CN108804884B - 身份认证的方法、装置及计算机存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供了一种身份认证的方法、装置及计算机存储介质，该方法包括：采用预定认证方式对用户进行认证；通过所述预定认证之后，对所述用户进行人脸认证；若所述人脸认证通过，则确定所述用户通过所述身份认证。由此可见，本发明实施例在身份认证的过程中，经过预定认证和人脸认证双重认证方式，能够保证安全性，从而保障用户的权益。

Description

身份认证的方法、装置及计算机存储介质
技术领域
本发明涉及图像处理领域，更具体地涉及一种身份认证的方法、装置及计算机存储介质。
背景技术
科技产品使用的社会化成为现代化社会生活的一道靓丽风景线，人们的衣食住行无不与科技密切相关，科技产品已经逐渐应用到社会生活的方方面面，成为现代人类日常生活不可缺少的重要组成部分。然而，人们在享受科学产品带来的福利的同时，也时刻感受到了它所带来的负面问题，例如，信息安全问题。
针对信息安全问题来说，尤其在电子商务、移动支付、银行开户等技术领域信息安全问题尤为突出。具体来说，目前，在上述领域中多数采用密码方式或刷证件的方式交互、鉴权，然而这两种方式都有一定的安全隐患。前者的密码容易被非法分子盗取，而后者的证件容易被伪造或冒用，因此这两种方式的安全性较低，易给用户造成隐私或财产的损失。
发明内容
考虑到上述问题而提出了本发明。本发明提供了一种身份认证的方法、装置及计算机存储介质，该方法经过预定认证和人脸认证双重认证方式，能够保证安全性，从而保障用户的权益。
根据本发明的第一方面，提供了一种身份认证的方法，包括：
采用预定认证方式对用户进行认证；
通过所述预定认证之后，对所述用户进行人脸认证；
若所述人脸认证通过，则确定所述用户通过所述身份认证。
示例性地，所述人脸认证包括活体检测和人脸比对，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。
示例性地，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。
示例性地，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。
示例性地，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。
示例性地，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。
示例性地，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。
示例性地，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。
示例性地，还包括：
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。
示例性地，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。
示例性地，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。
示例性地，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。
示例性地，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，生成二维码，所述二维码用于标识当前认证过程，以便所述移动终端扫描所述二维码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。
示例性地，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，向移动终端发送第三指令，以便所述移动终端根据所述第三指令进行人脸认证；
接收所述移动终端发送的响应，所述响应指示是否通过所述人脸认证。
示例性地，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，生成二维码，所述二维码用于标识当前认证过程，以便所述移动终端扫描所述二维码进行人脸认证；
接收所述移动终端发送的响应，所述响应指示是否通过所述人脸认证。
示例性地，所述移动终端为所述用户首次注册时绑定的特定移动终端。
示例性地，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。
第二方面，提供了一种身份认证的装置，包括：
第一认证模块，用于采用预定认证方式对用户进行认证；
第二认证模块，用于通过所述第一认证模块的所述预定认证之后，对所述用户进行人脸认证；
确定模块，用于若所述第二认证模块的所述人脸认证通过，则确定所述用户通过所述身份认证。
该装置能够用于实现前述第一方面及其各种示例的身份认证的方法。
第三方面，提供了一种身份认证的装置，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上且在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第一方面及各个示例所述方法的步骤。
第四方面，提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现第一方面及各个示例所述方法的步骤。
由此可见，本发明实施例在身份认证的过程中，经过预定认证和人脸认证双重认证方式，能够保证安全性，从而保障用户的权益。
附图说明
