CN109816518A - 面核结果获取方法、装置、计算机设备和可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种面核结果获取方法，所述方法包括：发送目标面核问题到第一终端，获取目标面核问题的目标问题类型和目标信息量；每间隔第一时间接收第二终端发送的用户的目标人脸图像；当接收到第一终端发送的目标面核问题的答案信息时，停止接收所述目标人脸图像；查询预设数据库中存储的与接收到的各所述目标人脸图像分别对应的微表情类型；获取接收到的目标人脸图像的总数量和查询到的预设微表情类型的数量；根据所述目标问题类型、目标信息量、所述总数量和预设微表情类型的数量获取面核结果分数，根据所述面核结果分数确定面核结果。本发明方案能够稳定提高面核结果的准确性，防止面核审核人误判。

Description

面核结果获取方法、装置、计算机设备和可读存储介质

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种面核结果获取方法、装置、计算机设备和可读存储介质。

背景技术

在信贷过程中，信贷审核人员需要信贷申请人面谈核实相关信息，以对贷款申请人未来偿还该笔贷款的还款能力进行预测，提出风险防控措施。

目前市面上的信用卡或贷款的面核过程中，面核结果都是依靠坐席的经验来判断，坐席新手和经验丰富的坐席，对同一个用户，同样的问题，得出的面核结果会有很大的差距，面核结果的准确性不够稳定。

发明内容

本发明的目的在于提供一种面核结果获取方法、装置计算机设备和可读存储介质，无需依靠信贷审核人员经验，能够稳定提高面核结果的准确性，防止面核审核人误判。

本发明的目的通过如下技术方案实现：

一种面核结果获取方法，所述方法包括：

发送目标面核问题到第一终端，获取目标面核问题的目标问题类型和目标信息量；

每间隔第一时间接收第二终端发送的用户的目标人脸图像；当接收到第一终端发送的目标面核问题的答案信息时，停止接收所述目标人脸图像；

查询预设数据库中存储的与接收到的各所述目标人脸图像分别对应的微表情类型；获取接收到的目标人脸图像的总数量和查询到的预设微表情类型的数量；

根据所述目标问题类型、目标信息量、所述总数量和预设微表情类型的数量获取面核结果分数，根据所述面核结果分数确定面核结果。

在其中一个实施例中，所述方法还包括:

查询预设数据库中存储的与所述目标问题类型和目标信息量对应的目标时间，将查询到的目标时间作为所述第一时间。

在其中一个实施例中，所述预设数据库中存储有用户的多种微表情的特征点信息和与各所述特征点信息分别对应的微表情类型；所述查询预设数据库中存储的与接收到的各所述目标人脸图像分别对应的微表情类型包括：

分别提取各所述目标人脸图像中的目标微表情的目标特征点信息；

将各所述目标特征点信息分别和预设数据库中存储的特征点信息进行相似度比较；

分别获取所述预设数据库中与各所述目标特征点信息相似度最高的特征点信息，分别查询预设数据库中存储的与所获取的各特征点信息对应的微表情类型。

在其中一个实施例中，所述预设数据库中存储有用户的具有多种微表情的人脸图像和与各所述人脸图像分别对应的微表情类型；所述查询预设数据库中存储的与接收到的各所述目标人脸图像分别对应的微表情类型包括：

将各所述目标人脸图像分别和预设数据库中存储的用户的具有多种微表情的各人脸图像进行相似度比较；

分别获取所述预设数据中的与各所述目标人脸图像相似度最高的人脸图像，分别查询预设数据库中存储的与所获取的各人脸图像对应的微表情类型。

在其中一个实施例中，所述根据所述目标问题类型、目标信息量、所述总数量和预设微表情类型的数量获取面核结果分数，根据所述面核结果分数确定面核结果包括：

获取预设微表情类型的数量和所述目标人脸图像的总数量之间的数量比值；

查询所述预设数据库中存储的与所述数量比值对应的欺诈系数；查询所述预设数据库中存储的与所述目标问题类型对应的类型分数；查询所述预设数据库中存储的与所述目标信息量对应的难度分数；

