频录像响应信息；

具体的，当通过上述目标用户对应的终端设备获取到针对上述视频通信请求的确认响应指令时，开始对所述目标用户进行视频录像，并得到视频录像响应消息。在远程视频面签的过程中，支持对面签过程进行录音和录像，并保存在面签过程中的录音录像，作为后续贷款人(即目标用户)贷款的留底材料。所述视频录像响应消息可以是针对视频录像的视频失败对应的终止响应消息，还可以包括视频成功对应的合法响应消息。

步骤s104，当检测到所述视频录像响应信息为合法响应结果时，将所述目标用户对应的个人身份信息发送至安全验证平台，并从所述安全验证平台中获取与所述目标用户对应的核验身份信息；

具体的，当检测到上述视频录像响应消息包括合法响应消息时，判定所述视频录像响应消息为合法响应消息，即表明视频通信成功完成。进一步地，将上述目标用户对应的个人身份信息发送至安全验证平台，该安全验证平台可以是公安部门联网平台，并从所述公安部门联网平台中获取所述目标用户对应的已经被核验过的身份信息，即核验身份信息。上述个人身份信息可以是上述目标用户在进行人脸识别操作之前录入的个人信息，该个人信息可以包括所述目标用户对应的姓名、电话号码、证件照片、证件号码、户籍所在地等信息。

步骤s105，当检测到所述个人身份信息与所述核验身份信息一致时，确定所述目标用户为合法用户；

具体的，当检测到所述目标用户对应的个人身份信息中的每一项信息都与在上述安全验证平台中获取到的其所对应的核验过的身份信息一致时，则确定所述目标用户为合法用户。

本发明实施例首先获取目标用户对应的人脸录像，并对所述人脸录像进行人脸识别，得到人脸识别结果；当检测到所述人脸识别结果为合法识别结果时，向所述目标用户对应的终端设备发送视频通信请求；当获取到所述视频通信请求的确认响应指令时，开始进行视频录像，并得到视频录像响应信息；当检测到所述视频录像响应信息为合法响应结果时，将所述目标用户对应的个人身份信息发送至安全验证平台，并从所述安全验证平台中获取与所述目标用户对应的核验身份信息；当检测到所述个人身份信息与所述核验身份信息一致时，确定所述目标用户为合法用户。由此可见，通过本发明实施例可对目标用户的身份信息进行多重核查，当对目标用户的前一项身份核查通过之后才能进行下一项身份核查，提高了对目标用户进行身份核查的效率，节省了对目标用户进行身份核查的工作量，同时提高了对目标用户进行身份核查的准确性。

请参见图2，是本发明实施例提供的另一种数据核查方法的流程示意图，所述方法可以包括：

步骤s201，获取所述目标用户对应的人脸录像，提取所述人脸录像中的人脸图像，并将提取得到的所述人脸图像确定为目标人脸图像；

具体的，通过接收到的目标用户对应的终端设备发送的录像请求，对所述目标用户进行录像，所述录像中包括了所述目标用户的人脸信息。提取获取到的录像中的所述目标用户对应的人脸图像，并将提取得到的所述目标用户对应的人脸图像确定为目标人脸图像。

步骤s202，将所述目标人脸图像输入人脸识别模型中，并提取所述目标人脸图像中包括的至少一个待删选图像特征点；

具体的，将上述确定的目标用户对应的目标人脸图像输入到人脸识别模型中，基于所述人脸识别模型提取所述目标人脸图像中包括的全部的图像特征点，并将提取得到的所述目标人脸图像中包括的全部的图像特征点称之为待删选图像特征点。其中，所述人脸识别模型可以是deepid(深度人脸识别)模型、面孔加工模型、卷积神经网络模型等。上述待删选图像特征点中包括两个或者多个有类似相同的图像特征的图像特征点，还包括图像边缘处的不重要的或者特征不明显的图像特征点。

