[发明专利]身份认证的方法、装置及计算机存储介质有效

专利信息
申请号: 201710302159.2 申请日: 2017-05-02
公开(公告)号: CN108804884B 公开(公告)日: 2020-08-07
发明(设计)人: 敖翔;李浩然 申请(专利权)人: 北京旷视科技有限公司;北京迈格威科技有限公司
主分类号: G06F21/31 分类号: G06F21/31;G06F21/32;G06Q20/40;G06K9/00;G06K9/62
代理公司: 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 代理人: 何少岩
地址: 100190 北京*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 身份 认证 方法 装置 计算机 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种身份认证的方法,其特征在于,包括:

采用预定认证方式对用户进行认证;其中所述预定认证方式包括:用户名和密码登录方式,或者,指纹登录方式;

通过所述预定认证之后,对所述用户进行人脸认证,所述人脸认证包括活体检测和人脸比对;

若所述人脸认证通过,则确定所述用户通过所述身份认证;

所述通过所述预定认证之后,对所述用户进行人脸认证,包括:

通过所述预定认证之后,获取移动终端采集的人脸图像;

基于所述人脸图像进行活体检测;

将所述人脸图像的至少一部分与预存的底库图像进行比对;

所述人脸图像为所述用户作出指定动作的人脸图像,所述基于所述人脸图像进行活体检测,包括:

使用预先训练好的人脸检测算法和人脸关键点定位算法,从所述用户作出指定动作前的第一图像和所述用户作出指定动作后的第二图像中采集皮肤区域图像;

使用预先训练好的皮肤弹性分类算法,判断所述皮肤区域图像中的皮肤是否为活体皮肤;

在所述方法之前,还包括:

获取多个训练图像,所述训练图像包括正样本图像和负样本图像;

采用深度学习的方法,通过训练得到所述皮肤弹性分类算法;

获取多个带标注图像,其中,所述带标注图像包括人脸的多个关键点;

基于所述多个带标注图像,采用机器学习的方法,通过训练得到所述人脸检测算法和所述人脸关键点定位算法。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,

如果所述活体检测确定所述人脸图像中的人脸为活体,且所述人脸比对确定所述人脸图像的至少一部分与所述底库图像的相似度大于预设的相似度阈值,则确定通过所述人脸认证。

3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取移动终端采集的人脸图像,包括:

向所述移动终端发送第一指令;

从所述移动终端获取所述人脸图像,其中所述人脸图像是由所述移动终端根据所述第一指令采集的。

4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取移动终端采集的人脸图像,包括:

生成二维码,所述二维码用于标识当前认证过程;

从所述移动终端获取所述人脸图像,其中所述人脸图像是由所述移动终端扫描所述二维码后启动人脸验证进程后采集的。

5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述人脸图像为所述用户作出指定动作的人脸图像,

所述基于所述人脸图像进行活体检测,包括:

通过判断所述指定动作是否合格来进行活体检测。

6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述人脸图像为所述用户朗读特定文字的人脸图像,

所述基于所述人脸图像进行活体检测,包括:将所述人脸图像中的唇动与所述特定文字中的对应文字的唇动进行对比,来进行活体检测。

7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述人脸图像是由双目摄像头所采集的带有结构光图案的人脸图像,

所述基于所述人脸图像进行活体检测,包括:

根据所述结构光图案在所述人脸图像中的散射程度来进行活体检测。

8.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过所述预定认证之后,对所述用户进行人脸认证,包括:

通过所述预定认证之后,向移动终端发送第二指令,以便所述移动终端根据所述第二指令采集人脸图像并进行活体检测;

接收所述移动终端发送的响应,所述响应指示所述人脸图像中的人脸为活体;

从所述移动终端获取所述人脸图像,并将所述人脸图像的至少一部分与预存的底库图像进行比对。

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