通过结合附图对本发明实施例进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。
图1是本发明实施例的电子设备的一个示意性框图；
图2是本发明实施例的身份认证的方法的一个示意性流程图；
图3是本发明实施例的身份认证的方法的一个示意性流程图；
图4是本发明实施例的身份认证的装置的一个示意性框图；
图5是本发明实施例的身份认证的装置的另一个示意性框图。
具体实施方式
为了使得本发明的目的、技术方案和优点更为明显，下面将参照附图详细描述根据本发明的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是本发明的全部实施例，应理解，本发明不受这里描述的示例实施例的限制。基于本发明中描述的本发明实施例，本领域技术人员在没有付出创造性劳动的情况下所得到的所有其它实施例都应落入本发明的保护范围之内。
本发明实施例可以应用于电子设备，图1所示为本发明实施例的电子设备的一个示意性框图。图1所示的电子设备10包括一个或多个处理器102、一个或多个存储装置104、输入装置106、输出装置108、图像传感器110以及一个或多个非图像传感器114，这些组件通过总线系统112和/或其它形式互连。应当注意，图1所示的电子设备10的组件和结构只是示例性的，而非限制性的，根据需要，所述电子设备也可以具有其他组件和结构。
所述处理器102可以包括CPU 1021和GPU 1022或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其它形式的处理单元，例如现场可编程门阵列(Field－Programmable GateArray，FPGA)或进阶精简指令集机器(Advanced RISC(Reduced Instruction SetComputer)Machine，ARM)等，并且处理器102可以控制所述电子设备10中的其它组件以执行期望的功能。
所述存储装置104可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器1041和/或非易失性存储器1042。所述易失性存储器1041例如可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器1042例如可以包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器102可以运行所述程序指令，以实现各种期望的功能。在所述计算机可读存储介质中还可以存储各种应用程序和各种数据，例如所述应用程序使用和/或产生的各种数据等。
所述输入装置106可以是用户用来输入指令的装置，并且可以包括键盘、鼠标、麦克风和触摸屏等中的一个或多个。
所述输出装置108可以向外部(例如用户)输出各种信息(例如图像或声音)，并且可以包括显示器、扬声器等中的一个或多个。
所述图像传感器110可以拍摄用户期望的图像(例如照片、视频等)，并且将所拍摄的图像存储在所述存储装置104中以供其它组件使用。
当注意，图1所示的电子设备10的组件和结构只是示例性的，尽管图1示出的电子设备10包括多个不同的装置，但是根据需要，其中的一些装置可以不是必须的，其中的一些装置的数量可以更多等等，本发明对此不限定。
本发明实施例也可以应用于服务器，服务器可以称为云端或云端服务器。本发明对此不限定。
图2是本发明实施例的身份认证的方法的一个示意性流程图。图2所示的方法包括：
S101，采用预定认证方式对用户进行认证。
在现代生活中，用户需要登录各种各样的系统，例如在移动支付时需要登录账户系统，例如在企业管理中需要登录企业内部系统；而进行系统登录时，需要对登录者(即用户)进行身份认证。图2所示的方法可以由该系统所在的服务器端执行，其中，该服务器端可以为云端或云端服务器；该服务器端也可以是电子设备或计算机设备；等等。
在本发明实施例中，需要登录系统时，可以先通过预定认证方式进行首次认证。示例性地，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；预定认证方式也可以包括如手势登录等其他方式，本发明对此不限定。
用户名可以为用户注册时设定的用户名、身份证件的号码、姓名、手机号码、工号等，密码可以为用户注册时设定的密码、短信验证码等。
在S101中，如果采用预定认证方式成功通过验证，则进入S102。如果采用预定认证方式未成功通过验证，即验证失败，则可以提示用户重新进行预定方式认证。或者，如图3所示，可以判断错误次数，如果错误次数小于预设的最大次数，可以提示用户重新进行预定方式认证；如果错误次数等于预设的最大次数，可以退出认证过程，提示认证失败。另外，还可以锁定认证过程，拒绝该用户再次进行认证，或者，拒绝该用户在一定时间(如1小时或24小时)内再次进行认证。
S102，通过所述预定认证之后，对所述用户进行人脸认证。
在S101中的认证通过之后，可以在S102进行人脸认证，该人脸认证可以称为二次认证操作。示例性地，人脸认证可以包括活体检测和人脸比对。
作为一种实现方式，S102可以包括：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。
可理解，在S102中，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。
可选地，可以在活体检测确定人脸图像中的人脸为活体后，再进行人脸比对，如图3所示。
作为一例，所述获取移动终端采集的人脸图像，可以包括：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。