步骤s203，基于相似合并原则、特征点重要性原则从所述至少一个待删选图像特征点中确定至少一个目标图像特征点；

具体的，对上述获取到的全部待删选图像特征点基于相似合并原则、特征重要性原则进行删选，其中，上述相似合并原则指，将具有类似或者相同图像特征的多个待删选图像特征点进行合并，只保留多个具备类似相同的待删选图像特征点中的一个图像特征点；上述特征点重要性原则指，将上述待删选图像特征点中的特征不明显或者对人脸识别操作作用不大的图像特征点略去，只保留对于人脸识别操作过程中比较重要且区别特征明显的图像特征点。将上述从所述待删选图像特征点中经删选保留的图像特征点称之为目标图像特征点。通过对提取到的目标用户对应的人脸图像中的待删选图像特征点进行删选，可以将一些重复的图像特征点进行省略，同时将一些图像特征区别不明显的图像特征点进行省略，只保留人脸识别过程中比较重要的图像特征点，可以减少对目标用户进行人脸识别过程中的计算量，同时提高对所述目标用户进行人脸识别的效率，适用性更高。

步骤s204，生成包括所述至少一个目标图像特征点对应的图像特征信息的图像矩阵；

具体的，通过上述获取到的多个目标图像特征点可以生成所述目标用户对应的人脸图像的图像矩阵，所述图像矩阵中包括多个图像向量，将所述图像矩阵中包括的所述多个图像向量称之为目标图像向量。即通过所述图像矩阵来表示所述目标用户对应的人脸图像，该图像矩阵中包括上述目标用户对应的人脸图像中的人脸图像特征。

步骤s205，获取所述人脸识别模型的样本人脸图像；

具体的，获取所述人脸识别模型的样本人脸图像，可以将人脸识别模型对应的上述人脸数据库中的人脸图像作为所述样本人脸图像，所述样本人脸图像可以包括人脸识别技术中比较有代表性的人脸图像，还可以包括客户群中所有客户对应的人脸图像。

步骤s206，通过所述样本人脸图像对所述人脸识别模型进行训练，得到所述人脸识别模型对应的变换矩阵；

具体的，通过上述得到的样本人脸图像对所述人脸识别模型进行训练，可以得到该人脸识别模型对应的变换矩阵。该变换矩阵可以将人脸图像从像素空间变换到另一个空间，在另一个空间中做相似性的计算。即选择一个合适的子空间，将所有的图像变换到该合适的子空间上，然后再在这个合适的子空间上衡量相似性或者进行分类学习。通过将人脸图像变换到另一个空间，同一个类别的图像会聚到一起，不同类别的图像会距离比较远，或者在原像素空间中不同类别的图像在分布上很难用个简单的线或者面把他们切分开，有利于更好地对人脸图像进行识别或者分类。

步骤s207，通过所述变换矩阵将所述目标图像向量映射为目标特征向量；

具体的，通过上述人脸识别模型训练得到的变换矩阵可以将上述目标用户对应的人脸图像的图像矩阵中包括的所述目标图像向量映射为目标特征向量，即将上述目标用户对应的人脸图像映射到一个合适的子空间，便于人脸识别的识别过程。

步骤s208，获取所述目标特征向量与所述人脸识别模型中的多个样本人脸图像分别对应的样本特征向量之间的匹配度，将具有最高匹配度对应的样本特征向量所属的人脸图像确定为人脸识别图像，将所述人脸识别图像以及所述人脸识别图像对应的所述匹配度确定为人脸识别结果；

具体的，将上述得到的目标特征向量与人脸识别模型对应的人脸数据库中的多个样本人脸图像分别对应对应的样本特征向量进行一一匹配，将匹配到的具有最高匹配度的样本人脸图像确定为人脸识别图像，比如最高匹配度为80％，并将所述人脸识别图像以及该人脸识别图像对应的最高匹配度作为人脸识别结果。

步骤s209，当检测到所述人脸识别图像对应的所述匹配度达到匹配度阈值时，确定所述人脸识别结果为合法识别结果，向所述目标用户对应的终端设备发送视频通信请求；

具体的，当检测到上述人脸识别图像对应的所述匹配度达到匹配度阈值时，确定所述人脸识别结果为合法识别结果。比如若所述匹配度阈值为80％，当上述人脸识别图像对应的所述匹配度不低于80％，则确定所述人脸识别结果为合法识别结果，并向所述目标用户对应的终端设备发送视频通信请求。