根据所述欺诈系数、类型分数和所述难度分数获取面核结果分数，查询预设数据库中存储的与所述面核结果分数对应的面核结果。

在其中一个实施例中，所述根据所述欺诈系数、类型分数和所述难度分数获取面核结果分数包括：

将所述欺诈系数、类型分数和所述难度分数相乘得到所述面核结果分数。

一种面核结果获取装置，所述装置包括：

第一获取模块，用于发送目标面核问题到第一终端，获取目标面核问题的目标问题类型和目标信息量；

接收模块，用于每间隔第一时间接收第二终端发送的用户的目标人脸图像；当接收到第一终端发送的目标面核问题的答案信息时，停止接收所述目标人脸图像；

第二获取模块，用于查询预设数据库中存储的与接收到的各所述目标人脸图像分别对应的微表情类型；获取接收到的目标人脸图像的总数量和查询到的预设微表情类型的数量；

第三获取模块，用于根据所述目标问题类型、目标信息量、所述总数量和预设微表情类型的数量获取面核结果分数，根据所述面核结果分数确定面核结果。

在其中一个实施例中，所述装置还包括第一查询模块，用于查询预设数据库中存储的与所述目标问题类型和目标信息量对应的目标时间，将查询到的目标时间作为所述第一时间。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如下步骤：

发送目标面核问题到第一终端，获取目标面核问题的目标问题类型和目标信息量；

每间隔第一时间接收第二终端发送的用户的目标人脸图像；当接收到第一终端发送的目标面核问题的答案信息时，停止接收所述目标人脸图像；

查询预设数据库中存储的与接收到的各所述目标人脸图像分别对应的微表情类型；获取接收到的目标人脸图像的总数量和查询到的预设微表情类型的数量；

根据所述目标问题类型、目标信息量、所述总数量和预设微表情类型的数量获取面核结果分数，根据所述面核结果分数确定面核结果。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：

发送目标面核问题到第一终端，获取目标面核问题的目标问题类型和目标信息量；

每间隔第一时间接收第二终端发送的用户的目标人脸图像；当接收到第一终端发送的目标面核问题的答案信息时，停止接收所述目标人脸图像；

查询预设数据库中存储的与接收到的各所述目标人脸图像分别对应的微表情类型；获取接收到的目标人脸图像的总数量和查询到的预设微表情类型的数量；

根据所述目标问题类型、目标信息量、所述总数量和预设微表情类型的数量获取面核结果分数，根据所述面核结果分数确定面核结果。

本发明提供的面核结果获取方法，其发送目标面核问题到第一终端，获取目标面核问题的目标问题类型和目标信息量，每间隔第一时间接收第二终端发送的用户的目标人脸图像；当接收到第一终端发送的目标面核问题的答案信息时，停止接收所述目标人脸图像；在用户接收到问题和提交答案这段时间内获取用户的人脸图像，从而辨别这段时间的用户心理状态；查询预设数据库中存储的与接收到的各所述目标人脸图像分别对应的微表情类型；获取接收到的目标人脸图像的总数量和查询到的预设微表情类型的数量；根据所述目标问题类型、目标信息量、所述总数量和预设微表情类型的数量获取面核结果分数，根据所述面核结果分数确定面核结果，通过在面核过程中监测用户的微表情类型，判断用户是否存在欺诈行为，根据用户是否存在欺诈行为来得到面核结果，无需依靠面核的审核人员经验，能够稳定提高面核结果的准确性，还可以防止面核审核人误判。