也就是说，可以向移动终端发送第一指令，该第一指令用于指示移动终端采集人脸图像并将采集到的人脸图像发送至该服务器端。
作为另一例，所述获取移动终端采集的人脸图像，可以包括：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所采集的。
也就是说，可以在通过S101的认证之后，生成用于标识当前登录过程的唯一的二维码，该二维码可以呈现在显示装置(如液晶显示屏或触摸显示屏等)上。随后，用户可以通过移动终端的图像采集装置扫描该二维码，然后启动采集人脸图像的流程。
作为另一种实现方式，S102可以包括：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。
作为又一种实现方式，S102可以包括：通过所述预定认证之后，生成二维码，所述二维码用于标识当前认证过程，以便所述移动终端扫描所述二维码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。
作为再一种实现方式，S102可以包括：通过所述预定认证之后，向移动终端发送第三指令，以便所述移动终端根据所述第三指令进行人脸认证。或者，通过所述预定认证之后，生成二维码，所述二维码用于标识当前认证过程，以便所述移动终端扫描所述二维码进行人脸认证。随后，可以接收所述移动终端发送的响应，所述响应指示是否通过人脸认证。
本发明的各个实施例中的移动终端可以是特定的终端，例如可以是用户在首次注册至该系统时所绑定的移动终端。本发明实施例中，可以通过客户识别模块(SubscriberIdentification Module，SIM)卡、手机号码、国际移动设备身份码(International MobileEquipment Identity，IMEI)等，本发明对此不限定。
移动终端可以具有图像采集装置，如照相机或摄像机等。移动终端可以启动该图像采集装置以获取人脸图像。其中，人脸图像可以是单一的图片也可以是视频，视频中包括多帧图片。
可见，S102中的人脸认证可以包括活体检测和人脸比对。该人脸认证过程可以由服务器端执行，也可以由移动终端执行。或者，人脸认证过程中的活体检测由移动终端执行，而人脸比对由服务器执行。其中，由服务器执行可以充分利用服务器的处理能力，而提高处理的速度，保证效率。由移动终端执行可以方便用户的操作，便于用户及时获取认证成功或失败的信息。
其中，人脸对比可以采用如下方式进行：计算人脸图像的至少一部分与预存的底库图像之间的相似度，并比较该相似度与预设的相似度阈值之间的大小关系。预设的相似度阈值可以根据系统的安全要求进行设定。预存的底库图像可以从公安系统获取，例如从公安系统获取身份证图像；或者，预存的底库图像可以是用户注册时上传的人脸信息所构成的底库图像。
其中，活体检测可以采用如下的任意一种方式进行，本发明对此不限定。
方式一：所述人脸图像为所述用户作出指定动作的人脸图像。那么，活体检测可以包括：通过判断所述指定动作是否合格来进行活体检测。
在采用移动终端采集人脸图像时，可以指示用户按照指定动作作出相应的动作。例如，手指按压两腮皮肤或者嘴中吐气将两腮鼓起。示例性地，可以在移动终端的显示屏上以图片或文字的形式指示该指定动作。随后，可以根据人脸图像中的脸部形状或嘴部形状来判断其是否合格。如果确定人脸图像中的指定动作合格，则说明该人脸图像中的人脸为活体，否则，为攻击。
方式二：所述人脸图像为所述用户作出指定动作的人脸图像。那么，活体检测可以包括：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。
在采用移动终端采集人脸图像时，可以指示用户按照指定动作作出相应的动作。例如，手指按压两腮皮肤或者嘴中吐气将两腮鼓起。示例性地，可以在移动终端的显示屏上以图片或文字的形式指示该指定动作。移动终端所采集的人脸图像可以是一段视频。其中，第一图像可以是用户作出指定动作的1帧或几帧之前的图像，第二图像可以是用户作出指定动作的1帧或几帧之后的图像。
示例性地，如果使用皮肤弹性分类算法确定皮肤区域图像中的皮肤是为活体皮肤，则输出结果可以为1；否则，输出结果可以为0。
示例性地，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，可以包括：根据预先训练好的人脸检测算法和人脸关键点定位算法，分别确定第一图像和第二图像中的人脸位置以及关键点位置，并根据关键点位置将人脸区域切分成一系列三角片元，从而可以将位于下巴、颧骨、两腮等区域的三角片元图像块作为皮肤区域图像。
其中，皮肤弹性分类算法可以是在本发明实施例的方法之前通过训练得到的。示例性地，可以获取多个训练图像，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。例如，正样本图像可以包括用户作出指定动作后的前后帧图像；负样本图像可以包括攻击图像。
训练图像可以是多个真人做指定动作的前后帧图像，攻击图像可以是诸如图片、视频回放、纸片面具或3D模型做指定动作的攻击图像。可以将训练图像称为正样本，将攻击图像称为负样本。深度学习的方法可以为统计学习的方法，例如支持向量机(SupportVector Machine，SVM)等。
其中，人脸检测算法和人脸关键点定位算法可以是在本发明实施例的方法之前通过训练得到的。示例性地，可以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。
举例来说，可以搜集N张人脸图像(例如，N＝10000)，并且人工地或自动地在人脸图像上标注出关键点，如眼角、嘴角、鼻翼、颧骨、最高点、外轮廓点等，作为带标注图像。随后，可以将带标注图像输入至训练模块，通过训练得到人脸检测算法和人脸关键点定位算法。其中，机器学习的方法可以为深度学习算法或者基于局部特征的回归算法等，本发明对此不限定。
