文章目录

金融实人认证
- 实人认证整体介绍
- 实人认证的产品架构
- - 意愿性表达
  - 证件OCR
  - 证件NFC
  - 分级活体
  - 图片内容标签识别
- 实人认证的产品优势
基于百度AI的身份证图片批量OCR识别
- 运行环境
- 注册百度智能云
- 调用鉴权接口获取token
- 用python调用API接口
- 将身份证信息写入excel文件
- 运行结果

本周的前沿课程由微众银行的钟伟老师、廖梓雄老师和周智老师带来了《金融科技 SaaS 产品》的分享。本次学习报告笔者将分两部分进行：

对金融实人认证部分以关键词或者提出问题的形式进行简略总结。

就其中笔者感兴趣的身份证OCR内容，结合课程理论进行实战开发，应用于解决问题。

金融实人认证

实人认证整体介绍

实名认证产品知多少？

人脸验证的时候，页面各种颜色闪烁进行检测验证的过程就是所谓的实名认证产品。

金融级实人认证的市场背景？

解决痛点：线下办理业务成本高、线上身份难以确认、身份冒用问题严重、“无证”情况下身份核验
大势所趋：央行、运营商、保险、直播等都发布文件，表明需求。

实人认证产品对比：传统银行 VS 互联网银行

传统银行：以人工面对面核验为主，其他技术手段辅助验证；人的误识率在 0.6%左右；服务时效、覆盖范围有限。
互联网银行：依托人工智能等技术，形成多维的实人认证体系；人的误识率可低于 0.01%，甚至更低；可满足随时、随地的用户服务。

远程实人认证逐渐成为线上业务服务的基础

2015 年 12 月，央行发布了人民币银行结算账户管理新规，将个人银行账户分为三级，明确了各级别账户的细则管理，从而促进了远程身份验证成为线上业务服务的基础。
远程身份验证成为线上业务服务的基础，人脸识别以其易用性、安全性及完善的个人居民身份信息库为基础，促进了在各互联网行业的身份认证流程的快速应用。

金融级实人认证：产品模块介绍

意愿性验证：让用户配合朗读一段文字，通过 ASR+NLP 去识别用户读取信息与原段文字的完整度和语义匹配度，已达到验证客户意愿性的目的。
活体检测：活体检测通过动作交互、光线交互、静默、语音数字活体等多种方式验证当前核身用户是否真实活体。
人脸比对：OCR、人脸比对（1：1) 等多种方式结合，验证当前用户身份信息，分为：自带比对源认证和权威源认证两种。

金融级实人认证：标准流程

金融级实人认证：整体框架

金融级实人认证：如何保护用户隐私

2021 年 8 月 20 日，十三届全国人大常委会第三十次会议表决通过《中华人民共和国个人信息保护法》，11 月 1 日起施行。
个保法的颁布，更进一步对科技产品在用户使用过程中，如何保护用户隐私提出了更高、更明确的要求。
主要包括：充分授权、最小采集、不留痕迹、信息加密

实人认证的产品架构

意愿性表达

交互流程

设计要点

视觉交互（交互引导设计；适配和兼容性；埋点（流失率分析））
人脸检测（脸完整度检测（姿态、光线等）；人脸连续性检测；视频和音频分离录制；留存最佳人脸照片）
语音/语义识别（ASR 语音转文本识别；NLP 文本语义理解并与上送的原文本进行语义理解比较）

证件OCR

文字识别能力

**质量检测能力**

终端 SDK：内置质检能力，可在前端实时甄别模糊、边框不完整等问题图片，自动拍摄完整清晰的合格图片。
服务端：质量检测模块可输出图片清晰分，判断边框不完整、框内遮挡、图片反光等质量告警，供合作方根据自身业务场景灵活配置使用。

**证件 OCR ：真伪辨别**

复印件告警
- 【攻击手段】攻击者并无身份证原件，采用黑白或彩色打印/复印出被攻击者的身份证。
- 【拦截原理】根据边框、颜色、材质等差异，识别彩色及黑白复印件。
屏幕翻拍件告警
- 【攻击手段】攻击者并无身份证原件，采用手机、电脑等电子设备中的被攻者的身份证。
- 【拦截原理】根据边框、摩尔纹、光线情况等差异，识别屏幕翻拍件。
PS 涂改告警
- 【攻击手段】情况一：攻击者有身份证原件，在原件卡面涂改信息以修改身份证件内容；情况二：攻击者无身份证原件，在身份证电子文件中使用 PS 等图像编辑软件修改身份证件内容。
- 【拦截原理】根据字体大小、间距行距、字形等字体改动识别 PS 涂改。

证件NFC

产品流程

实证 NFC 产品的认证流程如下图所示，用户通过放置身份证在手机 NFC 位置，实证 NFC 产品读取并解码身份证内置加密信息，即可获取到身份证上的要素信息、证件头像、身份证国徽面、身份证人像面等 11 要素信息，并返回给客户进行业务使用。

支持识别内容与类型

身份证件类：二代身份证、港澳居住证、台湾居住证、外国人永居证
旅行证件类：护照、港澳通行证、台湾通行证、台胞证、回乡证

分级活体

分级活体检测：可根据分级策略动态下发交互策略

**架构：兼顾安全性和便捷性**

**模型组合：多维活体检测模型组合，可根据场景灵活配置**

多维度的活体防攻击检测模型，基于交互、视频、图片、纹理等多维分析，确保活体安全。
包括：交互检测、视频分析、图像分析、屏幕分析、纸片分析纹理/面具分析、设备指纹

活体攻击常见类型

屏幕翻拍（包含高清）
高清屏幕攻击+五官部分编辑
动画合成
纸质面具
摄像被劫持，直接导入视频流信息，常见于攻击光线活体
3D 打印的人脸模型（塑质、石墨、头模等模型）

