TW202211055A

TW202211055A - 身分驗證裝置和身分驗證方法

Info

Publication number: TW202211055A
Application number: TW109130863A
Authority: TW
Inventors: 姚木川
Original assignee: 普匯金融科技股份有限公司
Priority date: 2020-09-09
Filing date: 2020-09-09
Publication date: 2022-03-16
Also published as: TWI801751B

Abstract

提供一種身分驗證裝置和身分驗證方法。身分驗證裝置包含多個模組。資料收集模組通過收發器以自終端裝置取得使用者手持第一證件的第一照片以及取得第一證件的第一證件影像。影像處理模組自第一照片擷取第一證件的第一影像以及使用者的人像的第二影像。影像處理模組判斷第一影像與第一證件影像是否匹配，並且響應於第一影像與第一證件影像匹配而判斷第二影像與第一證件影像是否匹配以產生第一驗證結果。驗證模組根據第一驗證結果判斷使用者是否通過身分驗證以產生身分驗證結果，並且輸出身分驗證結果。

Description

身分驗證裝置和身分驗證方法

本揭露是有關於一種適於為使用者執行身分驗證的身分驗證裝置和身分驗證方法。

隨著金融科技技術不斷地進步，越來越多家金融機構開始通過網路提供客戶使用多種原本需臨櫃才能取得的金融服務，諸如開戶等。部分的金融服務需要對客戶的身分進行驗證。在現有的技術中，金融機構雖能通過網路取得客戶的證件影像以進行身分驗證，但此作法並無法保證所述證件影像是由客戶所上傳。舉例來說，客戶的證件可能遭到盜用，故證件影像的上傳者可能是證件的盜用者而非客戶本人。據此，需提出一種能改善身分驗證流程的安全性的方法。

本揭露提供一種身分驗證裝置和身分驗證系統，可提供一種可靠的多因子驗證機制。

本揭露的一種身分驗證裝置，適於為使用者執行身分驗證，其中身分驗證裝置包含處理器、儲存媒體以及收發器。收發器通訊連接至使用者的終端裝置；儲存媒體儲存多個模組。處理器耦接儲存媒體以及收發器，並且存取和執行多個模組，其中多個模組包含資料收集模組、影像處理模組以及驗證模組。資料收集模組通過收發器以自終端裝置取得使用者手持第一證件的第一照片以及取得第一證件的第一證件影像。影像處理模組自第一照片擷取對應於第一證件的第一影像以及對應於使用者的人像的第二影像，其中影像處理模組根據影像辨識模型判斷第一影像與第一證件影像是否匹配，並且響應於第一影像與第一證件影像匹配而根據影像辨識模型判斷第二影像與第一證件影像是否匹配以產生第一驗證結果。驗證模組根據第一驗證結果判斷使用者是否通過身分驗證以產生身分驗證結果，並且通過收發器輸出身分驗證結果。

在本揭露的一實施例中，上述的影像辨識模型判斷第一影像與第一證件影像的第一相似度，並且響應於第一相似度大於第一相似度閾值而判斷第一影像與第一證件影像匹配，其中影像辨識模型判斷第二影像與第一證件影像的第二相似度，並且響應於第二相似度大於第二相似度閾值而判斷第二影像與第一證件影像匹配，其中第一相似度閾值大於第二相似度閾值。

在本揭露的一實施例中，上述的多個模組更包含光學字元辨識模組。光學字元辨識模組自第一證件影像取得第一文字資訊，其中第一文字資訊包含發證日期，其中影像辨識模型根據發證日期與當前日期的差值配置第二相似度閾值。

在本揭露的一實施例中，上述的影像辨識模型響應於差值大於第一時間閾值而減少第二相似度閾值，並且響應於差值小於第二時間閾值而增加第二相似度閾值。

在本揭露的一實施例中，上述的多個模組更包含光學字元辨識模組以及文字確認模組。光學字元辨識模組自第一證件影像取得第一文字資訊。文字確認模組預存預設規則，其中文字確認模組判斷第一文字資訊與預設規則是否匹配以產生第二驗證結果，其中驗證模組根據第二驗證結果判斷使用者是否通過身分驗證。

在本揭露的一實施例中，上述的多個模組更包含光學字元辨識模組。光學字元辨識模組自第一證件影像取得第一文字資訊，其中資料收集模組通過收發器以自終端裝置接收輸入資料，其中光學字元辨識模型判斷第一文字資訊與輸入資料是否匹配以產生第三驗證結果，其中驗證模組根據第三驗證結果判斷使用者是否通過身分驗證。

