一种欺骗识别方法及装置与流程

1.本技术涉及人工智能的技术领域，特别是涉及一种欺骗识别的方法。


背景技术：

2.非法买卖手机卡、银行卡的违法犯罪活动给社会带来严重危害，所以国家提出要严厉整治贩卖手机卡、银行卡的违法犯罪行为。银行方面为了积极响应国家政策也出台了相应措施。
3.目前，为了确定用户是否有恶意办卡意图，现有技术中可以获取用户办卡时的面部特征和心理特征，通过用户办卡时的面部特征和心理特征进行欺骗识别，但是有恶意办卡意图的用户在办卡时面部特征和心理特征可能会没有显著变化，所以只通过用户办卡时的面部特征和心理特征进行欺骗识别，会存在识别结果不准确，识别准确率低的问题。
4.因此，如何提高欺骗识别的准确率，是本领域技术人员亟需解决的技术问题。


技术实现要素：

5.本技术提供一种欺骗识别的方法，以便提高欺骗识别的准确率。本技术还提供一种欺骗识别的装置。
6.第一方面，本技术提供一种欺骗识别的方法，包括：
7.通过第一问题对用户进行外界信息刺激；所述第一问题为预先设置或临时生成的用于识别用户欺骗行为的问题；所述第一问题包括常规问题和关键问题；所述关键问题包括：确认用户意图的问题和违法处理结果的问题。
8.获取所述用户受外界信息刺激之后的心理特征和面部特征。
9.根据所述面部特征和所述心理特征，进行欺骗识别。
10.可选的，通过预设问题对用户进行外界信息刺激之前还包括：
11.获取所述用户身份特征信息，根据所述用户身份特征信息生成用户画像，基于所述用户画像得到所述预设问题。
12.可选的，所述心理特征通过以下方式获得：
13.从采集到的用户人脸图像，和/或，用户语音中计算获得生理数据；
14.对所述生理数据进行分析，得到心理特征，所述心理特征为心理活动进行时表现出的心理特点。
15.可选的，所述面部特征通过以下方式获得：
16.从采集到的用户人脸图像中获取用户面部表情；
17.通过对用户面部表情提取，获得面部特征。
18.可选的，所述根据所述面部特征和所述心理特征，进行欺骗识别包括：
19.若所述用户面部特征和所述心理特征发生明显变化，则确定所述用户存在欺骗行为；
20.若所述用户面部特征和所述心理特征无明显变化，则确定所述用户不存在欺骗行
为。
21.第二方面，本技术还提供一种欺骗识别装置，所述装置包括：
22.刺激单元，用于通过第一问题对用户进行外界信息刺激；所述第一问题为预先设置或临时生成的用于识别用户欺骗行为的问题；所述第一问题包括常规问题和关键问题；所述关键问题包括：确认用户意图的问题和违法处理结果的问题。
23.获取单元，用于获取所述用户受外界信息刺激之后的心理特征和面部特征。
24.识别单元，用于根据所述面部特征和所述心理特征，进行欺骗识别。
25.可选的，所述装置还包括：生成单元；
26.所述生成单元用于，在通过预设问题对用户进行外界信息刺激之前获取所述用户身份特征信息，根据所述用户身份特征信息生成用户画像，基于所述用户画像得道所述预设问题。
27.可选的，在所述装置中，所述心理特征通过以下方式获得：
28.从采集到的用户人脸图像，和/或，用户语音中计算获得生理数据；
29.对所述生理数据进行分析，得到心理特征，所述心理特征为心理活动进行时表现出的心理特点。
30.可选的，在所述装置中，所述面部特征通过以下方式获得：
31.从采集到的用户人脸图像中获取用户面部表情；
32.通过对用户面部表情提取，获得面部特征。
33.可选的，所述识别单元具体用于：
34.若所述用户面部特征和所述心理特征发生明显变化，则确定所述用户存在欺骗行为；
35.若所述用户面部特征和所述心理特征无明显变化，则确定所述用户不存在欺骗行为。
36.第三方面，本技术实施例提供了一种设备，所述设备包括存储器和处理器，所述存储器用于存储指令或代码，所述处理器用于执行所述指令或代码，以使所述设备执行前述第一方面任一项所述的方法。
37.第四方面，本技术实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有代码，当所述代码被运行时，运行所述代码的设备实现前述第一方面任一项所述的方法。