方式三：所述人脸图像为所述用户朗读特定文字的人脸图像。那么，活体检测可以包括：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。
在采用移动终端采集人脸图像时，可以指示用户朗读特定文字。这里采集到的人脸图像可以为一段视频。随后，可以判断人脸图像中的唇动与对应文字的唇动是否匹配，如果两者匹配，则说明人脸图像中的人脸为活体；否则为攻击。
方式四：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。那么，活体检测可以包括：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。
移动终端的图像采集装置可以是双目摄像装置，即双目摄像头。由于不同的材质的亚表面散射程度不同，具体地亚表面散射越强烈时，图像梯度越小，从而扩散程度也越小。因此可以采用方式四区分采用其他材质制造的3D人脸面具。例如，一般的纸或塑料等材质的面具的亚表面散射程度远弱于人脸，而一般的硅胶等材质的面具的亚表面散射程度远强于人脸，故通过对扩散程度的判断即可有效防御面具攻击者。
在该实施例之前，可以采集多个真实人脸的散射程度，并生成真实人脸的散射程度及允许的误差范围。那么，在方式四中，可以与该生成的真实人脸的散射程度及允许的误差范围进行对比，以确定是否为活体。如果结构光图案在所述人脸图像中的散射程度满足预先生成的真实人脸的散射程度及允许的误差范围，则可以确定该人脸图像中的人脸为活体；否则为攻击。
因此，在本发明实施例中，可以将双目摄像头和结构光结合，通过双目摄像头采集有结构光图案的3D人脸，然后根据结构光图案在3D人脸亚表面的散射程度来进行活体判断。
可理解，人脸图像的至少一部分可以为：一个图像帧序列中的一帧或数帧图像。或者，人脸图像的至少一部分也可以为：人脸区域、作出指定动作的区域(如两腮区域)、脸部皮肤区域、唇部区域等。可以按照活体检测的方法确定该至少一部分的对应区域，这里不再一一罗列。
S103，若所述人脸认证通过，则确定所述用户通过所述身份认证。
具体地，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。
如果既通过了S101中的预定认证，又通过了S102中的人脸认证，则可以确定用户通过了该身份认证。随后，用户便可以实现系统登录，对系统进行访问等后续操作。
由此可见，本发明实施例在身份认证的过程中，经过预定认证和人脸认证双重认证方式，能够保证安全性，从而保障用户的权益。
图4是本发明实施例的身份认证的装置的一个示意性框图。图4所示的装置40包括：第一认证模块41、第二认证模块42和确定模块43。
第一认证模块41，用于采用预定认证方式对用户进行认证；
第二认证模块42，用于通过第一认证模块41的所述预定认证之后，对所述用户进行人脸认证；
确定模块43，用于若第二认证模块42的所述人脸认证通过，则确定所述用户通过所述身份认证。
示例性地，第一认证模块41所采用的预定认证方式可以包括：用户名和密码登录方式，或者，指纹登录方式。
示例性地，所述人脸认证包括活体检测和人脸比对，如图5所示，第二认证模块42包括：
获取模块421，用于通过所述预定认证之后，获取移动终端采集的人脸图像；
活体检测模块422，用于基于所述人脸图像进行活体检测；
人脸比对模块423，用于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。
示例性地，确定模块43，还用于：如果所述活体检测模块422确定所述人脸图像中的人脸为活体，且所述人脸比对模块423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。
示例性地，所述获取模块421可以包括：
发送子模块，用于向所述移动终端发送第一指令；
获取子模块，用于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。
示例性地，所述获取模块421可以包括：
生成子模块，用于生成二维码，所述二维码用于标识当前认证过程；
获取子模块，用于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。
示例性地，所述人脸图像为所述用户作出指定动作的人脸图像，所述活体检测模块422可以具体用于：通过判断所述指定动作是否合格来进行活体检测。
示例性地，所述人脸图像为所述用户作出指定动作的人脸图像，所述活体检测模块422可以具体用于：
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。
示例性地，还可以包括训练模块，用于：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。
示例性地，训练模块还可以用于：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。
示例性地，所述人脸图像为所述用户朗读特定文字的人脸图像，所述活体检测模块422可以具体用于：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。
示例性地，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，所述活体检测模块422可以具体用于：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。