附图说明

图1为一个实施例中面核结果获取方法的应用环境图；

图2为一个实施例中面核结果获取方法的流程示意图；

图3为一个实施例中面核结果获取方法的流程示意图；

图4为一个实施例中面核结果获取方法的流程示意图；

图5为一个实施例中面核结果获取方法的流程示意图；

图6为另一个实施例中面核结果获取方法的流程示意图；

图7为一个实施例中面核结果获取装置的结构框图；

图8为一个实施例中面核结果获取装置的结构框图；

图9为一个实施例中面核结果获取装置的结构框图；

图10为一个实施例中面核结果获取装置的结构框图；

图11为另一个实施例中面核结果获取装置的结构框图；

图12为一个实施例中计算机设备的内部结构图；

图13为另一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下根据附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的面核结果获取方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，第一终端102和第二终端106分别通过网络与服务器104通过网络进行通信。具体的，服务器104发送目标面核问题到第一终端102，获取目标面核问题的目标问题类型和目标信息量；服务器104间隔第一时间接收第二终端106发送的用户的目标人脸图像；当接收到第一终端102发送的目标面核问题的答案信息时，停止接收所述目标人脸图像；服务器104查询预设数据库中存储的与接收到的各所述目标人脸图像分别对应的微表情类型；获取接收到的目标人脸图像的总数量和查询到的预设微表情类型的数量；服务器根据所述目标问题类型、目标信息量、所述总数量和预设微表情类型的数量获取面核结果分数，根据所述面核结果分数确定面核结果。其中，第一终端102和第二终端106可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种面核结果获取方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：

步骤S202，发送目标面核问题到第一终端，获取目标面核问题的目标问题类型和目标信息量；

具体的，不同问题类型的重要程度不一样，且不同的信息量对应的问题的难度不一样。

步骤S204，每间隔第一时间接收第二终端发送的用户的目标人脸图像；当接收到第一终端发送的目标面核问题的答案信息时，停止接收所述目标人脸图像；

具体的，在用户接收到问题和提交答案这段时间内获取用户的人脸图像，从而辨别这段时间的用户心理状态。

步骤S206，查询预设数据库中存储的与接收到的各所述目标人脸图像分别对应的微表情类型；获取接收到的目标人脸图像的总数量和查询到的预设微表情类型的数量；

具体的，通过在面核过程中监测用户的微表情类型，判断用户是否存在欺诈行为，根据用户是否存在欺诈行为来得到面核结果。

步骤S208，根据所述目标问题类型、目标信息量、所述总数量和预设微表情类型的数量获取面核结果分数，根据所述面核结果分数确定面核结果。

上述面核结果获取方法中，通过发送目标面核问题到第一终端，获取目标面核问题的目标问题类型和目标信息量，每间隔第一时间接收第二终端发送的用户的目标人脸图像；当接收到第一终端发送的目标面核问题的答案信息时，停止接收所述目标人脸图像；在用户接收到问题和提交答案这段时间内获取用户的人脸图像，从而辨别这段时间的用户心理状态；查询预设数据库中存储的与接收到的各所述目标人脸图像分别对应的微表情类型；获取接收到的目标人脸图像的总数量和查询到的预设微表情类型的数量；根据所述目标问题类型、目标信息量、所述总数量和预设微表情类型的数量获取面核结果分数，根据所述面核结果分数确定面核结果，通过在面核过程中监测用户的微表情类型，判断用户是否存在欺诈行为，根据用户是否存在欺诈行为来得到面核结果，无需依靠面核的审核人员经验，能够稳定提高面核结果的准确性，还可以防止面核审核人误判。

在其中一个实施例中，如图3所示，所述方法还包括:

步骤S203，查询预设数据库中存储的与所述目标问题类型和目标信息量对应的目标时间，将查询到的目标时间作为所述第一时间。

具体的，不同问题类型、不同信息量的问题间隔的第一时间不一样，例如，例如，申请贷款比较注重申请用户的资产情况，那么工作、贷款类的问题的间隔预设时间就比较短，如果选定的是贷款类的问题，信息量越多，间隔的第一时间也就相对更短一些，这样会降低某一时刻遗漏用户的微表情的概率；如果是个人的身份信息，如姓名、地址等信息，这类信息用户相对不容易欺诈，就可以相对间隔较长一些的第一时间获取用户的人脸图像。

