(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210749941.X (22)申请日 2022.06.29 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 朱江波　赵书祥　池振强　胡佳锋　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 专利代理师 王天尧　王维宁 (51)Int.Cl. G06Q 20/40(2012.01) G06Q 40/02(2012.01) G06V 40/16(2022.01) (54)发明名称 确定用户认证方式的方法及装置 (57)摘要 本发明提出了一种确定用户认证方式的方 法及装置， 涉及金融数据处理技术领域， 该方法 包括： 获取银行的历史人脸识别数据； 依据银行 的历史人脸识别数据， 确定人脸匹配阈值与风险 指标的对应关系； 依据银行的历史人脸识别数据 中的失败数据， 确定匹配差距 值与风险指标的对 应关系； 当获取到用户在银行终端上输入的人脸 数据时， 计算该人脸数据的匹配值； 其中， 若该人 脸数据与用户预存在银行的人脸数据的匹配值 小于该用户的人脸匹配阈值， 确定本次人脸认证 失败， 并将该人脸匹配阈值与该匹配值的差作为 本次认证失败对应的匹配差距 值； 确定本次认证 失败后的用户认证方式； 其中， 银行终端依据本 次认证失败后的用户认证方式对该用户进行身 份认证。 权利要求书4页 说明书10页 附图4页 CN 115115377 A 2022.09.27 CN 115115377 A 1.一种确定用户认证方式的方法， 其特 征在于， 包括： 获取银行的历史人脸识别数据； 依据银行的历史人脸识别数据， 确定人脸匹配阈值与风险指标的对应关系； 依据银行的历史人脸识别数据中的失败数据， 确定匹配差距值与风险指标的对应关 系； 当获取到用户在银行终端上输入的人脸数据时， 计算该人脸数据的匹配值； 其中， 若该 人脸数据与用户预存在银行的人脸数据的匹配值小于该用户的人脸匹配阈值， 确定本次人 脸认证失败， 并将该 人脸匹配阈值与该匹配值的差作为本次认证失败 对应的匹配差距值； 依据本次认证失败对应的匹配差距值、 人脸数据与用户预存在银行的人脸数据的匹配 值、 匹配差距值与风险指标的对应关系及人脸匹配阈值与风险指标的对应关系， 确定本次 认证失败后的用户认证方式； 其中， 银行终端依据本次认证失败后的用户认证方式对该用 户进行身份认证。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 依据银行的历史人脸识别数据， 确定人脸匹 配阈值与风险指标的对应关系， 包括： 设置多个人脸匹配离 散值； 对于每个人脸匹配离散值， 确定当人脸匹配阈值设置为该人脸匹配离散值时， 银行的 历史人脸识别数据中风险人脸识别数据的比例， 将该比例作为该人脸匹配离散值对应的风 险指标； 构建第一离散函数， 其中， 该第 一离散函数的自变量是该多个人脸匹配离散值， 该第一 离散函数对应 每个人脸匹配离 散值的函数值 等于该人脸匹配离 散值对应的风险指标； 对该第一离散函数进行连续化处理， 将 获得的连续函数作为人脸匹配 阈值与风险指标 的对应关系。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 依据银行的历史人脸识别数据中的失败数 据， 确定匹配差距值与风险指标的对应关系， 包括： 对于银行的历史人脸识别数据中的每个失败数据， 将该失败数据对应的人脸匹配 阈值 与对应的人脸匹配值的差作为该失败数据对应的匹配差距值； 将银行的历史人脸识别数据的失败数据按照匹配差距值进行划分， 确定每个匹配差距 值对应的失败数据； 对于每个匹配差距值， 依据该匹配差距值对应的失败数据， 确定该匹配差距值对应的 风险指标； 构建第二离散函数， 该第二离散函数的自变量是失败数据对应的匹配差距值， 该第二 离散函数对应 每个自变量的函数值 等于该自变量对应的风险指标； 对该第二离散函数进行连续化处理， 将 获得的连续函数作为匹配差距值与风险指标的 对应关系。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 依据本次认证失败对应的匹配差距值、 人脸 数据与用户预存在银行的人脸数据的匹配值、 匹配差距值与风险指标的对应关系及人脸匹 配阈值与风险指标的对应关系， 确定 本次认证失败后的用户认证方式， 包括： 依据本次认证失败对应的匹配差距值、 匹配差距值与风险指标的对应关系， 确定本次 认证失败 对应的风险指标；权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115115377 A 2依据人脸数据与用户预存在银行的人脸数据的匹配值及人脸匹配阈值与风险指标的 对应关系， 确定该用户对应的风险指标； 当本次认证失败对应的风险指标大于该用户对应的风险指标时， 依据 各个待选用户认 证方式对应各个交易场景的风险指标， 确定 本次认证失败后的用户认证方式。 5.如权利要求 4所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 当本次认证失败对应的风险指标小于等于该用户对应的风险指标时， 在本次认证失败 后， 将本次认证失败后的用户认证方式确定为空。 6.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 当本次认证失败对应的风险指标大于该用户 对应的风险指标时， 依据各个待选用户认证方式对应各个交易场景 的风险指标， 确定本次 认证失败后的用户认证方式， 包括： 对于每个待选用户认证方式， 依据该待选用户认证方式对应各个交易场景的风险指 标， 确定该待选用户认证方式对应的风险长度； 依据各个待选用户认证方式对应的风险长度， 确定各个待选用户认证方式对应的优先 系数； 依据各个待选用户认证方式对应的优先系数， 确定 本次认证失败后的用户认证方式。 7.如权利要求6所述的方法， 其特征在于， 依据各个待选用户认证方式对应的优先系 数， 确定本次认证失败后的用户认证方式， 包括： 将各个待选用户认证方式进行排序； 将在排序中每个待选用户认证方式之前的所有待选用户认证方式的优先系数的和作 为该待选用户认证方式对应的累积系数和； 选择一值域大于0的函数f， 并确定该函数f的定义 域B， m＝mi n(B)， 以及 对于每个待选用户认证方式， 依据该待选用户认证方式对应的累积系数和u， 确定该待 选用户认证方式对应函数f的左端点值l， 其中， S是所有的待选用户认证方 式对应的优先系数的总和； 基于 生成随机数r； 从所有的待选用户认证方式对应函数f的左端点 值中选取 出小于r的最大左端点 值； 将对应函数f的左端点值等于该最大左端点值的待选用户认证方式作为本次认证失败 后的用户认证方式。 8.一种确定用户认证方式的装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取 银行的历史人脸识别数据； 历史数据处理模块， 用于依据银行的历史人脸识别数据， 确定人脸匹配阈值与风险指 标的对应关系； 失败数据处理模块， 用于依据银行的历史人脸识别数据中的失败数据， 确定匹配差距 值与风险指标的对应关系； 匹配值计算模块， 用于当获取到用户在银行终端上输入的人脸数据时， 计算该人脸数 据的匹配值； 其中， 若该人脸数据与用户预存在银行 的人脸数据的匹配值小于该用户的人权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115115377 A 3