(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 202210444353.5 (22)申请日 2022.04.26 (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　 (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 杨丹　沈珍珠 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06Q 40/04(2012.01) G06V 40/16(2022.01) G06V 10/762(2022.01) (54)发明名称 通过分析交易风险确定人脸识别阈值的方 法及系统 (57)摘要 本发明提出了一种通过分析交易风险确定 人脸识别阈值的方法及系统， 涉及金融数据处理 技术领域， 包括： 将预定区域划分为多个子区域， 确定每个子区域的多个交易地点； 根据交易数据 确定环境风险向量； 对预定区域内的客户进行分 类； 对于每一个客户类别， 确定客户类别对应的 风险概率； 对多个子区域进行聚类分析， 获得多 个区域子集合； 根据区域子集合的交易数据， 确 定人脸匹配阈值与风险概率的关系； 对于每一个 客户， 确定客户归属的客户类别， 将客户类别对 应的风险概率作为客户对应的风险概率； 当客户 发起交易时， 根据发起交易的交易地点的人脸匹 配阈值与风险概率的关系及客户对应的风险概 率， 确定客户在本次交易时的人脸匹配阈值。 权利要求书4页 说明书10页 附图4页 CN 114781524 A 2022.07.22 CN 114781524 A 1.一种通过分析交易 风险确定人脸识别阈值的方法， 其特 征在于， 包括： 将预定区域划分为多个子区域， 确定每个子区域的多个交易地点； 根据该子区域的多 个交易地点的交易数据， 确定该子区域对应的环境 风险向量； 对预定区域内的客户进行分类， 得到多个客户类别； 对于每一个客户类别， 确定该客户 类别对应的风险概 率； 根据环境 风险向量， 对多个子区域进行聚类分析， 获得多个区域子集 合； 对于每个区域子集合， 根据该区域子集合的交易数据， 确定人脸匹配阈值与风险概率 的关系； 对于每个子区域， 根据该子区域的交易数据确定人脸匹配阈值与风险概率的关系； 其中， 若该子区域的交易数据的数据量小于设定阈值， 采用该子区域所属的区域子集合的 人脸匹配阈值与风险概率的关系； 对于每个交易地点， 根据该 交易地点所归属的子区域， 将 该子区域对应的人脸匹配阈值与风险概率的关系作为该交易地点的人脸匹配阈值与风险 概率的关系； 对于每一个客户， 确定该客户归属的客户类别， 将该客户类别对应的风险概率作为该 客户对应的风险概 率； 当客户发起交易 时， 根据发起交易的交易地点的人脸匹配 阈值与风险概率的关系及该 客户对应的风险概 率， 确定该客户在本次交易时的人脸匹配阈值。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 将预定区域划分为多个子区域， 确定每个 子区域的多个交易地点； 根据该子区域的多个交易地点的交易数据， 确定该子区域对应的 环境风险向量， 包括： 对于每个子区域， 根据该子区域的多个交易地点的交易数据， 确定该子区域对应于各 个风险类型的风险概 率； 设置该子区域对应的环境风险向量， 其中， 该环境风险向量的分量和风险类型一一对 应， 分量的值 等于该子区域对应于该分量对应的风险类型的风险概 率。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对预定区域内的客户进行分类， 得到多个 客户类别； 对于每一个客户类别， 确定该客户类别对应的风险概 率， 包括： 对于该客户类别的每一个客户， 确定该客户对应的人脸识别数据中风险数据的比例， 将该比例确定为该客户对应的风险概 率； 将该客户类别对应的风险概 率确定为该客户类别的所有客户对应的风险概 率的均值。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据环境风险向量， 对多个子区域进行聚 类分析， 获得多个区域子集 合， 包括： 确定子区域对应的距离函数， 该距离函数的自变量是任意两个子区域， 对应的函数值 为该两个子区域对应的两个环境 风险向量的距离； 基于子区域对应的距离函数， 对多个子区域进行聚类分析， 得到多个区域子集 合。