步骤s210，当获取到所述视频通信请求的确认响应指令时，开始进行视频录像，并得到视频录像响应信息；

步骤s211，当获取到所述视频录像响应信息，且所述视频录像响应信息包括合法响应确认消息时，确定所述视频录像响应信息为合法响应结果，将所述目标用户对应的个人身份信息发送至安全验证平台，并从所述安全验证平台中获取与所述目标用户对应的核验身份信息；

步骤s212，当检测到所述个人身份信息与所述核验身份信息一致时，确定所述目标用户为合法用户；

其中，步骤s210-步骤s212的具体实现方式可参见图1所对应的实施例中对步骤s103-步骤s105的描述，这里不再进行赘述。

本发明实施例首先获取目标用户对应的人脸录像，并对所述人脸录像进行人脸识别，得到人脸识别结果；当检测到所述人脸识别结果为合法识别结果时，向所述目标用户对应的终端设备发送视频通信请求；当获取到所述视频通信请求的确认响应指令时，开始进行视频录像，并得到视频录像响应信息；当检测到所述视频录像响应信息为合法响应结果时，将所述目标用户对应的个人身份信息发送至安全验证平台，并从所述安全验证平台中获取与所述目标用户对应的核验身份信息；当检测到所述个人身份信息与所述核验身份信息一致时，确定所述目标用户为合法用户。由此可见，通过本发明实施例可对目标用户的身份信息进行多重核查，当对目标用户的前一项身份核查通过之后才能进行下一项身份核查，提高了对目标用户进行身份核查的效率，节省了对目标用户进行身份核查的工作量，同时提高了对目标用户进行身份核查的准确性。

请参见图3，是本发明实施例提供的一种数据核查装置的结构示意图。如图3所示，该数据核查装置1可以包括：识别模块11、发送模块12、录像模块13、获取模块14、确定模块15；

识别模块11，用于获取目标用户对应的人脸录像，并对所述人脸录像进行人脸识别，得到人脸识别结果；

发送模块12，用于当检测到所述人脸识别结果为合法识别结果时，向所述目标用户对应的终端设备发送视频通信请求；

录像模块13，用于当获取到所述视频通信请求的确认响应指令时，开始进行视频录像，并得到视频录像响应信息；

获取模块14，用于当检测到所述视频录像响应信息为合法响应结果时，将所述目标用户对应的个人身份信息发送至安全验证平台，并从所述安全验证平台中获取与所述目标用户对应的核验身份信息；

确定模块15，用于当检测到所述个人身份信息与所述核验身份信息一致时，确定所述目标用户为合法用户。

其中，所述识别模块11、发送模块12、录像模块13、获取模块14和确定模块15的具体功能实现方式可以参见上述图1对应实施例中的步骤s101-步骤s105，这里不再进行赘述。

其中，所述数据核查装置1，还包括合法确定模块16；

合法确定模块16，用于当获取到所述视频录像响应信息，且所述视频录像响应信息包括合法响应确认消息时，确定所述视频录像响应信息为合法响应结果。

其中，所述合法确定模块16的具体功能实现方式可以参见上述图2对应实施例中的步骤s211，这里不再进行赘述。

其中，所述识别模块11，还包括确定单元111、映射单元112和匹配单元113；

确定单元111，用于获取所述目标用户对应的人脸录像，提取所述人脸录像中的人脸图像，并将提取得到的所述人脸图像确定为目标人脸图像；

映射单元112，用于将所述目标人脸图像输入到人脸识别模型中，生成所述目标人脸图像对应的图像矩阵，并将所述图像矩阵中包括的目标图像向量映射为目标特征向量；

匹配单元113，用于获取所述目标特征向量与所述人脸识别模型中的多个样本人脸图像分别对应的样本特征向量之间的匹配度，将具有最高匹配度对应的样本特征向量所属的人脸图像确定为人脸识别图像，将所述人脸识别图像以及所述人脸识别图像对应的所述匹配度确定为人脸识别结果。