在其中一个实施例中，如图4所示，所述查询预设数据库中存储的与接收到的各所述目标人脸图像分别对应的微表情类型包括：

步骤S2061，分别提取各所述目标人脸图像中的目标微表情的目标特征点信息；

例如，目标微表情可以是嘴角上翘，目标特征点信息可以是嘴唇轮廓信息；目标微表情还可以是眼神的变化，对应的目标特征点信息就是瞳孔大小等信息。

步骤S2062，将各所述目标特征点信息分别和预设数据库中存储的特征点信息进行相似度比较；

具体的，所述预设数据库中存储有用户的多种微表情的特征点信息和与各所述特征点信息分别对应的微表情类型。

步骤S2063，分别获取所述预设数据库中与各所述目标特征点信息相似度最高的特征点信息，分别查询预设数据库中存储的与所获取的各特征点信息对应的微表情类型。

在其中一个实施例中，如图5所示，所述查询预设数据库中存储的与接收到的各所述目标人脸图像分别对应的微表情类型包括：

步骤S2061，将各所述目标人脸图像分别和预设数据库中存储的用户的具有多种微表情的各人脸图像进行相似度比较；

具体的，所述预设数据库中存储有用户的具有多种微表情的人脸图像和与各所述人脸图像分别对应的微表情类型。

在具体实施过程中，具有多种微表情的人脸图像可以通过深度卷积神经网络拟合形成，例如，获取一个具有微笑的人脸图像和对应的没有微笑的人脸图像，采用神经网络将有微笑表情的人脸图像减去对应的没有微笑的人脸图像就可以得到代表微笑的表情，将所获得的代表微笑的表情叠加到用户的目标人脸图像上，就可以得到用户的带有微笑表情的目标人脸图像；在具体实施过程中，还可以直接提前采用户的带有多种微表情的人脸图像。

步骤S2062，分别获取所述预设数据中的与各所述目标人脸图像相似度最高的人脸图像，分别查询预设数据库中存储的与所获取的各人脸图像对应的微表情类型。

在其中一个实施例中，如图6所示，所述根据所述目标问题类型、目标信息量、所述总数量和预设微表情类型的数量获取面核结果分数，根据所述面核结果分数确定面核结果包括：

步骤S2081，获取预设微表情类型的数量和所述目标人脸图像的总数量之间的数量比值；

具体的，预设微表情为代表撒谎的这一类微表情，例如眼神飘忽，摸鼻子等，预设微表情类型的数量和所述总数量之间的数量比值越大，说明欺诈的可能性越大

步骤S2082，查询所述预设数据库中存储的与所述数量比值对应的欺诈系数；查询所述预设数据库中存储的与所述目标问题类型对应的类型分数；查询所述预设数据库中存储的与所述目标信息量对应的难度分数；

例如，没有出现代表撒谎的微表情，那么欺诈系数为0，出现撒谎类型的微表情比率0-10％，设置欺诈系数为10，出现撒谎类型的微表情的比率越高，欺诈系数越高。

具体的，类型分数取决于问题的重要程度以及用户容易出现欺诈行为的程度，例如，申请贷款比较注重申请用户的资产情况，那么工作、贷款类的问题的类型分数较高；如果是个人的身份信息，如姓名、地址等信息，这类信息用户相对不容易欺诈，这一类问题的问题类型分数较低。

具体的，难度分数取决于问题的信息量，问题的信息量越大，代表问题的难度越高，例如，难度较低的房贷类型问题是贷款金额，难度增加一些就是买的什么保险，房产情况，继续增加难度可能细化到还贷方式等等。

步骤S2083，根据所述欺诈系数、类型分数和所述难度分数获取面核结果分数，查询预设数据库中存储的与所述面核结果分数对应的面核结果。

具体的，将所述欺诈系数、类型分数和所述难度分数相乘得到所述面核结果分数，预设数据库中还存储有多种面核结果分数阶段和分别与各分数阶段对应的面核结果，面核结果分数越高，代表欺诈性越高，可以设置不同的阈值，例如，当面核结果分数高于第一预设阈值，代表用户欺诈性太高，面核不通过，面核结果分数低于第二预设阈值，代表用户的欺诈性非常低，面核通过等等。

应该理解的是，虽然图2-6的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-6中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在其中一个实施例中，如图7所示，提供了一种面核结果获取装置，所述装置包括：