示例性地，第二认证模块42可以包括：
发送模块，用于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；
接收模块，用于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；
获取模块，用于从所述移动终端获取所述人脸图像；
人脸比对模块，用于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。
示例性地，第二认证模块42可以包括：
生成模块，用于通过所述预定认证之后，生成二维码，所述二维码用于标识当前认证过程，以便所述移动终端扫描所述二维码采集人脸图像并进行活体检测；
接收模块，用于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；
获取模块，用于从所述移动终端获取所述人脸图像；
人脸比对模块，用于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。
示例性地，第二认证模块42可以包括：
发送模块，用于通过所述预定认证之后，向移动终端发送第三指令，以便所述移动终端根据所述第三指令进行人脸认证；
接收模块，用于接收所述移动终端发送的响应，所述响应指示是否通过所述人脸认证。
示例性地，第二认证模块42可以包括：
生成模块，用于通过所述预定认证之后，生成二维码，所述二维码用于标识当前认证过程，以便所述移动终端扫描所述二维码进行人脸认证；
接收模块，用于接收所述移动终端发送的响应，所述响应指示是否通过所述人脸认证。
示例性地，所述移动终端为所述用户首次注册时绑定的特定移动终端。
图4至图5所示的装置40能够用于实现前述图2或图3所示的身份认证的方法。
另外，本发明实施例还提供了另一种身份认证的装置，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上且在所述处理器上运行的计算机程序，处理器执行所述程序时实现前述图2或图3所示方法的步骤。例如，该身份认证的装置为计算机设备。
另外，本发明实施例还提供了一种电子设备，该电子设备可以包括图4或图5所示的装置40。该电子设备可以实现前述图2或图3所示的身份认证的方法。
另外，本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序。当所述计算机程序由处理器执行时，可以实现前述图2或图3所示的身份认证的方法。例如，该计算机存储介质为计算机可读存储介质。
由此可见，本发明实施例在身份认证的过程中，经过预定认证和人脸认证双重认证方式，能够保证安全性，从而保障用户的权益。
尽管这里已经参考附图描述了示例实施例，应理解上述示例实施例仅仅是示例性的，并且不意图将本发明的范围限制于此。本领域普通技术人员可以在其中进行各种改变和修改，而不偏离本发明的范围和精神。所有这些改变和修改意在被包括在所附权利要求所要求的本发明的范围之内。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个设备，或一些特征可以忽略，或不执行。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本发明并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该本发明的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如相应的权利要求书所反映的那样，其发明点在于可以用少于某个公开的单个实施例的所有特征的特征来解决相应的技术问题。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域的技术人员可以理解，除了特征之间相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的物品分析设备中的一些模块的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式或对具体实施方式的说明，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (26)

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。
9.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，生成二维码，所述二维码用于标识当前认证过程，以便所述移动终端扫描所述二维码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。
10.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，向移动终端发送第三指令，以便所述移动终端根据所述第三指令进行人脸认证；
接收所述移动终端发送的响应，所述响应指示是否通过所述人脸认证。
11.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，生成二维码，所述二维码用于标识当前认证过程，以便所述移动终端扫描所述二维码进行人脸认证；
接收所述移动终端发送的响应，所述响应指示是否通过所述人脸认证。
12.如权利要求1至11任一项所述的方法，其特征在于，所述移动终端为所述用户首次注册时绑定的特定移动终端。
13.一种身份认证的装置，其特征在于，包括：
