本发明涉及一种基于身份信息验证的远程开户方法，尤其涉及一种面向银行、保险和证券行业的远程开户方法；同时涉及一种用于实现该远程开户方法的远程开户系统。
背景技术：
传统的银行业、证券业、保险业一直热衷于以网点扩张为手段的业务和布局，在传统的业务发展逻辑中，更多的网点意味着更多的客户覆盖面和客户渗透率。但是，随着科学技术和互联网思维不断发展，这种以线下网点为基础的发展模式正在不断发生变化，最终将被彻底改变。对于还在以线下网点规模扩张为思路的银行、证券和保险行业而言，远程开户将颠覆传统金融行业通过布局线下网点争取用户量的经营模式，将成为未来发展的新趋势。未来的金融行业竞争将主要取决于谁能获取更多的用户终端和入口，而这些终端和入口大部分通过自助和网络来体现。
远程开户的方法使得金融行业自助及远程帮助用户随时随地实现开户、开卡成为可能，提高用户体验，帮助传统的金融行业和新兴的互联网金融行业增加用户量。
目前，有基于vtm(虚拟柜员机)的远程开户方法，通过在营业厅设立的vtm，让用户与后台工作人员实现远程视频交流。用户依靠视频，在工作人员的指导下，自主完成开户、网银办理、投资理财等多种业务。然而，该vtm是放在营业厅的，对一些用户来说仍是不方便的；另外，此方法智能化程度不高，过度依赖交互，导致用户体验性不好。另一种远程开户方法是，借助开户人本人名下已有账户或者其它账户进行验证式远程开户。但该方法存在以下风险：使用该方法没有开户人的签名的过程，而传统柜面开户过程中，用户签名是必不可少的一个环节；由于种种原因，用户账户及密码泄露时有发生，所以使用其他相关的账户信息在网络上进行远程开户并不能保证是开户人本人在操作。
所以，远程开户过程中如何确保开户者的身份真实性、人证一致性、风险控制能力和便捷性是亟待解决的技术问题，而以上提到的现有的两种处理方法均达不到要求。
技术实现要素：
针对现有技术的不足，本发明所要解决的首要技术问题在于提供一种基于身份信息验证的远程开户方法；
本发明所要解决的另一技术问题在于提供一种实现该方法的远程开户系统。
为实现上述发明目的，本发明采用下述的技术方案：
一种基于身份信息验证的远程开户方法，包括如下步骤：
s1，获取至少三种证件图像，进行联网核查，分别验证从所述证件图像中识别出来的文字信息的真伪，如果任何一种证件的文字信息为假，则拒绝开户；否则转向步骤s2；
s2，将从所述证件图像中识别出来的认证身份关键信息进行交叉验证，如果所述认证身份关键信息不一致，则拒绝开户；否则，转向步骤s3；
s3，采用活体检测技术判断现场所拍摄的人脸是否是真人，并在检测过程中随机获取一张用户的现场人脸图像；如果不是真人，则拒绝开户；否则，转向步骤s4；
s4，将联网核查到的人脸图像、证件表面的人脸图像和随机获取的现场人脸图像进行两两交叉比对，验证是否是同一个人；如果不是，则拒绝开户；否则，展示确认信息，确认无误后手写签名，开卡成功。
其中较优地，在步骤s1中，获取的至少三种证件图像中二代身份证为必传项。
其中较优地，在步骤s1中，获取至少三种证件图像的获取方式包括从文件里导入方式和启动摄像头拍照方式。
其中较优地，在步骤s3中，所述采用活体检测技术判断现场所拍摄的人脸是否是真人，包括如下步骤：
s31，启动摄像头拍摄人脸，并截取系列规定动作照片；
s32，在截取的照片中进行人脸关键点定位，判断在规定的时间内是否成功检测到所有的指定动作；如果检测到则转向步骤s23；否则，验证失败；
s33，抓拍n张人脸图像，针对每张人脸图像进行人脸归一化处理，抽取多种特征值，利用svm分类器计算得分，根据得分判断是否为真人，其中n为正整数。
其中较优地，在步骤s33中，抓拍n张人脸图像，针对每张人脸图像进行人脸归一化处理，抽取多种特征值，利用svm分类器计算得分，包括基于扩散速度图的得分处理过程和基于图像失真分析的得分处理过程；最后将两种处理过程的得分进行融合得到最后得分。