38.相较于现有技术，本技术具有以下有益效果：
39.本技术预先设置或临时生成用于识别用户欺骗行为的第一问题，然后通过第一问题对用户进行外界信息刺激。之后获取用户受外界信息刺激之后的心理特征和面部特征，根据用户受外界信息刺激之后的面部特征和心理特征，进行欺骗识别。相对于现有技术中只获取用户在办卡时的面部特征和心理特征来进行欺骗识别的方法。本技术可以对用户提出包含常规问题和关键问题的第一问题，通过第一问题对用户进行外界信息刺激，如果用户是恶意办卡用户，则通过第一问题对用户进行信息刺激之后，有恶意办卡意图的用户面部特征和心理特征会发生显著变化，从而根据面部特征和心理特征发生的显著变化识别用户是否存在欺骗行为，这样，通过第一问题对用户进行外界信息刺激之后的面部特征和心理特征来识别欺骗而非只获取用户在办卡时的面部特征和心理特征来进行欺骗识别，就可
以克服现有技术中有恶意办卡意图的用户在办卡时面部特征和心理特征可能会没有显著变化而存在的识别结果不准确，识别准确率低的问题。如此提高了欺骗识别的准确率。
附图说明
40.为更清楚地说明本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技术的一些实施例，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。
41.图1为本技术实施例提供的一种欺骗识别方法的流程图；
42.图2为本技术实施例提供的一种欺骗识别装置的流程图。
具体实施方式
43.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下，所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护范围。
44.需要说明的是，本发明提供的一种欺骗识别方法及装置可用于人工智能领域。上述仅为示例，并不对本发明提供的一种欺骗识别方法及装置的应用领域进行限定。
45.为了方便理解，下面结合例子具体说明。假设终端可以获取用户办卡时的面部特征和心理特征，通过用户办卡时的面部特征和心理特征进行欺骗识别，但是有恶意办卡意图的用户在办卡时面部特征和心理特征可能会没有显著变化，所以只通过用户办卡时的面部特征和心理特征进行欺骗识别，会存在识别结果不准确，识别准确率低的问题。
46.发明人经过研究提出本技术技术方案，本技术可以对用户提出包含常规问题和关键问题的第一问题，通过第一问题对用户进行外界信息刺激，如果用户是恶意办卡用户，则通过第一问题对用户进行信息刺激之后，有恶意办卡意图的用户面部特征和心理特征会发生显著变化，从而根据面部特征和心理特征发生的显著变化识别用户是否存在欺骗行为，这样，通过第一问题对用户进行外界信息刺激之后的面部特征和心理特征来识别欺骗而非只获取用户在办卡时的面部特征和心理特征来进行欺骗识别，就可以克服现有技术中有恶意办卡意图的用户在办卡时面部特征和心理特征可能会没有显著变化而存在的识别结果不准确，识别准确率低的问题。如此提高了提高欺骗识别的准确率。
47.本技术实施例提供的方法可以由终端设备执行。所述终端设备例如可以是手机、平板电脑、计算机、摄像头等可以获取生理数据的设备。被测试人员可以为办卡的用户。
48.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本技术作进一步的详细说明。下面以本技术实施例提供的方法由第一终端执行为例进行说明。
49.s101:通过第一问题对用户进行外界信息刺激。
50.第一终端通过第一问题对用户进行外界信息刺激，第一问题可以是预先设置的也可以是临时生成的用于识别用户欺骗行为的问题。
51.更进一步解释，为了让用户有良好体验感，第一问题中的问题总数可以设置相对
