项目名称九江银行Word格式文档下载.docx
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1.0
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目录
1概述5
1.1项目背景5
1.2项目目标5
1.3项目范围5
1.4业务可行性分析5
1.5术语与缩写解释6
2产品需求6
2.1功能性需求清单6
2.2人脸检测及采集7
2.2.1基本业务描述7
2.2.2处理功能7
2.3人脸特征提取7
2.3.1基本业务描述7
2.3.2处理功能7
2.41：
1人脸比对8
2.4.1基本业务描述8
2.4.2处理功能8
2.4.3非功能性要求8
2.51：
N人脸比对8
2.5.1基本业务描述8
2.5.2处理功能8
2.5.3非功能性要求8
2.6动作活体检测9
2.6.1基本业务描述9
2.6.2处理功能9
2.7静默活体检测9
2.7.1基本业务描述9
2.7.2处理功能9
2.8智能学习9
2.8.1基本业务描述9
2.8.2处理功能9
2.9集成各类生物识别技术9
2.9.1基本业务描述9
2.9.2处理功能10
2.10模版管理10
2.10.1基本业务描述10
2.10.2处理功能10
2.11用户管理10
2.11.1基本业务描述10
2.11.2处理功能10
2.12报表管理10
2.12.1基本业务描述10
2.12.2处理功能10
2.13参数管理10
2.13.1基本业务描述10
2.13.2处理功能11
2.14应用人脸识别技术11
2.14.1基本业务描述11
2.14.2处理功能11
概述
项目背景
以人脸为代表的诸多生物特征具有唯一性、不易被复制、便携等特点，合理使用它们作为身份鉴别手段可以极大降低人工审核成本，辅助业务场景创新。
人脸识别相比其它生物特征识别技术，无需用户接触特定设备，几乎可在客户无意识状态下获取人脸图像，操作简单；
在实际业务场景下还能够从批量人群中识别关键客户，为定向营销和风险预防提供技术支持。
项目目标
作为科技部技术改造项目，预计先期搭建人脸识别技术平台，后期针对各渠道具体需求，配合其应用人脸识别技术。
项目范围
人脸识别。
业务可行性分析
虚假开户和冒名办理业务是银行各营业网点风险防范的重要环节，仅靠柜员肉眼对客户进行身份识别容易给犯罪分子留有可乘之机，间接为各类诈骗资金的转入及出逃留下敞口。
人脸识别技术在柜台客户身份识别中能发挥巨大作用：
可以实现客户现场照片、身份证采集照片和联网核查照片的多项核查，更客观、准确地鉴定“人证合一”，极大降低了肉眼观察的误判率。
智能网点时代的到来，各类ATM、自动开卡机、VTM等的普及都亟需在自助办理业务的环节中对客户身份进行确认。
人脸识别技术的出现无疑加速了这些业务场景的普及，以往需要网点现场工作人员或后端集中作业人员反复确认的身份认定工作可交由“智能”机具自动完成，此举无疑在很大程度上解放了网点工作人员的工作量，而且识别率更加精准。
大堂经理们只需投入较少的精力即可辅助多个客户同时办理业务，ATM甚至无需携带银行卡即可完成存取现工作。
移动金融的飞速发展同样对如何识别客户身份提出了急迫的需求，借助移动端天然自带的摄像头进行客户身份认定也很好的回答这一难题。
合理地设计业务流程还能带来新颖的用户体验，让客户乐于使用我行各类移动APP。
此外，在营业网点部署人脸识别系统自动识别各类星级客户和黑名单客户，将贵宾信息或预警信息推送至各类营销、风险防范平台也能帮助我行更好的服务VIP客户，提供精准营销。
术语与缩写解释
术语/缩写
解释
电子渠道
手机银行、直销银行、面谈面签等系统
自助机具
ATM、VTM、自助开卡、移动开卡等系统
产品需求
功能性需求清单
填写提示：
列出功能性需求列表，用户权限列表[必填项]。
功能名称
功能编号
功能描述
权限用户1
权限用户2
权限用户3
人脸检测及采集
1.
提供SDK或控件等形式，从摄像头视频流或照片中识别人脸并采集人脸照片。
柜面
人脸特征提取
2.