其中较优地，利用基于扩散速度图的得分处理方法针对每张人脸图像进行人脸归一化处理，抽取多种特征值，利用svm分类器计算得分，包括如下步骤：
s3311，在视频验证过程中随机截取图像，进行人脸检测和关键点定位，并对截取的图像进行人脸归一化处理，抽取多种特征值；
s3312，根据历史图像存储的一次成像、二次成像和多次成像的图像中提取的特征值构造svm分类器；
s3313，将抽取的多种特征值输入svm分类器，进行打分，得到第一分数。
其中较优地，在步骤s4中，当确认展示的确认信息无误之后，开户成功之前，还包括如下步骤：
启动摄像头，开启用户视频验证流程，并通过人脸分析、声纹分析判断用户开户意愿的真实性。
其中较优地，通过人脸分析判断用户开户意愿的真实性，包括如下步骤：
对活体检测、录音录像和视频见证过程中的每一帧图像，进行人脸检测和关键点定位；
利用轨迹关联得到在不同帧的人脸图像，形成人脸视频流；
对视频流进行微表情识别，判断是否被胁迫。
一种基于身份信息验证的远程开户系统，用于实现上述基于身份信息验证的远程开户方法，包括登录模块、证件信息验证模块、证件信息交叉验证模块、人脸信息交叉验证模块和用户确认模块；
其中，所述登录模块用于初步验证用户身份，验证通过后，启动所述证件信息验证模块；
所述证件信息验证模块用于验证用户上传的证件图像的真实性，验证通过后启动所述证件信息交叉验证模块；
所述证件信息交叉验证模块用于通过将从证件图像中识别出来的认证身份关键信息进行交叉验证，判断证件图像是否属于同一个用户；当证件图像属于同一个用户时启动所述图像信息交叉验证模块；
所述图像信息交叉验证模块用于验证用户是否为真人，当用户为真人时，通过在检测过程中随机获取的一张用户现场人脸图像与联网核查到的人脸图像、证件表面的人脸图像进行两两交叉比对，验证用户信息的一致性；当两两交叉验证通过后，将开户信息发送到用户确认模块，经用户确认。
其中较优地，所述的基于身份信息验证的远程开户系统，还包括防抵赖管控模块；
所述防抵赖管控模块用于获取用户开户的音频和视频信息，通过人脸分析、声纹分析判断用户开户意愿的真实性
本发明所提供的基于身份信息验证的远程开户方法，创新性地将人体生物特征识别技术应用于远程开户，解决了远程开户过程中身份认证和风险管控等难题，满足了广大上班族和农村偏远地区的金融开户不便问题，使金融开户不受时间和地点限制，既能取得较好的经济效益，同时也创造了良好的社会效益。除此之外，本发明的业务申请除了采用先进的人体生物特征识别技术进行身份认证和信息一致性验证外，还利用了录音录像和视频见证方案保存音视频证据防抵赖；同时利用人脸分析、声纹分析和签名分析技术鉴别是否被胁迫来管控风险，从而保障远程开户过程有据可查，确保金融机构与客户的合法权益。
附图说明
图1为本发明所提供的基于身份信息验证的远程开户方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明的技术内容进行详细具体的说明。
如图1所示，本发明充分利用人体生物特征识别技术和身份交叉验证方式提出一种基于身份信息验证的远程开户方法，包括如下步骤：首先，用户登录之后，获取至少三种证件图像，利用光学字符识别(ocr)技术分别识别出证件文字信息，并进行联网核查分别验证其信息的真伪，如果其中任何一种证件信息为假，则证件鉴定失败，拒绝开户；否则，将从证件图像中识别出来的信息进行交叉验证，以确保提交的证件是同一个人拥有。如果用户提交的证件中，有任何一种信息不一致，则认为证件提交无效，拒绝开户；否则，启动摄像头拍摄人脸，采用活体检测技术判断现场所拍摄的人脸是否是真人，并在检测过程中随机获取一张用户现场人脸图像；如果不是真人，则拒绝开户；否则，将联网核查到的人脸图像、证件表面的人脸图像和检测过程中获取的现场人脸图像进行两两交叉比对验证其是同一人，以进行人证合一验证，确保不是他人冒用证件申请账户；如果交叉验证失败，则拒绝开户；否则，展示确认信息，确认无误后开户成功。下面对这一处理过程进行详细说明。