较少，其次，为了在向用户提及第一问题的时候，有恶意办卡意图用户的面部特征和心理特征能有显著的变化，在设置或者生成第一问题时可以常规问题与关键问题穿插。可以理解的是常规问题可以是用户基本信息，关键问题可以包含确认用户用卡意图的问题，例如，询问用户办卡的用途等。也可以包含对恶意办卡的违法行为处罚结果的问题，例如，问题可以设置为，若出售、出租、出借银行卡，将可能涉嫌帮助信息网络犯罪活动，如果情节严重，可处几年年以下有期徒刑？a、1年，b、2年，c、3年，d、5年，若用户选错则可以直接显示正确答案。
52.s102:获取所述用户受外界信息刺激之后的心理特征和面部特征；
53.通过第一问题对用户进行外界信息刺激之后，第一设备可以采集用户人脸图像，和/或者用户语音，然后从用户人脸数据，和/或，用户语言中获取用户受外界信息刺激之后的心理特征和面部特征。
54.可以理解的是心理特征为心理活动进行时表现出的心理特点，其获取方式可以从采集到的用户人脸图像，和/或，用户语音中计算获得例如，血压，心率、血氧等生理数据；然后对生理数据进行分析，就可以得到心理特征。需要说明的是，第一设备可以直接从用户的人脸图像中计算获取血压，心率、血氧等生理数据，也可以获得用户语音，从用户语音中可以解读出用户惊讶、害怕、厌恶等情绪，进一步的通过对用户情绪分析可以获得用户心理特征。也可以同时采集用户人脸图像和用户语音，对用户人脸图像和用户语音共同解析获得用户受外界信息刺激之后的心理特征和面部特征。
55.面部特征可以包括面部表情特征，可以先从用户人脸图像中获取用户受外界信息刺激之后的面部表情，然后可以通过对面部表情分析得到面部表情特征。使得根据用户受外界信息刺激之后的心理特征和面部特征进行欺骗识别，结果更加准确。
56.s103:根据所述面部特征和所述心理特征，进行欺骗识别。
57.在获取面部特征和心理特征之后，第一设备可以通过获取的面部特征和心理特征进行欺骗识别。
58.更进一步解释，如果用户面部特征和心理特征发生明显变化，则确定用户存在欺骗行为。如果用户面部特征和心理特征无明显变化，则确定用户不存在欺骗行为。
59.本技术预先设置或临时生成用于识别用户欺骗行为的第一问题，然后通过第一问题对用户进行外界信息刺激。之后获取用户受外界信息刺激之后的心理特征和面部特征，根据用户受外界信息刺激之后的面部特征和心理特征，进行欺骗识别。相对于现有技术中只获取用户在办卡时的面部特征和心理特征来进行欺骗识别的方法。本技术可以对用户提出包含常规问题和关键问题的第一问题，通过第一问题对用户进行外界信息刺激，如果用户是恶意办卡用户，则通过第一问题对用户进行信息刺激之后，有恶意办卡意图的用户面部特征和心理特征会发生显著变化，从而根据面部特征和心理特征发生的显著变化识别用户是否存在欺骗行为，这样，通过第一问题对用户进行外界信息刺激之后的面部特征和心理特征来识别欺骗而非只获取用户在办卡时的面部特征和心理特征来进行欺骗识别，就可以克服现有技术中有恶意办卡意图的用户在办卡时面部特征和心理特征可能会没有显著变化而存在的识别结果不准确，识别准确率低的问题。如此提高了提高欺骗识别的准确率。
60.在上述介绍的基础上，本技术实施例提供的技术方案还可以在通过第一问题对用户进行外界信息刺激之前，获取用户身份信息，根据用户身份信息生成对应用户画像。
61.具体的，第一设备可以获取用户的各项基础信息，如性别、年龄、工作职业等信息。通过该用户的基础信息结合大数据分析形成对应用户画像，根据用户画像生成用于识别该用户欺骗行为的相应第一问题，以便能够针对不同用户，不同人群生成相应的第一问题，使生成的问题更有针对性。
62.具体地，本具体实施方式与上述具体实施方式的不同之处在于，添加了在通过第一问题对用户进行外界信息刺激之前，获取用户身份信息，根据用户身份信息生成对应用户画像的步骤，其余步骤均与上述具体实施方式相同，在此不再展开赘述。
63.图2为本发明实施例提供的欺骗识别装置的结构框图，称其为具体实施方式2，参照图2所述装置可以包括：
64.刺激单元200，用于通过第一问题对用户进行外界信息刺激；所述第一问题为预先设置或临时生成的用于识别用户欺骗行为的问题；所述第一问题包括常规问题和关键问题；所述关键问题包括：确认用户意图的问题和违法处理结果的问题。
65.获取单元210，用于获取所述用户受外界信息刺激之后的心理特征和面部特征。