在本揭露的一實施例中，上述的資料收集模組通過收發器以自終端裝置取得對應於使用者的第二證件的第二證件影像，其中多個模組更包含光學字元辨識模組以及比對模組。光學字元辨識模組自第一證件影像取得第一文字資訊，並且自第二證件影像取得第二文字資訊。比對模組判斷第一文字資訊與第二文字資訊是否匹配以產生第四驗證結果，其中驗證模組根據第四驗證結果判斷使用者是否通過身分驗證。

在本揭露的一實施例中，上述的影像處理模組自第一照片擷取影像，並且根據影像的背景判斷影像為第一影像或第二影像。

本揭露的一種身分驗證方法，適於為使用者執行身分驗證，其中身分驗證方法包含：自使用者的終端裝置取得使用者手持第一證件的第一照片以及取得第一證件的第一證件影像；自第一照片擷取對應於第一證件的第一影像以及對應於使用者的人像的第二影像；根據影像辨識模型判斷第一影像與第一證件影像是否匹配，並且響應於第一影像與第一證件影像匹配而根據影像辨識模型判斷第二影像與第一證件影像是否匹配以產生第一驗證結果；以及根據第一驗證結果判斷使用者是否通過身分驗證以產生身分驗證結果，並且輸出身分驗證結果。

基於上述，本揭露可指示使用者手持證件進行照相以取得包含了使用者以及證件的照片，並且根據所述照片來進行使用者的身分驗證。如此，可確保用以進行身分驗證的證件並未遭到盜用。

圖1根據本揭露的實施例繪示一種身分驗證裝置100的示意圖。身分驗證裝置100可適於為使用者執行身分驗證。身分驗證裝置100可包含處理器110、儲存媒體120以及收發器130。

處理器110例如是中央處理單元（central processing unit，CPU），或是其他可程式化之一般用途或特殊用途的微控制單元（micro control unit，MCU）、微處理器（microprocessor）、數位信號處理器（digital signal processor，DSP）、可程式化控制器、特殊應用積體電路（application specific integrated circuit，ASIC）、圖形處理器（graphics processing unit，GPU）、影像訊號處理器（image signal processor，ISP）、影像處理單元（image processing unit，IPU）、算數邏輯單元（arithmetic logic unit，ALU）、複雜可程式邏輯裝置（complex programmable logic device，CPLD）、現場可程式化邏輯閘陣列（field programmable gate array，FPGA）或其他類似元件或上述元件的組合。處理器110可耦接至儲存媒體120以及收發器130，並且存取和執行儲存於儲存媒體120中的多個模組和各種應用程式。

儲存媒體120例如是任何型態的固定式或可移動式的隨機存取記憶體（random access memory，RAM）、唯讀記憶體（read-only memory，ROM）、快閃記憶體（flash memory）、硬碟（hard disk drive，HDD）、固態硬碟（solid state drive，SSD）或類似元件或上述元件的組合，而用於儲存可由處理器110執行的多個模組或各種應用程式。在本實施例中，儲存媒體120可儲存包括資料收集模組121、光學字元辨識模組122、影像處理模組123、文字確認模組124、比對模組125以及驗證模組126等多個模組，其功能將於後續說明。

收發器130以無線或有線的方式傳送及接收訊號。收發器130還可以執行例如低噪聲放大、阻抗匹配、混頻、向上或向下頻率轉換、濾波、放大以及類似的操作。當使用者欲通過終端裝置（例如：智慧型手機或平板電腦）進行身分驗證時，身分驗證裝置100可通過收發器130通訊連接至使用者的終端裝置。身分驗證裝置100可與終端裝置通訊以執行身分驗證。

圖2根據本揭露的實施例繪示一種身分驗證方法的流程圖，其中身分驗證方法可適於為使用者執行身分驗證，並可由如圖1所示的身分驗證裝置100實施。

在步驟S201中，資料收集模組121可通過收發器130以自使用者的終端裝置取得第一證件的第一證件影像。舉例來說，資料收集模組121可通過收發器130發送訊息至終端裝置，藉以通過訊息指示使用者通過終端裝置上傳使用者的第一證件的第一證件影像。圖3A根據本揭露的實施例繪示第一證件影像31的示意圖。第一證件影像31可包含第一證件310，其中第一證件310可包含對應於使用者的人像311以及第一文字資訊312。第一證件310例如是身分證、保險卡或駕駛執照，但本揭露不限於此。