s1，用户登录之后，获取至少三种证件图像，利用ocr技术分别识别出证件图像上的文字信息，进行联网核查，分别验证其信息的真伪，如果其中任何一种证件的文字信息为假，则证件鉴定失败，拒绝开户；否则转向步骤s2。
在本发明所提供的实施例中，用户登录需要选择开户行和开户类型。其中，根据国家规定远程开户类型只能限定在第ii和iii类，办理此类银行卡时用户必须已有一个i类的账户。如果该基于身份信息验证的远程开户方法是应用于某个银行的专用远程开户系统中，则可略去开户行选择项。然后，用户输入手机号码进行登录注册并点击获取手机验证码。随后，用户输入收到的短信验证码进行手机验证。如果验证成功则进行下一步；否则重新登录注册。
用户登录之后，获取用户的二代身份证、银行卡和社保卡等证件图像，在本发明所提供的实施例中，至少获取三种证件图像，其中二代身份证为必传项(即必须上传的项)。获取方式可以是从文件里导入或启动摄像头拍照方式。启动摄像头拍照方式，拍照过程中会自动出现证件外接矩阵框以辅助用户提交最佳图像。然后，采用图像质量评判技术对用户上传的图像质量进行评判。如果图像质量合格，则将其上传至后台服务并提示上传成功；否则，提示用户重新上传。利用ocr技术分别识别出上传的证件图像上的文字信息，并进行联网核查分别验证其信息的真伪，以此来鉴定获取证件的真实性与有效性。如果其中任何一种证件的文字信息为假，则证件鉴定失败，拒绝开户；否则转向步骤s2。
其中，采用图像质量评判技术对用户上传的证件图像的质量进行评判，在此以身份证正反面图像为例进行说明。采用图像质量评判技术确保采集的身份证正反面图像的质量，需要检测的要素包括：身份证正反面图像尺寸过大过小、图像过亮、图像过暗、图像模糊、图像缺边、图像缺角、图像遮挡、图像反光等因素。具体包括如下步骤：
s111,获取身份证正反面图像的尺寸，判断其是否在规定的尺寸范围之内，如果是则转向步骤s112；否则，图像不符合要求，舍弃该身份证正反面图像。
获取身份证正反面图像的尺寸，判断其是否在规定的尺寸范围之内，即为判断身份证正反面图像的尺寸是否大于规定的最小尺寸且小于规定的最大尺寸。
首先，根据历史统计数据得到身份证正反面图像区域的最小高度阈值和最大高度阈值；其中，最小高度阈值和最大高度阈值分别为身份证正反面图像的允许的最小高度和不超过的最大高度。然后，检测、定位图像中的身份证正反面图像所占的区域，判定身份证正反面图像所占区域的高度是否在阈值范围内。如果最小高度阈值≤身份证正反面图像所占区域高度≤最大高度阈值，则评判通过，进行下一步判断；如果身份证正反面图像所占区域高度<最小高度阈值，或者身份证正反面所占区域高度>最大高度阈值，则评判失败，舍弃该身份证正反面图像。
s112,通过计算身份证正反面图像中像素点的亮度和对比度判断身份证正反面图像的亮度和对比度是否符合图像标准；如果符合图像标准，则转向步骤s113；否则，舍弃该身份证正反面图像。
根据大量历史数据统计得到图像亮度的最大阈值；根据大量历史数据统计得到图像对比度的最小阈值；计算图像的亮度和对比度；判断图像的亮度和对比度是否满足规定的阈值条件。亮度＝平均最亮像素点灰度值/255。对比度＝(平均最亮像素点灰度–平均最暗像素点灰度)/最大亮度值*100。
其中，平均最亮像素点灰度＝最亮像素点灰度总和/最亮像素点总数。平均最暗像素点灰度＝最暗像素点灰度总和/最暗像素点总数。最亮像素点总数＝最亮像素比例*总像素。最暗像素点总数＝最暗像素比例*总像素。最亮像素点灰度即为图像的最大灰度值，最暗像素点灰度即为图像的最小灰度值。图像亮度值≤亮度最大阈值且图像对比度值≥对比度最小阈值，则评判通过；图亮度值>亮度最大阈值或图像对比度值<对比度最小阈值，评判失败。