第一认证模块，用于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；
第二认证模块，用于通过所述第一认证模块的所述预定认证之后，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；
确定模块，用于若所述第二认证模块的所述人脸认证通过，则确定所述用户通过所述身份认证；
所述第二认证模块包括：
获取模块，用于通过所述预定认证之后，获取移动终端采集的人脸图像；
活体检测模块，用于基于所述人脸图像进行活体检测；
人脸比对模块，用于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，所述活体检测模块，具体用于：
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；
还包括训练模块，用于：
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。
14.如权利要求13所述的装置，其特征在于，所述确定模块，还用于：
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。
15.如权利要求13所述的装置，其特征在于，所述获取模块，包括：
发送子模块，用于向所述移动终端发送第一指令；
获取子模块，用于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。
16.如权利要求13所述的装置，其特征在于，所述获取模块，包括：
生成子模块，用于生成二维码，所述二维码用于标识当前认证过程；
获取子模块，用于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。
17.如权利要求13所述的装置，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，所述活体检测模块，具体用于：
通过判断所述指定动作是否合格来进行活体检测。
18.如权利要求13所述的装置，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，所述活体检测模块，具体用于：
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。
19.如权利要求13所述的装置，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，所述活体检测模块，具体用于：
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。
20.如权利要求13所述的装置，其特征在于，所述第二认证模块包括：
发送模块，用于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；
接收模块，用于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；
获取模块，用于从所述移动终端获取所述人脸图像；
人脸比对模块，用于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。
21.如权利要求13所述的装置，其特征在于，所述第二认证模块包括：
生成模块，用于通过所述预定认证之后，生成二维码，所述二维码用于标识当前认证过程，以便所述移动终端扫描所述二维码采集人脸图像并进行活体检测；
接收模块，用于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；
获取模块，用于从所述移动终端获取所述人脸图像；
人脸比对模块，用于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。
22.如权利要求13所述的装置，其特征在于，所述第二认证模块包括：
发送模块，用于通过所述预定认证之后，向移动终端发送第三指令，以便所述移动终端根据所述第三指令进行人脸认证；
接收模块，用于接收所述移动终端发送的响应，所述响应指示是否通过所述人脸认证。
23.如权利要求13所述的装置，其特征在于，所述第二认证模块包括：
生成模块，用于通过所述预定认证之后，生成二维码，所述二维码用于标识当前认证过程，以便所述移动终端扫描所述二维码进行人脸认证；
接收模块，用于接收所述移动终端发送的响应，所述响应指示是否通过所述人脸认证。
24.如权利要求13至23任一项所述的装置，其特征在于，所述移动终端为所述用户首次注册时绑定的特定移动终端。
25.一种身份认证的装置，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上且在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至12任一项所述方法的步骤。
26.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现权利要求1至12任一项所述方法的步骤。
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WO2015181729A1 (en) * 2014-05-30 2015-12-03 University Of Johannesburg Method of determining liveness for eye biometric authentication

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