Dans cet article, nous proposons un réseau de raisonnement sur les liens familiaux basé sur un graphe (GKR) pour la vérification des liens familiaux, visant à effectuer efficacement un raisonnement relationnel sur les caractéristiques extraites d'un couple d'images. Contrairement aux méthodes existantes qui se concentrent principalement sur l'apprentissage de caractéristiques discriminantes, notre méthode prend en compte la façon dont les paires de caractéristiques extraites sont comparées et fusionnées pour raisonner sur les relations familiales. Le GKR proposé construit un graphe étoile appelé graphe relationnel familial, où chaque nœud périphérique représente la comparaison d'informations dans une dimension de caractéristique et le nœud central sert de pont pour la communication d'informations entre les nœuds périphériques. Ensuite, le GKR effectue un raisonnement relationnel sur ce graphe par passage de messages récursif. De nombreux résultats expérimentaux sur les jeux de données KinFaceW-I et KinFaceW-II montrent que le GKR proposé surpassent les méthodes de pointe actuelles.