判断二代身份证正反面图像是否缺乏足够的亮度。方法为：根据大量历史数据统计得到图像亮度阈值；计算图像亮度值，判断其是否满足亮度阈值。亮度＝平均最亮像素点灰度值/255。平均最亮像素点灰度值＝最亮像素点灰度值总和/最亮像素点总数。最亮像素点总数＝最亮像素比例*总像素。如果图像亮度值≥亮度阈值，则评判通过，如果图像亮度值<亮度阈值，则评判失败。
s113，计算当前身份证正反面图像的清晰度。判断其是否大于等于清晰度阈值，如果大于等于清晰度阈值，则转向步骤s114；否则，舍弃该身份证正反面图像。
根据大量历史数据统计得到最低清晰度评分阈值(清晰度阈值)；清晰度阈值为满足图像清晰度要求的最小值。计算当前图像清晰度，并判断其是否满足设定的阈值。其中：图像的清晰度＝最大梯度值总和/最大梯度像素点总数。最大梯度像素点总数＝最大梯度像素比例*总像素数。如果图像的清晰度值≥清晰度阈值，则评判通过；如果图像的清晰度值<清晰度值阈值，则评判失败。
s114，检测身份证正反面图像的区域，判断其是否为完整的图像，如果是则转向步骤s115；否则，舍弃该身份证正反面图像。
检测身份证正反面图像的区域，判断其是否为完整的图像，即判断身份证正反面图像的四条边是否都在图片内，以及四个角是否都在图片内。具体包括如下步骤：
首先，检测分别身份证正反面图像的区域，其次，依据该区域在可能出现身份证边缘处检测直线，如果检测出直线，则说明身份证不缺边；如果检测不出直线，则说明身份证缺边。如果检测出直线，则验证通过；如果检测不出直线，则验证失败。然后，分别检测出身份证正反面图像的四条边，根据四条边计算出四个角点的位置，如果四个角点有一个的位置超出了原图片的范围，则判断为身份证缺角；如果所有的点都在原图范围内，则判断为身份证不缺角。如果角点在原图范围内，则验证通过；如果角点超出了原图范围，则验证失败。
s115，获取身份证正反面图像区域，通过检测身份证正反面图像的背景区域内灰度或者纹理的连续性，判断其是否为被遮挡的图像，如果是则转向步骤s116；否则，舍弃该身份证正反面图像。
检测出精确的身份证正反面图像区域，判断身份证正反面图像的背景区域内是否有灰度或者纹理的不连续情况出现。如果灰度和纹理连续，则验证通过；如果灰度或纹理不连续，则验证失败，舍弃该身份证正反面图像。
s116，分别判断身份证正反面图像是否存在反光，如果均不存在反光，则身份证正反面图像的质量符合图像质量评判技术要求；否则，舍弃该身份证正反面图像。
根据大量历史数据统计可以得到最低反光阈值，最低反光阈值为判定图片不反光的最大灰度值，如果身份证图像(正面图像或者反面图像)上有像素的灰度值大于最低反光阈值，统计这样的像素的个数，并计算其与背景的灰度差异，如果这样的像素的个数大于最低反光面积阈值且灰度差异也大于最低差异阈值，则判断为身份证反光，则图像质量验证不通过。如果图像上有像素灰度值>最低反光阈值且反光像素个数>最低反光面积阈值且反光像素灰度均值-背景灰度均值>最低差异阈值，则图像质量验证不通过。如果图像上有像素灰度值≤最低反光阈值或反光像素个数≤最低反光面积阈值或反光像素灰度均值-背景灰度均值≤最低差异阈值，则图像质量验证通过。
s2，将从证件图像中识别出来的认证身份关键信息进行交叉验证，以确保提交的证件是属于同一个人拥有。如果用户提交的证件中，有任何一种认证身份关键信息不一致，则认为证件提交无效，拒绝开户；否则，转向步骤s3。
将获取的二代证、银行卡、社保卡、驾照、护照、暂居证和学生证等至少三种证件中的姓名、出生年月等认证身份关键信息进行比对交叉验证，以确保提交的证件是同一个人拥有。如果获取的上传的证件图像中，有任何一种认证身份关键信息不一致，则认为证件提交无效，拒绝开户；否则，转向步骤s3。
s3，启动摄像头拍摄人脸，采用活体检测技术判断现场所拍摄的人脸是否是真人，并在检测过程中随机获取一张用户的现场人脸图像；如果不是真人，则拒绝开户；否则，转向步骤s4。
