CN104966086B - 活体鉴别方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种活体鉴别方法及装置,属于生物特征识别领域。所述方法包括:向被鉴别对象提供唇语提示信息;采集被鉴别对象的至少一帧图像;在至少一帧图像中包括唇部变化时,检测唇部变化与唇语提示信息是否匹配;若唇部变化与唇语提示信息匹配,则确定被鉴别对象是活体。本发明通过检测唇部变化与唇语提示信息是否匹配;解决了若非法用户将合法用户的照片放在自身面部前方,仍然能够通过身份认证,导致出现安全隐患的问题;达到了能够鉴别出被鉴别对象是否为活体的效果。

Description

活体鉴别方法及装置
技术领域
[0001] 本发明涉及生物特征识别领域,特别涉及一种活体鉴别方法及装置。
背景技术
[0002] 随着生物特征识别技术的发展,人脸识别方法己经成为一种确认用户身份的常用 方法。
[0003] 现有技术中,一些人脸识别方法中增加了人脸活体鉴别的方法,可以较好的进行 人脸检测与识别。目前的一种人脸活体鉴别方法是通过辅助光源利用红外热成像探测温度 来确定被鉴别对象是否为活体。
[0004] 在实现本发明的过程中,发明人发现现有技术至少存在以下问题:由于热成像的 穿透性较好,若非法用户将合法用户的照片放在自身面部前方,仍然能够通过身份认证,导 致出现安全隐患。
发明内容
[0005] 为了解决若非法用户将合法用户的照片放在自身面部前方,仍然能够通过身份认 证,导致出现安全隐患的问题,本发明实施例提供了一种活体鉴别方法及装置。所述技术方 案如下:
[0006] 第一方面,提供了一种活体鉴别方法,所述方法包括:
[0007] 向被鉴别对象提供唇语提示信息,所述唇语提示信息是随机生成的提示信息或在 相邻的鉴别过程中是不同的提示信息;
[0008] 采集所述被鉴别对象的至少一帧图像;
[0009] 在所述至少一帧图像中包括唇部变化时,检测所述唇部变化与所述唇语提示信息 是否匹配;
[0010] 若所述唇部变化与所述唇语提示信息匹配,则确定所述被鉴别对象是活体;
[0011] 所述在所述至少一帧图像中包括唇部变化时,检测所述唇部变化与所述唇语提示 信息是否匹配,包括:
[0012] 提取所述至少一帧图像中的唇部图像序列,所述唇部图像序列用于表征所述被鉴 别对象的唇部变化;
[0013] 计算所述唇部图像序列与所述唇语提示信息所对应的字符串匹配的概率值,所述 字符串对应预测模型序列,所述预测模型序列中的每个预测模型与一个字符对应;
[0014] 检测所述概率值是否大于预设阈值。
[0015] 第二方面,提供了一种活体鉴别方法,所述方法包括:
[0016] 接收终端发送的至少一帧图像;
[0017] 获取所述终端向被鉴别对象提供的唇语提示信息,所述唇语提示信息是随机生成 的提示信息或在相邻的鉴别过程中是不同的提示信息;
[0018] 在所述至少一帧图像中包括唇部变化时,检测所述唇部变化与所述唇语提示信息 是否匹配;
[0019] 向所述终端反馈检测结果;
[0020] 所述在所述至少一帧图像中包括唇部变化时,检测所述唇部变化与所述唇语提示 信息是否匹配,包括:
[0021] 提取所述至少一帧图像中的唇部图像序列,所述唇部图像序列用于表征所述被鉴 别对象的唇部变化;
[0022] 计算所述唇部图像序列与所述唇语提示信息所对应的字符串匹配的概率值,所述 字符串对应预测模型序列,所述预测模型序列中的每个预测模型与一个字符对应;
[0023] 检测所述概率值是否大于预设阈值。
[0024] 第三方面,提供了一种活体鉴别装置,所述装置包括:
[0025] 信息提供模块,用于向被鉴别对象提供唇语提示信息,所述唇语提示信息是随机 生成的提示信息或在相邻的鉴别过程中是不同的提示信息;