回到圖2，在步驟S202中，資料收集模組121可通過收發器130以自使用者的終端裝置取得使用者持有第一證件310的第一照片，並且影像處理模組123可自第一照片擷取出對應於第一證件310的第一影像以及對應於使用者的人像的第二影像。舉例來說，資料收集模組121可通過收發器130發送訊息至終端裝置，藉以通過訊息指示使用者手持第一證件310以通過終端裝置進行自拍以產生第一照片400。圖4根據本揭露的實施例繪示第一照片400的示意圖。第一照片400可包含對應於第一證件310的第一影像410以及對應於使用者的人像的第二影像420。影像處理模組123可自第一照片400擷取出第一影像410以及第二影像420。在一實施例中，影像處理模組123可自第一照片400擷取含有人像的影像，並且根據所述影像的背景來判斷所述影像為第一影像410或第二影像420。

回到圖2，在步驟S203中，影像處理模組123可判斷第一影像410與第一證件影像31或是否匹配，並且判斷第二影像420與第一證件影像31是否匹配。圖5根據本揭露的實施例繪示身分驗證方法的步驟S203的進一步細節的流程圖。步驟S203可包含步驟S501、步驟S502、步驟S503和步驟504。

在步驟S501中，影像處理模組123可根據影像辨識模型判斷第一影像410與第一證件影像31是否匹配。具體來說，影像辨識模型可用以判斷第一影像410與第一證件影像31的第一相似度。若第一相似度大於第一相似度閾值，則影像辨識模型可判斷第一影像410與第一證件影像31匹配，並且進入步驟S502。若第一相似度小於或等於第一相似度閾值，則影像辨識模型可判斷第一影像410與第一證件影像31不匹配，並且進入步驟S503。

在步驟S502中，影像處理模組123可根據影像辨識模型判斷第二影像420與第一證件影像31是否匹配。具體來說，影像辨識模型可用以判斷第二影像420與第一證件影像31的第二相似度。若第二相似度大於第二相似度閾值，則影像辨識模型可判斷第二影像420與第一證件影像31匹配，並且進入步驟S504。若第二相似度小於或等於第二相似度閾值，則影像辨識模型可判斷第二影像420與第一證件影像31不匹配，並且進入步驟S503。

在步驟S503中，影像處理模組123可判斷使用者未通過第一身分驗證。在步驟S504中，影像處理模組123可判斷使用者已通過第一身分驗證。

在一實施例中，第一相似度閾值可大於第二相似度閾值。

在一實施例中，第二相似度閾值可被動態地調整。具體來說，光學字元辨識模組122可通過光學字元辨識（optical character recognition，OCR）技術以自第一證件影像31取得第一文字資訊312。第一文字資訊312可包含發證日期（date of issue）。影像辨識模型可根據發證日期與當前日期（或執行身分驗證時的時間）的差值配置第二相似度閾值。詳細來說，影像辨識模型可響應於所述差值大於第一時間閾值而減少第二相似度閾值，並可響應於所述差值大於第二時間閾值而增加第二相似度閾值，其中第一時間閾值可大於第二時間閾值。如此，就算使用者的長像因時間而改變，影像辨識模型也不會因為第一證件310上的人像311與使用者的長像差異過大而誤判使用者與人像311並非同一人。

回到圖2，在步驟S204中，影像處理模組123可產生第一驗證結果。第一驗證結果可指示使用者已通過或未通過第一身分驗證。

在步驟S205中，光學字元辨識模組122可自第一證件影像31取得第一文字資訊312。舉例來說，光學字元辨識模組122可通過光學字元辨識技術以自第一證件影像31取得第一文字資訊312。

在步驟S206中，文字確認模組124可判斷第一文字資訊是否與預存於文字確認模組124中的預設規則匹配。若第一文字資訊與預設規則匹配，則文字確認模組124可判斷使用者已通過第二身分驗證。若第一文字資訊與預設規則不匹配，則文字確認模組124可判斷使用者未通過第二身分驗證。舉例來說，預設規則例如是身分證字號格式，並且第一文字資訊例如是身分證字號。文字確認模組124可判斷第一證件310上的身分證字號是否符合身分證字號格式。若身分證字號符合身分證字號格式，則文字確認模組124可判斷使用者已通過第二身分驗證。若身分證字號不符合身分證字號格式，則文字確認模組124可判斷使用者未通過第二身分驗證。

在步驟S207中，文字確認模組124可產生第二驗證結果。第二驗證結果可指示使用者已通過或未通過第二身分驗證。

在步驟S208中，資料收集模組121可通過收發器130以自使用者的終端裝置接收輸入資料。舉例來說，資料收集模組121可通過收發器130發送訊息以指示使用者將與第一證件310上的第一文字資訊312相關聯的輸入資料輸入至終端裝置。終端裝置可將輸入資料傳送給身分驗證裝置100的資料收集模組121。