如果获取的证件图像的认证身份关键信息一致，则启动摄像头现场拍摄人脸，采用活体检测技术判断现场所拍摄的人脸是否是真人，并在检测过程中随机获取一张用户的现场人脸图像，利用人脸图像质量评判技术从抓拍的一系列图像中挑选出一张质量合格的人脸图像存入服务器。其中采用人脸图像质量评判技术从抓拍的一系列图像挑选出一张合格人脸图像，属于本领域常规的思路与方法，在此便不再赘述了。
采用活体检测技术判断现场所拍摄的人脸是否是真人，具体包括如下步骤：
s31，启动摄像头拍摄人脸，并截取系列完成规定动作的照片。
s32，对截取的动作进行检测，判断动作检测时间是否超时，如果超时，则退出检测，活体验证失败；否则，在截取的照片中进行人脸关键点定位，判断在规定的时间内是否成功检测到所有的指定动作。如果检测失败，重新检测动作集；否则，转向步骤s33。
在截取的照片中进行人脸关键点定位，判断在规定的时间内是否成功检测到所有的指定动作。在本发明所提供的实施例中，指定动作包括张嘴动作、微笑动作、眨眼动作等。其中，张嘴动作检测采用触发式的方法检测，即采用嘴巴关键点轨迹描述特征+svm分类器的方法检测，增加了动作检测的鲁棒性。
s33，抓拍n张人脸图像，针对每张人脸图像进行人脸归一化处理，抽取多种特征值，利用svm分类器计算得分，根据得分判断是否为真人。
动作检测是基于视频流中的人脸器官关键点的相对位置变化，判断现场人员是否有做指定的动作。由于关键点定位受光线、姿态、遮挡等因素的影响，会存在定位不够准确，最后导致基于动作检测的活体检测存在一定的困难，为了克服这个问题，在基于动作检测的基础上引入了活体检测二次判断。在动作检测过程中，会抓拍n张相对正面的人脸，动作检测完成后，将这n张人脸输入到二次判断中进行二次判断，二次判断为活体后才最终输出为活体。增加了活体检测的准确性，弥补了传统动作检测的不足。
在本发明中，针对每张人脸图像进行人脸归一化处理之前，对图像数据进行人脸检测，判断是否满足预处理条件，如：人脸是否是彩色人脸、人脸亮度是否满足均匀性、人脸清晰度是否符合最低标准等。如果满足条件则针对每张人脸图像进行人脸归一化处理，否则，直接判定检测失败。
在本发明所提供的实施例中，抓拍n张人脸图像，针对每张人脸图像进行人脸归一化处理，抽取多种特征值，利用svm分类器计算得分，包括基于扩散速度图的得分处理过程和基于图像失真分析(ida)的得分处理过程，最后将两种处理过程的得分进行融合得到最后得分。
其中，利用基于扩散速度图的得分处理过程针对每张人脸图像进行人脸归一化处理，抽取多种特征值，利用svm分类器计算得分，具体包括如下步骤：
s3311，在视频验证过程中随机截取图像，进行人脸检测和关键点定位，并对截取的图像进行人脸归一化处理，抽取多种特征值。在本发明所提供的实施例中，基于扩散速度图的得分处理过程中提取的特征为传统的纹理特征；如：lbp(localbinarypatterns，即局部二值模式)、hog(histogramoforientedgradient，即方向梯度直方图)等。其中，进行人脸检测和关键点定位，并对截取的图像进行人脸归一化处理，为将人脸归一化图像划分为8x8个不重合的格子，在每一个格子中统计单一特征要素a的直方图，如：lbp、hog等中一种。将所有直方图串接起来，形成多维的单一特征要素a的特征描述；对归一化的人脸图像，采用不同的尺度参数，进行滤波处理，将滤波图像划分为8x8个不重合的格子，统计每个格子中滤波图像的均值和方差，这样每一幅滤波图像可以得到128维的特征，将多种尺度参数的特征串接起来，形成一种特征值，在这里，选用多个尺度，可以得到多维度的特征。将多种特征值送入svm分类器，即可得到第一分数。
s3312，根据历史图像存储的一次成像、二次成像和多次成像的图像中提取的特征值构造svm分类器。
一次成像与二次或多次成像的图像，其扩散速度不同。在一次成像过程中，由于成像表面(人脸)是立体的，其反射的光线会沿着各个方向，图像灰度值扩散较快，而二次成像或多次成像，其成像表面是平面的，反射的方向均匀的朝着一个大致的方向，图像灰度值扩散较慢。利用多种特征抽取手段，可以描述这种扩散速度。通过视频截取图像是一次成像、二次成像、多次成像的判断，可以进一步排除用户使用之前的视频进行申请的可能性，进一步提高了真人检测的可靠性，以及远程开户的安全性。