[0026] 图像采集模块,用于采集所述被鉴别对象的至少一帧图像;
[0027] 第一检测模块,在所述至少一帧图像中包括唇部变化时,检测所述唇部变化与所 述唇语提示信息是否匹配;
[0028] 活体确定模块,用于若所述唇部变化与所述唇语提示信息匹配,则确定所述被鉴 别对象是活体;
[0029]所述第一检测模块,包括:
[0030] 第一提取单元,用于提取所述至少一帧图像中的唇部图像序列,所述唇部图像序 列用于表征所述被鉴别对象的唇部变化;
[0031] 第一计算单元,用于计算所述唇部图像序列与所述唇语提示信息所对应的字符串 匹配的概率值,所述字符串对应预测模型序列,所述预测模型序列中的每个预测模型与一 个字符对应;
[0032] 第三检测单元,用于检测所述概率值是否大于预设阈值。
[0033]第四方面,提供了一种活体鉴别装置,所述装置包括:
[0034]图像接收模块,用于接收终端发送的至少一帧图像;
[0035]信息获取模块,用于获取所述终端向被鉴别对象提供的唇语提示信息,所述唇语 提示信息是随机生成的提示信息或在相邻的鉴别过程中是不同的提示信息;
[0036]第二检测模块,用于在所述至少一帧图像中包括唇部变化时,检测所述唇部变化 与所述唇语提示信息是否匹配;
[0037]结果反馈模块,用于向所述终端反馈检测结果;
[0038] 所述第二检测模块,包括:
[0039]第二提取单元、第二计算单元和第四检测单元;
[0040] 所述第二提取单元,用于提取所述至少一帧图像中的唇部图像序列,所述唇部图 像序列用于表征所述被鉴别对象的唇部变化;
[0041] 所述第二计算单元,用于计算所述唇部图像序列与所述唇语提示信息所对应的字 符串匹配的概率值,所述字符串对应预测模型序列,所述预测模型序列中的每个预测模型 与一个字符对应;
[0042]所述第四检测单元,用于检测所述概率值是否大于预设阈值。
[0043]本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是:
[0044]通过向被鉴别对象提供唇语提示信息;采集被鉴别对象的至少一帧图像;在至少 一帧图像中包括唇部变化时,检测唇部变化与唇语提示信息是否匹配;若唇部变化与唇语 提示信息匹配,则确定被鉴别对象是活体;解决了若非法用户将合法用户的照片放在自身 面部前方,仍然能够通过身份认证,导致出现安全隐患的问题;达到了能够鉴别出被鉴别对 象是否为活体的效果。
附图说明
[0045]为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使 用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于 本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他 的附图。
[0046]图1是本发明一个实施例提供的活体鉴别方法的方法流程图;
[0047]图2A是本发明另一个实施例提供的活体鉴别方法的方法流程图;
[0048]图邪是本发明另一个实施例提供的活体鉴别方法所涉及的一界面示意图; t0049]图2C是本发明另一个实施例提供的活体鉴别方法所涉及的另一界面示意图;
[0050]图2D是本发明另一个实施例提供的活体鉴别方法所涉及的模型点的示意图;
[0051]图此是本发明另一个实施例提供的活体鉴别方法所涉及的概率计算方法的方法 流程图;
[0052]图2F是本发明另一个实施例提供的活体鉴别方法所涉及的匹配计算示意图;
[0053]图3是本发明又一个实施例提供的活体鉴别方法的方法流程图;
[00M]图4是本发明还一个实施例提供的活体鉴别方法的方法流程图;
[0055]图5是本发明还一个实施例提供的活体鉴别方法的方法流程图;
[0056]图6是本发明一个实施例提供的活体鉴别装置的结构方框图;