在步驟S209中，光學字元辨識模型122可判斷第一文字資訊與輸入資料是否匹配。若第一文字資訊與輸入資料匹配，則光學字元辨識模型122可判斷使用者已通過第三身分驗證。若第一文字資訊與輸入資料不匹配，則光學字元辨識模型122可判斷使用者未通過第三身分驗證。

在步驟S210中，光學字元辨識模型122可產生第三驗證結果。第三驗證結果可指示使用者已通過或未通過第三身分驗證。

在步驟S211中，資料收集模組121可通過收發器130以自使用者的終端裝置取得第二證件的第二證件影像。舉例來說，資料收集模組121可通過收發器130發送訊息至終端裝置，藉以通過訊息指示使用者通過終端裝置上傳使用者的第二證件的第二證件影像。圖3B根據本揭露的實施例繪示第二證件影像32的示意圖。第二證件影像32可包含第二證件320，其中第二證件320可包含對應於使用者的人像321以及第二文字資訊322。第二證件320例如是身分證、保險卡或駕駛執照，但本揭露不限於此。第二證件320可相異於第一證件310。

在步驟S212中，光學字元辨識模組122可自第二證件影像32取得第二文字資訊322。舉例來說，光學字元辨識模組122可通過光學字元辨識技術以自第二證件影像32取得第二文字資訊322。

在步驟S213中，比對模組125可判斷第一文字資訊312與第二文字資訊322是否匹配。若第一文字資訊312與第二文字資訊322匹配，則比對模組125可判斷使用者已通過第四身分驗證。若第一文字資訊312與第二文字資訊322不匹配，則比對模組125可判斷使用者未通過第四身分驗證。

在步驟S214中，比對模組125可產生第四驗證結果。第四驗證結果可指示使用者已通過或未通過第四身分驗證。

在步驟S215中，驗證模組126可根據第一驗證結果、第二驗證結果、第三驗證結果以及第四驗證結果判斷使用者是否通過身分驗證。若第一驗證結果、第二驗證結果、第三驗證結果以及第四驗證結果的至少其中之一指示使用者未通過第一身分驗證、第二身分驗證、第三身分驗證或第四身分驗證，則驗證模組126可判斷使用者未通過身分驗證，並且進入步驟S216。若第一驗證結果、第二驗證結果、第三驗證結果以及第四驗證結果分別指示使用者已通過第一身分驗證、第二身分驗證、第三身分驗證以及第四身分驗證，則驗證模組126可判斷使用者已通過身分驗證，並且進入步驟S217。

在步驟S216中，驗證模組126可產生指示使用者未通過身分驗證的身分驗證結果，並且輸出身分驗證結果。在步驟S217中，驗證模組126可產生指示使用者已通過身分驗證的身分驗證結果，並且輸出身分驗證結果。

綜上所述，本揭露可指示使用者手持證件進行照相以取得包含了使用者以及證件的照片，並且根據所述照片來進行使用者的身分驗證。本揭露的影像辨識模型可用以判斷包含使用者之人像的影像與證件影像的相似度，藉以通過相似度來判斷使用者是否通過身分驗證。為了避免證件上的照片過於久遠而發生誤判，影像辨識模型可根據使用者的證件上的發照日期動態地調整相似度閾值，從而降低誤判發生的機率。此外，本揭露可通過預設規則判斷證件是否為偽造的。另一方面，本揭露可通過光學字元辨識技術擷取出證件上的文字資訊，並比對文字資訊與使用者輸入的資料是否匹配。本揭露還可通過比對多張證件上的文字資訊來判斷證件的真實性。據此，本揭露可通過多因子來驗證使用者的身分。

100:身分驗證裝置 110:處理器 120:儲存媒體 121:資料收集模組 122:光學字元辨識模組 123:影像處理模組 124:文字確認模組 125:比對模組 126:驗證模組 130:收發器 31:第一證件影像 310:第一證件 311、321:人像 312:第一文字資訊 32:第二證件影像 320:第二證件 322:第二文字資訊 400:第一照片 410:第一影像 420:第二影像 S201、S202、S203、S204、S205、S206、S207、S208、S209、S210、S211、S212、S213、S214、S215、S216、S217、S501、S502、S503、S504:步驟

圖1根據本揭露的實施例繪示一種身分驗證裝置的示意圖。圖2根據本揭露的實施例繪示一種身分驗證方法的流程圖。圖3A根據本揭露的實施例繪示第一證件影像的示意圖。圖3B根據本揭露的實施例繪示第二證件影像的示意圖。圖4根據本揭露的實施例繪示第一照片的示意圖。圖5根據本揭露的實施例繪示身分驗證方法的步驟的進一步細節的流程圖。

