[发明专利]资源传输对象的验证方法、系统及客户端

权利要求书

1.一种资源传输对象的验证方法，其特征在于，所述方法包括：

检测到针对资源传输对象的资源传输请求；

获取所述资源传输对象的属性信息，所述属性信息为所述资源传输对象的真实信息；

获取至少部分所述属性信息相应的验证信息；

利用获得的所述属性信息以及所述验证信息，计算所述资源传输对象的验证分数，所述验证分数表示所述资源传输对象为正确资源传输对象的概率；

基于所述资源传输对象的验证分数，输出相应的资源传输提示信息；

其中，所述真实信息为人脸图像，所述人脸图像的获取过程包括：

获取所述资源传输对象关联相册中的所有图像以及对应的拍摄时间；

利用预设人脸检测算法，从获取的所有图像中筛选包含人脸的图像，作为第一待选图像；

截取每个所述第一待选图像中的人脸图像，作为第二待选图像；

利用预设聚类算法对所述第二待选图像进行聚类处理，确定属于不同用户的第二待选图像；

利用所述资源传输对象的身份证件上的人脸图像，从获得的不同用户的第二待选图像中，识别所述资源传输对象的第二待选图像；

从所述资源传输对象的第二待选图像中确定所述资源传输对象的一张人脸图像并显示。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获得响应所述资源传输提示信息的反馈信息；

当所述反馈信息表明用户向错误资源传输对象继续传输资源，判断是否接收到针对所述错误资源传输对象的投诉信息；

根据判断结果，按照预设要求，调整资源传输提示标准。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性信息还包括真实姓名、征信分、常住地、年龄、性别、手机号后N位、身份证号后N位以及婚姻状况中的一个或多个组合。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用获得的所述属性信息以及所述验证信息，计算所述资源传输对象的验证分数，包括：

利用获得的所述属性信息以及所述验证信息，按照训练的验证模型，计算所述资源传输对象的验证分数；

其中，当所述验证模型是基于所述资源传输对象的历史征信数据训练得到的，在所述获得响应所述资源传输提示信息的反馈信息后，所述方法还包括：

利用所述反馈信息，更新所述验证模型；

将更新后的验证模型上传至服务器。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述真实信息为资源传输对象时间最近的一张人脸图像，从所述资源传输对象的第二待选图像中确定所述资源传输对象的一张人脸图像并显示，包括：

从所述资源传输对象的第二待选图像中，确定所述资源传输对象中所距离当前时间最近的一张人脸图像并显示。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取至少部分所述属性信息相应的验证信息，包括：

预设时间内，检测到任意一个属性信息正确的验证结果，生成所述属性信息对应的第一验证标识；

所述预设时间内，检测到任意一个属性信息错误的验证结果，生成所述属性信息对应的第二验证标识；

所述预设时间内，未检测到所述属性信息的验证结果，生成所述属性信息对应的第三验证标识。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述资源传输对象的验证分数，输出相应的资源传输提示信息，包括：

判断所述资源传输对象的验证分数是否大于预设阈值；

如果是，向所述资源传输对象传输资源；

如果否，输出所述资源传输对象错误的提示信息。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述资源传输对象的验证分数，输出相应的资源传输提示信息，包括：

输出所述资源传输对象的验证分数。