[0057]图7是本发明另一个实施例提供的活体鉴别装置的结构方框图;
[0058]图8是本发明又一个实施例提供的活体鉴别装置的结构方框图;
[0059]图9是本发明还一个实施例提供的活体鉴别装置的结构方框图;
[0060]图1〇是本发明一个实施例提供的终端的结构方框图;
[0061]图11是本发明一个实施例提供的服务器的结构方框图。
具体实施方式
[0062]为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明实施方 式作进一步地详细描述。
[0063]本发明实施例中提到的终端可以是:手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器 (Moving Picture Experts Group Audio Layer III,动态影像专家压缩标准音频层面3)、 MP4 (Moving Picture Experts Group Audio Layer IV,动态影像专家压缩标准音频层面 4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等可拍摄的终端。
[0064]本发明实施例中提到的唇部变化包括唇部形状变化、唇部纹理变化和唇部颜色变 化中的任意一种;唇部图像序列包括唇部形状序列、唇部纹理序列和唇部颜色序列中的任 意一种;当唇部变化是唇部形状变化时,唇部图像序列是唇部形状序列;当唇部变化是唇部 纹理变化时,唇部图像序列是唇部纹理序列;当唇部变化为唇部颜色变化时,唇部图像序列 是唇部颜色序列。
[0065]请参考图1,其不出了本发明一个实施例提供的活体鉴别方法的方法流程图该方 法,包括: 、
[0066]步骤102,向被鉴别对象提供唇语提示信息;
[0067]该唇语提示信息可以是随机生成的提示信息;或,该唇语提示信息在相邻的鉴别 过程中是不同的提示信息。
[0068] 步骤104,采集被鉴别对象的至少一帧图像;
[0069]步骤106,在至少一帧图像中包括唇部变化时,检测唇部变化与唇语提示信息是否 匹配;
[0070]步骤1〇8,若唇部变化与唇语提示信息匹配,则确定被鉴别对象是活体。
[0071]综上所述,本实施例提供的活体鉴别方法,通过向被鉴别对象提供唇语提示信息; 采集被鉴别对象的至少一帧图像;在至少一帧图像中包括唇部变化时,检测唇部变化与唇 语提示信息是否匹配;若唇部变化与唇语提示信息匹配,则确定被鉴别对象是活体;解决了 若非法用户将合法用户的照片放在自身面部前方,仍然能够通过身份认证,导致出现安全 隐患的问题;达到了能够鉴别出被鉴别对象是否为活体的效果。
[0072]请参考图2A,其示出了本发明另一个实施例提供的活体鉴别方法的方法流程图。 本实施例以该活体鉴别方法应用于终端中来举例说明。该方法,包括:
[0073]步骤201,向被鉴别对象提供唇语提示信息;
[0074]首先,终端生成唇语提示信息。比如,在终端中存在一个唇语提示信息库,当需要 进行活体鉴别时,终端从该唇语提示信息库中随机抽取一个唇语提示信息作为终端生成的 唇语提示信息。
[0075]或者,服务器生成唇语提示信息。比如,在服务器中存在一个唇语提示信息库,当 需要进彳丁活体鉴别时,服务器从该唇语提不7[目息库中随机抽取一个唇语提示信息作为服务 器生成的唇语提示信息。服务器将该唇语提示信息发送给终端。对应地,终端接收该唇语提 示信息。
[0076]也即,该唇语提不信息可以是随机生成的提示信息;或,该唇语提示信息在相邻的 鉴别过程中是不同的提示信息。
[0077]然后,终端向被鉴别对象提供该唇语提示信息。本发明实施例中可以通过以下四 种方式中的任意一种向被鉴别对象提供唇语提示信息。
[0078]第一种可能的实现方式,终端显不文本形式的该唇语提示信息;