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对于每个区域子集合， 根据该区域子集合 的交易数据， 确定人脸匹配阈值与风险概率的关系； 对于每个子区域， 根据该子区域的交易 数据确定人脸匹配阈值与风险概率的关系； 其中， 若该子区域的交易数据的数据量小于设 定阈值， 采用该子区域所属的区域子集合的人脸匹配阈值与风险概率的关系； 对于每个交 易地点， 根据该交易地点所归属的子区域， 将该子区域对应的人脸匹配阈值与风险概率的 关系作为该交易 地点的人脸匹配阈值与风险概 率的关系， 包括：权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114781524 A 2对于每个区域子集合， 获取该区域子集合对应的所有人脸识别数据； 对于不同的人脸 匹配阈值， 从该区域子集合对应的所有人脸识别数据筛选出人脸匹配度大于该人脸匹配阈 值的第一人脸识别数据， 确定第一人脸识别数据中风险数据的比例， 将该比例作为该人脸 匹配阈值对应的风险概率值， 确定该区域子集合的人脸匹配阈值与风险概率值的对应关 系； 对于每个子区域， 获取该子区域对应的所有人脸识别数据； 其中， 如果该子区域的所有 人脸识别数据的数据量小于 设定阈值， 采用该子区域所属的区域子集合的人脸匹配阈值与 风险概率的关系； 否则， 对于不同的人脸匹配阈值， 从该子区域对应的所有人脸识别数据筛 选出人脸匹配度大于该人脸匹配阈值的第二人脸识别数据， 确定第二人脸识别数据中风险 数据的比例， 将该比例作为该人脸匹配阈值对应的风险概率值， 确定该子区域的人脸匹配 阈值与风险概 率值的对应关系； 对于每个交易地点， 确定该交易地点归属的子区域， 将该子区域的人脸匹配阈值与风 险概率的对应关系作为该交易 地点的人脸匹配阈值与风险概 率的对应关系。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 当客户发起交易时， 根据发起交易的交易 地点的人脸匹配阈值与风险概率的关系及该客户对应的风险概率， 确定该客户在本次交易 时的人脸匹配阈值， 包括： 获取发起交易的交易地点对应的人脸匹配阈值与风险概率的关系中的所有人脸匹配 阈值， 根据发起交易的交易地点对应的人脸匹配阈值与风险概率的关系从该所有 人脸匹配 阈值中选取出对应的风险概率小于等于该客户对应的风险概率的多个人脸匹配阈值， 将该 选取出的多个人脸匹配阈值的最小值作为该客户的环境人脸匹配阈值； 将该客户在本次交易 时的人脸匹配 阈值设置为： 银行服务器设置的该客户的人脸匹配 阈值和该环境人脸匹配阈值的最大值。 7.一种通过分析交易 风险确定人脸识别阈值的系统， 其特 征在于， 包括： 交易数据分析模块， 用于将预定区域划分为多个子区域， 确定每个子区域的多个交易 地点； 根据该子区域的多个交易 地点的交易数据， 确定该子区域对应的环境 风险向量； 客户分类模块， 用于对预定区域内的客户进行分类， 得到多个客户类别； 对于每一个客 户类别， 确定该客户类别对应的风险概 率； 聚类分析模块， 用于根据环境风险向量， 对多个子区域进行聚类分析， 获得多个区域子 集合； 关系确定模块， 用于对于每个区域子集合， 根据 该区域子集合的交易数据， 确定人脸匹 配阈值与风险概率的关系； 对于每个子区域， 根据该子区域的交易数据确定人脸匹配阈值 与风险概率的关系； 其中， 若 该子区域的交易数据的数据量小于 设定阈值， 采用该子区域所 属的区域子集合的人脸匹配阈值与风险概率的关系； 对于每个交易地点， 根据该交易地点 所归属的子区域， 将该子区域对应的人脸匹配阈值与风险概率的关系作为该交易地点的人 脸匹配阈值与风险概 率的关系； 风险概率分析模块， 用于对于每一个客户， 确定该客户归属的客户类别， 将该客户类别 对应的风险概 率作为该客户对应的风险概 率； 人脸识别 阈值确定模块， 用于当客户发起交易时， 根据发起交易的交易地点的人脸匹 配阈值与风险概率的关系及该客户对应的风险概率， 确定该客户在本次交易时的人脸匹配权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114781524 A 3