预处理人脸照片并提供特征值。
人脸识别
1：
1人脸比对
3.
给定两幅人脸图像，判断是否为同一人。
N人脸比对
4.
给定一副人脸图像，从人脸库中筛选与哪一张为同一人。
动作活体检测
5.
根据动作指引判断是否来自一个有生命的、在现场的、真实的人。
静默活体检测
6.
通过对实时视频进行人脸检测、跟踪、识别、无需人员进行配合动作的动态人脸识别。
智能学习
7.
具有智能学习功能，能够适应检测对象的一般场景、日常变化等因素，提高识别率、识别速度。
集成各类生物识别技术
8.
为各类应用场景提供统一接口，向后兼容人脸、指纹、声纹、虹膜、指静脉等多种生物识别方式，并进行统一管理。
模版管理
9.
用于人脸特征和外部接入人脸特征的集中管理；
能够查看指定人脸特征模板的初次建立时间、更新时间、模板状态等模版基础信息进行增删改等管理功能，并与特定VIP客户或黑名单关联。
用户管理
10.
包括用户、角色的权限管理、登录管理等。
报表查询
11.
包括但不限于如各类相关业务的统计报表、操作维护报表等报表查询功能。
参数管理
12.
可对系统可编辑类参数进行修改、启用、禁用和查询等管理操作。
应用人脸识别技术
13.
配合柜面、电子渠道、自助机具、大堂VIP系统、黑名单预警系统应用人脸识别技术。
基本业务描述
检测并采集人脸。
处理功能
支持不同的人脸图像采集，如静态图像、动态图像、不同的位臵、不同表情等方面。
提供SDK或控件，当客户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄客户的人脸图像，以及对人脸图像中直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征、活体特征等进行检测。
预处理人脸照片并提取特征值。
对所采集到的人脸图像进行光线处理、切割、旋转、降噪、过滤、放大或缩小等一系列的复杂处理，通过这些处理使人脸图像达到特征提取的标准要求。
支持对多种人脸图像特征的提取，包括视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。
给定两幅人脸图像，通过接口返回的相似度结果（是否大于我们定义的阈值）判断是否为同一个人。
阈值需提供在不同误识率下的通过率，并根据业务的不同风险等级推荐不同阈值作为判断相似度的通过基准，并根据比对结果给出客户的识别图像是否为同一人的结论。
非功能性要求
标准场景下，要求在十万分之一误识率下，人脸比对准确率在99.5%以上，单次识别耗时不超过300ms。
根据人脸识别算法对捕捉到的人脸与已建立的人脸库中的人脸进行比对，并准确识别出对应人脸库中的人脸
支持从十万级别名单中识别客户，单次识别耗时不超过1min。
为各类应用场景提供统一接口，能兼容人脸、指纹、声纹、虹膜、指静脉等多种生物识别方式，并进行统一管理。
为各类应用场景的统一接口，能兼容人脸、指纹、声纹、虹膜、指静脉等多种生物识别方式，并进行统一管理。
管理人脸特征值库。
报表管理
包括但不限于如各类相关业务的操作日志、统计报表、操作维护报表等查询功能。
包括但不限于以下功能：
对于柜面业务获取当前客户的“身份证件照片”，“客户现场图片”和“联网核查照片”，由人脸识别系统进行比对完成身份核查。
在手机银行、面谈面签、直销银行等业务流程中支持终端APP身份核查与活体检测，实现电子渠道“刷脸通过”认证。
集成ATM、VTM、自动开卡机、移动开卡机等终端设备进行身份核查与活体检测。
新增创新业务“刷脸取款”，即在无需提供银行卡的情况下，通过ATM设备的专用摄像头（具有活体检测功能），拍摄客户的头像，输入身份证号或手机号后，与其账户预留的人脸图片或联网核查反馈的图片进行校验，实现小额现金支取。
用于银行大堂对银行VIP客户做到实时人脸识别并将信息可推送到大堂经理、客户经理等相关人员的手机或终端上，并可进行自定义的欢迎响应（投屏显示欢迎词、播放欢迎语音等）。
用于行内各场景对银行黑名单客户做到实时人脸识别，并将信息上报至各类风险预警系统。
**项目业务需求说明书确认表
业务需求部门领导签字：
日期：
业务主管行领导签字：
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