第一获取模块702，第一获取模块，用于发送目标面核问题到第一终端，获取目标面核问题的目标问题类型和目标信息量；

接收模块704，用于每间隔第一时间接收第二终端发送的用户的目标人脸图像；当接收到第一终端发送的目标面核问题的答案信息时，停止接收所述目标人脸图像；

第二获取模块706，用于查询预设数据库中存储的与接收到的各所述目标人脸图像分别对应的微表情类型；获取接收到的目标人脸图像的总数量和查询到的预设微表情类型的数量；

第三获取模块708，用于根据所述目标问题类型、目标信息量、所述总数量和预设微表情类型的数量获取面核结果分数，根据所述面核结果分数确定面核结果。

在其中一个实施例中，如图8所示，所述装置还包括第一查询模块703，用于查询预设数据库中存储的与所述目标问题类型和目标信息量对应的目标时间，将查询到的目标时间作为所述第一时间。

在其中一个实施例中，所述预设数据库中存储有用户的多种微表情的特征点信息和与各所述特征点信息分别对应的微表情类型；如图9所示，所述第二获取模块706包括：

第一提取单元7061，用于分别提取各所述目标人脸图像中的目标微表情的目标特征点信息；

第一比较单元7062，用于将各所述目标特征点信息分别和预设数据库中存储的特征点信息进行相似度比较；

第一查询单元7063，用于分别获取所述预设数据库中与各所述目标特征点信息相似度最高的特征点信息，分别查询预设数据库中存储的与所获取的各特征点信息对应的微表情类型。

在其中一个实施例中，所述预设数据库中存储有用户的具有多种微表情的人脸图像和与各所述人脸图像分别对应的微表情类型；如图10所示，所述第二获取模块706包括：

第二比较单元7061，用于将各所述目标人脸图像分别和预设数据库中存储的用户的具有多种微表情的各人脸图像进行相似度比较；

第二查询单元7062，用于分别获取所述预设数据中的与各所述目标人脸图像相似度最高的人脸图像，分别查询预设数据库中存储的与所获取的各人脸图像对应的微表情类型。

在其中一个实施例中，如图11所示，所述第三获取模块708包括：

第一获取单元7081，用于获取预设微表情类型的数量和所述目标人脸图像的总数量之间的数量比值；

第三查询单元7082，用于查询所述预设数据库中存储的与所述数量比值对应的欺诈系数；查询所述预设数据库中存储的与所述目标问题类型对应的类型分数；查询所述预设数据库中存储的与所述目标信息量对应的难度分数；