s3313，将抽取的多种特征值输入svm分类器，进行打分，得到第一分数。
而利用基于图像失真分析的得分处理过程针对每张人脸图像进行人脸归一化处理，抽取多种特征值，利用svm分类器计算得分，具体包括如下步骤：
s3321，在视频验证过程中随机截取图像，并对截取的图像进行人脸归一化处理，抽取多种特征值。在基于图像失真分析的得分处理过程中，抽取的特征值为模糊度特征和镜面反射特征等。一次成像与二次或多次成像的图像，光场会有所区别，而且传统的纹理特征如hog、lbp等特征的描述单一，泛化能力不足，因此引入了ida(imagedistortionanalysis)特征。具体表现在前者(一次成像的人脸图像)清晰度高，属于漫反射；后者(二次或多次成像的人脸图像)清晰度较低，存在镜面反射。针对此，提出用图像失真分析特征(ida，这里包含模糊度和镜面反射特征两种)来衡量这种光场上的区别和清晰度上的区别。
其中，模糊度特征的计算方式如下：首先使用边缘检测算法得到边缘点，然后对每一个边缘点，计算其与邻域均值的差值，作为模糊度特征。至于镜面反射特征，先提取图像高光像素，然后计算高光像素的均值、方差和占比等值。其中，高光像素(镜面反射像素)的提取包括如下步骤：(1)基于rgb通道计算每个像素的色度以及图像的最大和最小色度。(2)根据图像色度、最大及最小色度判断当前像素是否是镜面反射像素。
提取了这两种特征之后，便可以使用构建好的svm分类器计算第二分数。
s3322，根据历史图像存储的一次成像、二次成像和多次成像的图像中提取的模糊度和镜面反射特征构造svm分类器。
s3323，将抽取的多种特征值输入svm分类器，进行打分，得到第二分数。
最后，将两种处理过程得到的第一分数和第二分数进行融合得到最后得分。在本发明所提供的实施例中，融合策略分两部分内容：
1)基于扩散速度图的得分处理过程得到的第一分数和基于图像失真分析的得分处理过程得到的第二分数进行线性融合，得出最后域值在规定范围内，则判定现场人脸为活体，否则判断为攻击样本。
2)多帧融合。对于动作检测通过后，抓拍多张人脸，多帧人脸通过分类器后进行投票，最后有超过3/4的图像帧被判断为活体时，才会输出现场人脸为活体，否则判断为攻击样本。
如果现场所拍摄的人脸不是真人，则拒绝开户；否则，转向步骤s4。
s4，将联网核查到的人脸图像、证件表面的人脸图像和检测过程中获取的现场人脸图像进行两两交叉比对，验证其是否是同一个人；如果不是同一个人，则交叉验证失败，拒绝开户；否则，展示确认信息，确认无误后开卡成功。
将联网核查到的人脸图像、证件表面的人脸图像和检测过程中获取的现场人脸图像进行两两交叉比对，判断其是否是同一个人，以进行人证合一验证，确保不是他人冒用证件申请账户；如果交叉验证失败，则拒绝开户；否则，展示确认信息，确认无误后开卡成功。
在本发明所提供的实施例中，展示确认信息为将联网核查到的人脸图像、证件表面的人脸图像和检测过程中获取的现场人脸图像进行两两交叉比对，验证其是同一人后，返回开户信息给用户终端，包括用户信息核对、完善资料和自主意愿三个部分。其中，信息核对为身份认证通过后，返回开户信息给用户终端，包括银行卡号、发卡行、客户姓名、地址等身份信息，供用户核对并提供手动修改或重新拍照的功能。
完善资料为用户确认无误后，提示用户提供收件地址和紧急联系人姓名和电话，并进入开户协议页面，客户阅读协议并做出相应选择，并提示客户设置账户密码。
自主意愿为用户宣读自主意愿和确认书，并在线手写签名。同时启动摄像头将客户宣读和签名过程录音录像入库存档备案。为了管控风险，在客户宣读和手写签名时启动摄像头将客户宣读和签名过程录音录像入库存档备案。
在本发明所提供的实施例中，当确认展示的确认信息无误之后，开户成功之前，还包括如下步骤：