66.识别单元220，用于根据所述面部特征和所述心理特征，进行欺骗识别。
67.可选的，所述装置还包括：生成单元；
68.所述生成单元用于，在通过预设问题对用户进行外界信息刺激之前获取所述用户身份特征信息，根据所述用户身份特征信息生成用户画像，基于所述用户画像得道所述预设问题。
69.可选的，在所述装置中，所述心理特征通过以下方式获得：
70.从采集到的用户人脸图像，和/或，用户语音中计算获得生理数据；
71.对所述生理数据进行分析，得到心理特征，所述心理特征为心理活动进行时表现出的心理特点。
72.可选的，在所述装置中，所述面部特征通过以下方式获得：
73.从采集到的用户人脸图像中获取用户面部表情；
74.通过对用户面部表情提取，获得面部特征。
75.可选的，所述识别单元具体用于：
76.若所述用户面部特征和所述心理特征发生明显变化，则确定所述用户存在欺骗行为；
77.若所述用户面部特征和所述心理特征无明显变化，则确定所述用户不存在欺骗行为。
78.本技术所提供的欺骗识别装置，刺激单元200，用于通过第一问题对用户进行外界信息刺激；所述第一问题为预先设置或临时生成的用于识别用户欺骗行为的问题；所述第一问题包括常规问题和关键问题；所述关键问题包括：确认用户意图的问题和违法处理结果的问题。获取单元210，用于获取所述用户受外界信息刺激之后的心理特征和面部特征；识别单元220，用于根据所述面部特征和所述心理特征，进行欺骗识别。本技术中预先设置或临时生成用于识别用户欺骗行为的第一问题，然后通过第一问题对用户进行外界信息刺激。之后获取用户受外界信息刺激之后的心理特征和面部特征，根据用户受外界信息刺激之后的面部特征和心理特征，进行欺骗识别。相对于现有技术中只获取用户在办卡时的面部特征和心理特征来进行欺骗识别的方法。本技术可以对用户提出包含常规问题和关键问
题的第一问题，通过第一问题对用户进行外界信息刺激，如果用户是恶意办卡用户，则通过第一问题对用户进行信息刺激之后，有恶意办卡意图的用户面部特征和心理特征会发生显著变化，从而根据面部特征和心理特征发生的显著变化识别用户是否存在欺骗行为，这样，通过第一问题对用户进行外界信息刺激之后的面部特征和心理特征来识别欺骗而非只获取用户在办卡时的面部特征和心理特征来进行欺骗识别，就可以克服现有技术中有恶意办卡意图的用户在办卡时面部特征和心理特征可能会没有显著变化而存在的识别结果不准确，识别准确率低的问题。如此提高了提高欺骗识别的准确率。
79.本技术实施例还提供了对应的设备以及计算机存储介质，用于实现本技术实施例提供的方案。
80.其中，所述设备包括存储器和处理器，所述存储器用于存储指令或代码，所述处理器用于执行所述指令或代码，以使所述设备执行本技术任一实施例所述的方法。
81.所述计算机存储介质中存储有代码，当所述代码被运行时，运行所述代码的设备实现本技术任一实施例所述的方法。
82.本技术实施例中提到的“第一”、“第二”(若存在)等名称中的“第一”、“第二”只是用来做名字标识，并不代表顺序上的第一、第二。
83.通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法中的全部或部分步骤可借助软件加通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本技术的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如只读存储器(英文：read-onlymemory，rom)/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者诸如路由器等网络通信设备)执行本技术各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
84.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
85.以上所述仅是本技术示例性的实施方式，并非用于限定本技术的保护范围。