图片内容标签识别

图片内容标签识别指：对人脸核身中图片增加涉黄、涉政、涉暴、广告特征、人物特征识别等特征识别；
背景聚类主要提供对图片进行背景识别分类，将相似的背景识别归类在一起，应用于风控判断场景中；
识别结果标签直接在人脸核身的结果字段中返回，无需二次开发调用。

实人认证的产品优势

产品成功的关键：产品+运营高效协同
产品设计关键要点，怎么做？— 交互体验+兼容性+埋点+产品架构+产品指标+产品性能+产品迭代
健全的运营管理体系，才能做好产品运营。 — 运营监控+服务处理+运营管理流程

基于百度AI的身份证图片批量OCR识别

笔者基于对金融实人认证中的证件OCR部分感兴趣，想动手实际操作一番。一番调查，发现使用百度大脑AI提供的API可以很简单地免费实现批量识别身份证图片信息，并制成Excel表格，方便下一步进行数据分析。

百度AI的身份证接口支持对二代居民身份证正反面所有8个字段进行结构化识别，包括姓名、性别、民族、出生日期、住址、身份证号、签发机关、有效期限，识别准确率超过99%；同时支持身份证正面头像检测，并返回头像切片的base64编码及位置信息。

同时，支持对用户上传的身份证图片进行图像质量和风险检测，是否存在正反颠倒、模糊、欠曝、过曝等质量问题，可识别图片是否为复印件或临时身份证，是否被翻拍或编辑，是否存在四角不完整、头像或关键字段被遮挡。

运行环境

python 3.6 ，pandas=1.3.5 ，requests=2.26.0 ，openpyxl=3.0.9

注册百度智能云

在编写调用程序前，首先需要到百度智能云官网的文字识别免费注册一个身份证识别。

领取后在官网控制台的应用列表里面创建一个应用，可以得到APIKey和SecretKey，后面就可以在python程序中进行API调用了。

调用鉴权接口获取token

调用接口需要添加URL参数：access_token，所以需要通过上面注册得到的API Key和Secret Key获取的access_token。

参考官方文档“Access Token获取”，笔者首先在目录下创建一个config.conf配置文件（用来存储API Key、Secret Key，已经获取的access_token）和img文件夹（用来存储要识别的身份证图片）

从config文件读取AK和SK，接着调用接口获取access_token，最后再将提取access_token，并写入config。代码如下：

config.read('config.conf', encoding='UTF-8')
# 从config文件读取AK和SK
AK = config['ApplicationInfo']['APIKey']
SK = config['ApplicationInfo']['SecretKey']
if (AK == '') + (SK == ''):print('未填写APIKey和SecretKey，请打开config.conf填写')time.sleep(2)quit()
# 获取access_token
host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + AK + '&client_secret=' + SK
response = requests.get(host)
# 提取access_token，并写入config
if response:Access_token = response.json()['access_token']
try:Access_token
except NameError:print('APIKey和SecretKey填写有误，access_token获取失败，请检查你的填写')time.sleep(2)quit()
config['token'] = {'AccessToken': Access_token
}
config.write(open('config.conf', 'w', encoding='UTF-8'), space_around_delimiters=False)

最后接口的config文件如下：

[ApplicationInfo]
apikey = wjCs6rBdyFSy7IOiqe7FEGah
secretkey =zdULBykXkvmGbrb02lOQrTmBDDC4mnLa[token]
accesstoken=24.ca18001507c7301c1bca181e41d26ccc.2592000.1653986974.282335-26140110

用python调用API接口

笔者接着新建了一个idocr.py 文件，写了idocr(filepath)函数用来调用接口进行身份证OCR识别，这里的参数为识别图片二进制文件路径。

调用接口的核心代码如下：

 # 百度大脑AI接口识别身份证信息request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/idcard"# 二进制方式打开图片文件f = open(filepath, 'rb')img = base64.b64encode(f.read())params = {"id_card_side":"front","image":img}
#   access_token = ''request_url = request_url + "?access_token=" + access_tokenheaders = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)

并提取身份证中有用的信息

    # 提取有用信息if 'words_result' in idinfo:if '姓名' in idinfo['words_result']:birthday=list(idinfo['words_result']['出生']['words'])birthday.insert(4,'/')birthday.insert(7,'/')birthday=''.join(birthday)idresult=[idinfo['words_result']['姓名']['words'],idinfo['words_result']['民族']['words'],idinfo['words_result']['住址']['words'],idinfo['words_result']['公民身份号码']['words'],birthday,idinfo['words_result']['性别']['words']]

将身份证信息写入excel文件

接着新建一个csvmod.py 文件，用来新建csv文件，并为csv文件追加行信息，将识别出来的身份证信息写入output.csv文件。

import csv
def create_csv(csv_head):       #新建csv文件，参数为标题行，使用py列表path = "output.csv"with open(path,'w',newline='',encoding='utf-8') as f:csv_write = csv.writer(f)csv_write.writerow(csv_head)
def write_csv(data_row):        #为csv文件追加行信息，使用py列表path  = "output.csv"with open(path,'a+',newline='',encoding='utf-8') as f:csv_write = csv.writer(f)csv_write.writerow(data_row)

运行结果

最后将上述步骤涉及的代码封装起来，遍历img文件夹，识别身份证信息，并写入excal表格。

笔者这里以从网上找到的几张身份证假照片进行测试。(笔者也测试了自己的身份证识别，也可以成功，这里由于隐私问题就不放出来了)

运行程序，可以看到结果如下，识别成功（图片的姓名都遮挡住了）

再看输出的excel文件，如下图所示,完成了身份证识别并写入excel。

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