第二获取单元7083，用于根据所述欺诈系数、类型分数和所述难度分数获取面核结果分数，查询预设数据库中存储的与所述面核结果分数对应的面核结果。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图12所示。该计算机设备包括通过装置总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作装置、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作装置和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储面核结果获取涉及的数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种面核结果获取方法。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图13所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种面核结果获取方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图12-13中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：发送目标面核问题到第一终端，获取目标面核问题的目标问题类型和目标信息量；每间隔第一时间接收第二终端发送的用户的目标人脸图像；当接收到第一终端发送的目标面核问题的答案信息时，停止接收所述目标人脸图像；查询预设数据库中存储的与接收到的各所述目标人脸图像分别对应的微表情类型；获取接收到的目标人脸图像的总数量和查询到的预设微表情类型的数量；根据所述目标问题类型、目标信息量、所述总数量和预设微表情类型的数量获取面核结果分数，根据所述面核结果分数确定面核结果。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序时所述第一时间通过如下步骤确定：查询预设数据库中存储的与所述目标问题类型和目标信息量对应的目标时间，将查询到的目标时间作为所述第一时间。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序时所述预设数据库中存储有用户的多种微表情的特征点信息和与各所述特征点信息分别对应的微表情类型；所述查询预设数据库中存储的与接收到的各所述目标人脸图像分别对应的微表情类型包括：分别提取各所述目标人脸图像中的目标微表情的目标特征点信息；将各所述目标特征点信息分别和预设数据库中存储的特征点信息进行相似度比较；分别获取所述预设数据库中与各所述目标特征点信息相似度最高的特征点信息，分别查询预设数据库中存储的与所获取的各特征点信息对应的微表情类型。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序时所述预设数据库中存储有用户的具有多种微表情的人脸图像和与各所述人脸图像分别对应的微表情类型；所述查询预设数据库中存储的与接收到的各所述目标人脸图像分别对应的微表情类型包括：将各所述目标人脸图像分别和预设数据库中存储的用户的具有多种微表情的各人脸图像进行相似度比较；分别获取所述预设数据中的与各所述目标人脸图像相似度最高的人脸图像，分别查询预设数据库中存储的与所获取的各人脸图像对应的微表情类型。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序时所述根据所述目标问题类型、目标信息量、所述总数量和预设微表情类型的数量获取面核结果分数，根据所述面核结果分数确定面核结果包括：获取预设微表情类型的数量和所述目标人脸图像的总数量之间的数量比值；查询所述预设数据库中存储的与所述数量比值对应的欺诈系数；查询所述预设数据库中存储的与所述目标问题类型对应的类型分数；查询所述预设数据库中存储的与所述目标信息量对应的难度分数；根据所述欺诈系数、类型分数和所述难度分数获取面核结果分数，查询预设数据库中存储的与所述面核结果分数对应的面核结果。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序时所述根据所述欺诈系数、类型分数和所述难度分数获取面核结果分数，查询预设数据库中存储的与所述面核结果分数对应的面核结果包括：将所述欺诈系数、类型分数和所述难度分数相乘得到所述面核结果分数。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：发送目标面核问题到第一终端，获取目标面核问题的目标问题类型和目标信息量；每间隔第一时间接收第二终端发送的用户的目标人脸图像；当接收到第一终端发送的目标面核问题的答案信息时，停止接收所述目标人脸图像；查询预设数据库中存储的与接收到的各所述目标人脸图像分别对应的微表情类型；获取接收到的目标人脸图像的总数量和查询到的预设微表情类型的数量；根据所述目标问题类型、目标信息量、所述总数量和预设微表情类型的数量获取面核结果分数，根据所述面核结果分数确定面核结果。

在其中一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所述第一时间通过如下步骤确定：查询预设数据库中存储的与所述目标问题类型和目标信息量对应的目标时间，将查询到的目标时间作为所述第一时间。

在其中一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所述预设数据库中存储有用户的多种微表情的特征点信息和与各所述特征点信息分别对应的微表情类型；所述查询预设数据库中存储的与接收到的各所述目标人脸图像分别对应的微表情类型包括：分别提取各所述目标人脸图像中的目标微表情的目标特征点信息；将各所述目标特征点信息分别和预设数据库中存储的特征点信息进行相似度比较；分别获取所述预设数据库中与各所述目标特征点信息相似度最高的特征点信息，分别查询预设数据库中存储的与所获取的各特征点信息对应的微表情类型。

在其中一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所述预设数据库中存储有用户的具有多种微表情的人脸图像和与各所述人脸图像分别对应的微表情类型；所述查询预设数据库中存储的与接收到的各所述目标人脸图像分别对应的微表情类型包括：将各所述目标人脸图像分别和预设数据库中存储的用户的具有多种微表情的各人脸图像进行相似度比较；分别获取所述预设数据中的与各所述目标人脸图像相似度最高的人脸图像，分别查询预设数据库中存储的与所获取的各人脸图像对应的微表情类型。

在其中一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所述根据所述目标问题类型、目标信息量、所述总数量和预设微表情类型的数量获取面核结果分数，根据所述面核结果分数确定面核结果包括：获取预设微表情类型的数量和所述目标人脸图像的总数量之间的数量比值；查询所述预设数据库中存储的与所述数量比值对应的欺诈系数；查询所述预设数据库中存储的与所述目标问题类型对应的类型分数；查询所述预设数据库中存储的与所述目标信息量对应的难度分数；根据所述欺诈系数、类型分数和所述难度分数获取面核结果分数，查询预设数据库中存储的与所述面核结果分数对应的面核结果。

在其中一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所述根据所述欺诈系数、类型分数和所述难度分数获取面核结果分数，查询预设数据库中存储的与所述面核结果分数对应的面核结果包括：将所述欺诈系数、类型分数和所述难度分数相乘得到所述面核结果分数。