100:身分驗證裝置

110:處理器

120:儲存媒體

121:資料收集模組

122:光學字元辨識模組

123:影像處理模組

124:文字確認模組

125:比對模組

126:驗證模組

130:收發器

Claims

一種身分驗證裝置，適於為使用者執行身分驗證，其中所述身分驗證裝置包括：收發器，通訊連接至所述使用者的終端裝置；儲存媒體，儲存多個模組；以及處理器，耦接所述儲存媒體以及所述收發器，並且存取和執行所述多個模組，其中所述多個模組包括：資料收集模組，通過所述收發器以自所述終端裝置取得所述使用者手持第一證件的第一照片以及取得所述第一證件的第一證件影像；影像處理模組，自所述第一照片擷取對應於所述第一證件的第一影像以及對應於所述使用者的人像的第二影像，其中所述影像處理模組根據影像辨識模型判斷所述第一影像與所述第一證件影像是否匹配，並且響應於所述第一影像與所述第一證件影像匹配而根據所述影像辨識模型判斷所述第二影像與所述第一證件影像是否匹配以產生第一驗證結果；以及驗證模組，根據所述第一驗證結果判斷所述使用者是否通過所述身分驗證以產生身分驗證結果，並且通過所述收發器輸出所述身分驗證結果。
如請求項1所述的身分驗證裝置，其中所述影像辨識模型判斷所述第一影像與所述第一證件影像的第一相似度，並且響應於所述第一相似度大於第一相似度閾值而判斷所述第一影像與所述第一證件影像匹配，其中所述影像辨識模型判斷所述第二影像與所述第一證件影像的第二相似度，並且響應於所述第二相似度大於第二相似度閾值而判斷所述第二影像與所述第一證件影像匹配，其中所述第一相似度閾值大於所述第二相似度閾值。
如請求項2所述的身分驗證裝置，其中所述多個模組更包括：光學字元辨識模組，自所述第一證件影像取得第一文字資訊，其中所述第一文字資訊包括發證日期，其中所述影像辨識模型根據所述發證日期與當前日期的差值配置所述第二相似度閾值。
如請求項3所述的身分驗證裝置，其中所述影像辨識模型響應於所述差值大於第一時間閾值而減少所述第二相似度閾值，並且響應於所述差值小於第二時間閾值而增加所述第二相似度閾值。
如請求項1所述的身分驗證裝置，其中所述多個模組更包括：光學字元辨識模組，自所述第一證件影像取得第一文字資訊；以及文字確認模組，預存預設規則，其中所述文字確認模組判斷所述第一文字資訊與所述預設規則是否匹配以產生第二驗證結果，其中所述驗證模組根據所述第二驗證結果判斷所述使用者是否通過所述身分驗證。
如請求項1所述的身分驗證裝置，所述多個模組更包括：光學字元辨識模組，自所述第一證件影像取得第一文字資訊，其中所述資料收集模組通過所述收發器以自所述終端裝置接收輸入資料，其中所述光學字元辨識模型判斷所述第一文字資訊與所述輸入資料是否匹配以產生第三驗證結果，其中所述驗證模組根據所述第三驗證結果判斷所述使用者是否通過所述身分驗證。
如請求項1所述的身分驗證裝置，其中所述資料收集模組通過所述收發器以自所述終端裝置取得對應於所述使用者的第二證件的第二證件影像，其中所述多個模組更包括：光學字元辨識模組，自所述第一證件影像取得第一文字資訊，並且自所述第二證件影像取得第二文字資訊；以及比對模組，判斷所述第一文字資訊與所述第二文字資訊是否匹配以產生第四驗證結果，其中所述驗證模組根據所述第四驗證結果判斷所述使用者是否通過所述身分驗證。
如請求項1所述的身分驗證裝置，其中所述影像處理模組自所述第一照片擷取影像，並且根據所述影像的背景判斷所述影像為所述第一影像或所述第二影像。
一種身分驗證方法，適於為使用者執行身分驗證，其中所述身分驗證方法包括：自所述使用者的終端裝置取得所述使用者手持第一證件的第一照片以及取得所述第一證件的第一證件影像；自所述第一照片擷取對應於所述第一證件的第一影像以及對應於所述使用者的人像的第二影像；根據影像辨識模型判斷所述第一影像與所述第一證件影像是否匹配，並且響應於所述第一影像與所述第一證件影像匹配而根據所述影像辨識模型判斷所述第二影像與所述第一證件影像是否匹配以產生第一驗證結果；以及根據所述第一驗證結果判斷所述使用者是否通過所述身分驗證以產生身分驗證結果，並且輸出所述身分驗證結果。