启动摄像头，开启用户视频验证流程，并通过人脸分析、声纹分析判断用户开户意愿的真实性，防止抵赖情况的发生。
用户进行信息确认后，点击视频见证按钮启动摄像头，开启用户视频验证流程。在本发明所提供的实施例中，用户视频验证包括双视频见证和单视频见证。其中，双视频见证要求客户脸部出现在视频中，整个见证过程确保视频中至始至终是同一个人，并且服务器端有应答。单视频见证仅要求客户脸部出现在视频中，整个见证过程确保视频中至始至终是同一个人。
在本发明所提供的实施例中，主要利用人脸分析技术确保自始至终是同一个人在操作且不存在胁迫情况。首先，利用人脸检测技术判断在活体检测、录音录像和视频见证过程中是否存在多张人脸图像出现在镜头前。若有多张人脸出现，系统自动提醒用户或不予开户，以确保账户安全和不存在胁迫情况发生。然后，利用人脸识别技术对活体检测过程中采集的人脸图像和视频见证过程中采集的人脸图像进行比对，以确保自始至终是同一人在操作。最后，利用人脸表情识别技术，对在活体检测、录音录像和视频见证过程中检测到的人脸图像进行表情识别，看是否有被胁迫的表情出现，以确保不存在胁迫情况发生。
其中，利用人脸表情识别技术，对在活体检测、录音录像和视频见证过程中检测到的人脸图像进行表情识别，看是否有被胁迫的表情出现，具体包括如下步骤：
首先，对在活体检测、录音录像和视频见证过程中的每一帧图像，进行人脸检测和关键点定位，利用轨迹关联技术得到同一个人在不同帧的人脸，形成人脸视频流；然后对视频流进行微表情识别；对声音信息，则进行情绪识别。判断是否被胁迫。其中微表情识别的方法为：将人脸视频流输入到卷积神经网络中分类，判断是否被胁迫。情绪识别的方法为：将声纹信息输入到卷积神经网络中，判断是否被胁迫。将人脸视频流输入到卷积神经网络中分类，以及将声纹信息输入到卷积神经网络中，为本领域常规方法，在此便不再赘述了。
除此之外，还可以利用声纹分析技术通过对声纹进行分析确保不存在胁迫情况。具体为对用户宣读的语音的进行声纹分析，通过将声纹对比判断是否有被胁迫的声纹出现。
另外，在本发明所提供的实施例中，还可以利用签名分析技术确保不存在胁迫情况。具体为对用户签名图像进行分析，看是否有被胁迫的特殊签名出现，例如签名加下划线等。当出现胁迫情况出现时，拒绝进行开户。
在本发明所提供的实施例中，在开户成功之前，还可以与医疗系统相连接，通过信息联名核查判断用户是否有不适宜开户的疾病，防止具有精神病人远程申请账户，而事后抵赖情况发生。
在防抵赖管控过程中采集的人脸、声纹、签名信息可以作为该用户(开户者)本人的人体生物特征存放于其开户资料信息库中，方便后续在互联网上进行针对此账号的操作时，采用开户时存放的人脸、声纹、签名信息进行身份验证。
本发明提供的基于身份信息验证的远程开户方法相对于现有技术具有如下的优点及效果：
1)本发明利用互联网思维提出的远程开户方法对客户来说完全不受地点和时间限制，极大的提高了用户便利性和效率性，有利于金融行业扩展业务，争夺用户群。
2)本发明利用光学字符识别(ocr)技术自动识别身份证和银行卡等信息，避免了用户手动输入信息的麻烦，充分体现了智能化，给客户带来了极好的用户体验感。
3)本发明利用活体检测技术和人脸识别技术防范了不法分子冒用他人身份开户或是工作人员与不法分子内外勾结等安全隐患。
4)本发明利用录音录像和视频见证等方式为业务交易留存证据，另外利用病史分析杜绝精神病人申请账户，有力控制了风险，保障了金融机构与用户的合法权益。
5)本发明利用人脸分析、声纹分析和签名分析等技术来鉴定用户是否被胁迫开户，保障了客户的切身利益。
本发明在客户端只需安装手机app，在后台只需一台或者多台服务器(处理高并发情况需要多台服务器，甚至云平台)，就可实现高可靠性远程智能开户，且操作简单便捷，省去了金融机构设置柜台门面、设备购买、安装、调试和维护等费用。