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，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种面核结果获取方法，其特征在于，所述方法包括：

发送目标面核问题到第一终端，获取目标面核问题的目标问题类型和目标信息量；

每间隔第一时间接收第二终端发送的用户的目标人脸图像；当接收到第一终端发送的目标面核问题的答案信息时，停止接收所述目标人脸图像；

查询预设数据库中存储的与接收到的各所述目标人脸图像分别对应的微表情类型；获取接收到的目标人脸图像的总数量和查询到的预设微表情类型的数量；

根据所述目标问题类型、目标信息量、所述总数量和预设微表情类型的数量获取面核结果分数，根据所述面核结果分数确定面核结果。

2.根据权利要求1所述的面核结果获取方法，其特征在于，所述方法还包括：

查询预设数据库中存储的与所述目标问题类型和目标信息量对应的目标时间，将查询到的目标时间作为所述第一时间。

3.根据权利要求1所述的面核结果获取方法，其特征在于，所述预设数据库中存储有用户的多种微表情的特征点信息和与各所述特征点信息分别对应的微表情类型；所述查询预设数据库中存储的与接收到的各所述目标人脸图像分别对应的微表情类型包括：

分别提取各所述目标人脸图像中的目标微表情的目标特征点信息；

将各所述目标特征点信息分别和预设数据库中存储的特征点信息进行相似度比较；

分别获取所述预设数据库中与各所述目标特征点信息相似度最高的特征点信息，分别查询预设数据库中存储的与所获取的各特征点信息对应的微表情类型。

4.根据权利要求1所述的面核结果获取方法，其特征在于，所述预设数据库中存储有用户的具有多种微表情的人脸图像和与各所述人脸图像分别对应的微表情类型；所述查询预设数据库中存储的与接收到的各所述目标人脸图像分别对应的微表情类型包括：

将各所述目标人脸图像分别和预设数据库中存储的用户的具有多种微表情的各人脸图像进行相似度比较；

分别获取所述预设数据中的与各所述目标人脸图像相似度最高的人脸图像，分别查询预设数据库中存储的与所获取的各人脸图像对应的微表情类型。

5.根据权利要求1所述的面核结果获取方法，其特征在于，所述根据所述目标问题类型、目标信息量、所述总数量和预设微表情类型的数量获取面核结果分数，根据所述面核结果分数确定面核结果包括：

获取预设微表情类型的数量和所述目标人脸图像的总数量之间的数量比值；

查询所述预设数据库中存储的与所述数量比值对应的欺诈系数；查询所述预设数据库中存储的与所述目标问题类型对应的类型分数；查询所述预设数据库中存储的与所述目标信息量对应的难度分数；

根据所述欺诈系数、类型分数和所述难度分数获取面核结果分数，查询预设数据库中存储的与所述面核结果分数对应的面核结果。

6.根据权利要求5所述的面核结果获取方法，其特征在于，所述根据所述欺诈系数、类型分数和所述难度分数获取面核结果分数包括：

将所述欺诈系数、类型分数和所述难度分数相乘得到所述面核结果分数。

7.一种面核结果获取装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于发送目标面核问题到第一终端，获取目标面核问题的目标问题类型和目标信息量；

接收模块，用于每间隔第一时间接收第二终端发送的用户的目标人脸图像；当接收到第一终端发送的目标面核问题的答案信息时，停止接收所述目标人脸图像；

第二获取模块，用于查询预设数据库中存储的与接收到的各所述目标人脸图像分别对应的微表情类型；获取接收到的目标人脸图像的总数量和查询到的预设微表情类型的数量；

第三获取模块，用于根据所述目标问题类型、目标信息量、所述总数量和预设微表情类型的数量获取面核结果分数，根据所述面核结果分数确定面核结果。

8.根据权利要求7所述的面核结果获取装置，其特征在于，所述装置还包括第一查询模块，用于查询预设数据库中存储的与所述目标问题类型和目标信息量对应的目标时间，将查询到的目标时间作为所述第一时间。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。