其中，所述确定单元111的具体功能实现方式可以参见上述图2对应实施例中的步骤s201，所述映射单元112的具体功能实现方式可以参见上述图2对应实施例中的步骤s202-步骤s207，所述匹配单元113的具体功能实现方式可以参见上述图2对应实施例中的步骤s208，这里不再进行赘述。

其中，所述映射单元112，还包括提取子单元1121、确定子单元1122和生成子单元1123；

提取子单元1121，用于将所述目标人脸图像输入人脸识别模型中，并提取所述目标人脸图像中包括的至少一个待删选图像特征点；

确定子单元1122，用于基于相似合并原则、特征点重要性原则从所述至少一个待删选图像特征点中确定至少一个目标图像特征点；

生成子单元1123，用于生成包括所述至少一个目标图像特征点对应的图像特征信息的图像矩阵。

其中，所述提取子单元1121、确定子单元1122和生成子单元1123的具体功能实现方式可以参见上述图2对应实施例中的步骤s202-步骤s204，这里不再进行赘述。

其中，所述映射单元112，还包括第一获取子单元1124、第二获取子单元1125和映射子单元1126；

第一获取子单元1124，用于获取所述人脸识别模型的样本人脸图像；

第二获取子单元1125，用于通过所述样本人脸图像对所述人脸识别模型进行训练，得到所述人脸识别模型对应的变换矩阵；

映射子单元1126，用于通过所述变换矩阵将所述目标图像向量映射为目标特征向量。

其中，所述第一获取子单元1124、第二获取子单元1125和映射子单元1126的具体功能实现方式可以参见上述图2对应实施例中的步骤s205-步骤s207，这里不再进行赘述。

其中，所述数据核查装置1，还包括合法识别模块17；

合法识别模块17，用于当检测到所述人脸识别图像对应的所述匹配度达到匹配度阈值时，确定所述人脸识别结果为合法识别结果。

其中，所述合法识别模块17的具体功能实现方式可以参见上述图2对应实施例中的步骤s209，这里不再进行赘述。

本发明实施例首先获取目标用户对应的人脸录像，并对所述人脸录像进行人脸识别，得到人脸识别结果；当检测到所述人脸识别结果为合法识别结果时，向所述目标用户对应的终端设备发送视频通信请求；当获取到所述视频通信请求的确认响应指令时，开始进行视频录像，并得到视频录像响应信息；当检测到所述视频录像响应信息为合法响应结果时，将所述目标用户对应的个人身份信息发送至安全验证平台，并从所述安全验证平台中获取与所述目标用户对应的核验身份信息；当检测到所述个人身份信息与所述核验身份信息一致时，确定所述目标用户为合法用户。由此可见，通过本发明实施例可对目标用户的身份信息进行多重核查，当对目标用户的前一项身份核查通过之后才能进行下一项身份核查，提高了对目标用户进行身份核查的效率，节省了对目标用户进行身份核查的工作量，同时提高了对目标用户进行身份核查的准确性。

请参见图4，是本发明实施例提供的另一种数据核查装置的结构示意图。如图4所示，所述数据核查装置1000可以包括：处理器1001，网络接口1004和存储器1005，此外，所述数据核查装置1000还可以包括：用户接口1003，和至少一个通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。其中，用户接口1003可以包括显示屏(display)、键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。存储器1005可以是高速ram存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器1001的存储装置。如图4所示，作为一种计算机可读存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及设备控制应用程序。

在图4所示的数据核查装置1000中，网络接口1004可提供网络通讯功能，以用于与终端设备进行通信；而用户接口1003主要用于为用户提供输入的接口；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的设备控制应用程序，以实现：