本发明除了公开上述基于身份信息验证的远程开户方法之外，还进一步公开了一种采用上述基于身份信息验证的远程开户方法的远程开户系统。该基于身份信息验证的远程开户系统包括登录模块、证件信息验证模块、证件信息交叉验证模块、人脸信息交叉验证模块和用户确认模块。其中，登录模块主要是方便用户网上进行个人注册或登录，用于初步验证用户身份，验证通过后，启动证件信息验证模块进行证件信息的识别和鉴定。证件信息验证模块用于验证用户上传的证件图像的真实性，通过联网核查，判断上传证件是否是真实存在的用户信息。验证通过后启动证件信息交叉验证模块；证件信息交叉验证模块通过将证件图像中识别的认证身份关键信息进行交叉验证，判断证件图像是否属于同一个用户。当证件图像属于同一个用户时启动图像信息交叉验证模块，图像信息交叉验证模块用于验证用户是否为真人，当用户为真人时通过在检测过程中随机获取的一张用户现场人脸图像与联网核查到的人脸图像、证件表面的人脸图像进行两两交叉比对，验证用户信息的一致性。当验证是同一个人时，将银行卡号、发卡行、客户姓名、地址等身份信息、开户协议信息以及自主意愿和确认书发送到用户确认模块，经用户确认。
在本发明所提供的实施例中，基于身份信息验证的远程开户系统还包括防抵赖管控模块，防抵赖管控模块用于获取用户开户的音频和视频信息，通过人脸分析、声纹分析判断用户开户意愿的真实性，防止抵赖情况的发生。防抵赖管控模块包括视频见证子模块、病史档案分析子模块、人脸分析子模块、声纹分析子模块和签名分析子模块五个子模块。
其中，视频见证子模块分为单视频见证和双视频见证两部分。单视频见证为无人值守情况下，启动摄像头录制客户端人脸视频，并上传至服务器后台。双视频见证为有人值守情况下，客户端和服务器端同时开启摄像头，拍摄和显示客户和客服双方人脸视频，并上传至服务器存档备案。
病史档案分析子模块主要是为了防止具有精神病人远程申请账户，而事后抵赖情况发生。通过与医疗系统相连接，根据信息联网核查判断用户是否有不适宜开户的疾病。
人脸分析子模块主要利用人脸分析技术确保自始至终是同一个人在操作且不存在胁迫情况。首先，利用人脸检测技术判断在活体检测、录音录像和视频见证过程中是否存在多张人脸图像出现在镜头前。若有多张人脸出现，系统自动提醒用户或不予开户，以确保账户安全和不存在胁迫情况发生。然后，利用人脸识别技术对在活体检测过程中采集的人脸图像和视频见证过程中采集的人脸图像进行比对，以确保自始至终是同一人在操作。最后，利用人脸表情识别技术，对在活体检测、录音录像和视频见证过程中检测到的人脸进行表情识别，看是否有被胁迫的表情出现，以确保不存在胁迫情况发生。
声纹分析子模块主要利用声纹分析技术确保不存在胁迫情况。具体为对用户宣读的语音进行声纹分析，看是否有被胁迫的声纹出现。
签名分析子模块主要利用签名分析技术确保不存在胁迫情况。具体为对用户签名图像进行分析，看是否有被胁迫的特殊签名出现，如颤抖签名加下划线等。
综上所述，本发明所提供的基于身份信息验证的远程开户方法，利用人体生物特征识别技术和身份信息交叉验证方式进行身份验证。首先获取至少三种证件图像，进行联网核查，分别验证证件上的文字信息的真伪；之后，将从证件图像中识别出来的认证身份关键信息进行交叉验证，判断其是否是同一人；最后，启动摄像头拍摄人脸，采用活体检测技术判断现场所拍摄的人脸是否是真人，并在检测过程中随机获取一张用户现场人脸图像；如果是；则将联网核查到的人脸图像、证件表面的人脸图像和检测过程中获取的现场人脸图像进行两两交叉比对，验证是否是同一个人；如果是，则展示确认信息，确认无误后开卡成功。该方法解决了远程开户过程中身份认证和风险管控等难题，保证了远程开户的便捷性和安全性，不限于银行卡远程开户，还可以应用于保险、证券、社保卡等需要身份认证的远程操作环境。
上面对本发明所提供的基于身份信息验证的远程开户方法及系统进行了详细的说明。对本领域的一般技术人员而言，在不背离本发明实质精神的前提下对它所做的任何显而易见的改动，都将构成对本发明专利权的侵犯，将承担相应的法律责任。