获取目标用户对应的人脸录像，并对所述人脸录像进行人脸识别，得到人脸识别结果；

当检测到所述人脸识别结果为合法识别结果时，向所述目标用户对应的终端设备发送视频通信请求；

当获取到所述视频通信请求的确认响应指令时，开始进行视频录像，并得到视频录像响应信息；

当检测到所述视频录像响应信息为合法响应结果时，将所述目标用户对应的个人身份信息发送至安全验证平台，并从所述安全验证平台中获取与所述目标用户对应的核验身份信息；

当检测到所述个人身份信息与所述核验身份信息一致时，确定所述目标用户为合法用户。

在一个实施例中，所述处理器1001还执行以下步骤：

当获取到所述视频录像响应信息，且所述视频录像响应信息包括合法响应确认消息时，确定所述视频录像响应信息为合法响应结果。

在一个实施例中，所述处理器1001在执行所述获取目标用户对应的人脸录像，并对所述人脸录像进行人脸识别，得到人脸识别结果，具体执行以下步骤：

获取所述目标用户对应的人脸录像，提取所述人脸录像中的人脸图像，并将提取得到的所述人脸图像确定为目标人脸图像；

将所述目标人脸图像输入到人脸识别模型中，生成所述目标人脸图像对应的图像矩阵，并将所述图像矩阵中包括的目标图像向量映射为目标特征向量；

获取所述目标特征向量与所述人脸识别模型中的多个样本人脸图像分别对应的样本特征向量之间的匹配度，将具有最高匹配度对应的样本特征向量所属的人脸图像确定为人脸识别图像，将所述人脸识别图像以及所述人脸识别图像对应的所述匹配度确定为人脸识别结果。

在一个实施例中，所述处理器1001还执行以下步骤：

当检测到所述人脸识别图像对应的所述匹配度达到匹配度阈值时，确定所述人脸识别结果为合法识别结果。

在一个实施例中，所述处理器1001在执行所述将所述目标人脸图像输入人脸识别模型中，生成所述目标人脸图像对应的图像矩阵，具体执行以下步骤：

将所述目标人脸图像输入人脸识别模型中，并提取所述目标人脸图像中包括的至少一个待删选图像特征点；

基于相似合并原则、特征点重要性原则从所述至少一个待删选图像特征点中确定至少一个目标图像特征点；

生成包括所述至少一个目标图像特征点对应的图像特征信息的图像矩阵。

在一个实施例中，所述处理器1001在执行所述将所述图像矩阵中包括的目标图像向量映射为目标特征向量，具体执行以下步骤：

获取所述人脸识别模型的样本人脸图像；

通过所述样本人脸图像对所述人脸识别模型进行训练，得到所述人脸识别模型对应的变换矩阵；

通过所述变换矩阵将所述目标图像向量映射为目标特征向量。

本发明实施例首先获取目标用户对应的人脸录像，并对所述人脸录像进行人脸识别，得到人脸识别结果；当检测到所述人脸识别结果为合法识别结果时，向所述目标用户对应的终端设备发送视频通信请求；当获取到所述视频通信请求的确认响应指令时，开始进行视频录像，并得到视频录像响应信息；当检测到所述视频录像响应信息为合法响应结果时，将所述目标用户对应的个人身份信息发送至安全验证平台，并从所述安全验证平台中获取与所述目标用户对应的核验身份信息；当检测到所述个人身份信息与所述核验身份信息一致时，确定所述目标用户为合法用户。由此可见，通过本发明实施例可对目标用户的身份信息进行多重核查，当对目标用户的前一项身份核查通过之后才能进行下一项身份核查，提高了对目标用户进行身份核查的效率，节省了对目标用户进行身份核查的工作量，同时提高了对目标用户进行身份核查的准确性。

应当理解，本发明实施例中所描述的数据核查装置1000可执行前文图1、图2中任一个所对应实施例中对所述数据核查方法的描述，也可执行前文图3所对应实施例中对所述数据核查装置1的描述，在此不再赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。

此外，这里需要指出的是：本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，且所述计算机可读存储介质中存储有前文提及的数据核查装置1所执行的计算机程序，且所述计算机程序包括程序指令，当所述处理器执行所述程序指令时，能够执行前文图1和图2任一个所对应实施例中对所述数据核查方法的描述，因此，这里将不再进行赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。对于本发明所涉及的计算机可读存储介质实施例中未披露的技术细节，请参照本发明方法实施例的描述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-onlymemory，rom)或随机存储记忆体(randomaccessmemory，ram)等。

以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。