[0079]请参考图2B,其示出了终端显示文本形式的该唇语提示信息的界面示意图。在终 端的显示界面20上显示一个文本形式的唇语提示信息21,该唇语提示信息21提示被鉴别对 象读出“我想要解锁”。
[0080]第二种可能的实现方式,终端显示图像形式的该唇语提示信息;
[0081 ]请参考图2C,其示出了终端显示图像形式的该唇语提示信息的界面示意图。在终 端的显示界面20上显示一个图像形式的唇语提示信息22,该唇语提示信息22提示被鉴别对 象读出图片中的水果的名称“西瓜”。
[0082]第三种可能的实现方式,终端显示视频形式的该唇语提示信息;
[0083]在终端的显示界面上显示一个视频形式的唇语提示信息,该唇语提示信息提示被 鉴别对象回答出视频中提出的问题的答案。
[0084]第四种可能的实现方式,终端播放音频形式的该唇语提示信息。
[0085]终端播放一段音频形式的该唇语提示信息,该唇语提示信息提示被鉴别对象读出 与该音频中一致的该唇语提示信息。
[0086] 步骤202,采集被鉴别对象的至少一帧图像;
[0087]终端采集被鉴别对象的至少一帧图像。
[0088]当终端具有前置摄像头时,终端可以通过拍摄照片的方式采集到被鉴别对象的至 少一帧图像。终端还可以通过拍摄视频的方式采集到被鉴别对象的至少一帧图像。
[0089] 步骤2〇3,在至少一帧图像中包括唇部变化时,提取至少一帧图像中的唇部图像序 列,该唇部图像序列用于表征被鉴别对象的唇部变化;
[0090] 在采集到的至少一帧图像中包括唇部变化时,终端检测唇部变化与唇语提示信息 是否匹配。具体来讲:
[0091] 终端通过人脸识别技术,可以确定采集到的至少一帧图像中是否存在人脸。当该 至少一帧图像中存在人脸时,可以通过唇部颜色与肤色的区别确定人脸中的唇部的位置。 当获取到唇部的位置时,可以采用模型点的方法确定该图像中的被鉴别对象是否存在唇部 变化。
[0092] 模型点是指位于唇部边缘曲线上的角点,请参考图2D,一种可能的实施方式中,唇 部的上边缘可以包括5个模型点222,唇部的下边缘也可以包括5个模型点222。
[0093]终端可以采用模型点的方法确定唇部各点的位置,构成某一时刻的唇部图像的一 个状态。按照时间顺序,终端提取每一帧图像中的唇部图像,构成一个唇部图像序列。该唇 部图像序列用于表征被鉴别对象的唇部变化。
[0094]步骤2〇4,计算唇部图像序列与唇语提示信息所对应的字符串匹配的概率值;
[0095]终端计算唇部图像序列与唇语提示信息所对应的字符串匹配的概率值。
[0096]每个唇语提示信息对应一个字符串,终端根据提取到的唇部图像序列和唇语提示 信息对应的字符串计算两者匹配的概率值。
[0097] 该步骤204可以包括但不限于如下子步骤,请参考图2E:
[0098]步骤204a,根据与唇语提示信息对应的字符串中的字符排列,在预设的隐马尔科 夫模型中选择与该字符串所对应的预测模型序列,隐马尔科夫模型包括n个预测模型,每个 预测模型与一个字符对应,n多1;
[0099]终端将与唇语提示信息对应的字符串输入隐马尔科夫模型,该隐马尔科夫模型包 括与不同字符对应的预测模型。
[0100]比如,与唇语提示信息对应的字符串为“215”,包含三个字符。终端根据字符串 “215”在隐马尔科夫模型中,选择与字符“2”对应的预测模型、与字符“1”对应的预测模型和 与字符“5”对应的预测模型,得到一个预测模型序列。
[0101]步骤204b,识别唇部图像序列与预测模型序列的匹配度;
[0102] 终端识别唇部图像序列与预测模型序列的匹配度。
[0103]比如,如图2F所示,终端将唇部图像23输入字符“2”的预测模型24后,可以计算得 到匹配度1为9〇%;将唇部图像25输入字符“1”的预测模型26后,可以计算得到匹配度2为 95%;将唇部图像27输入字符“5”的预测模型28后,可以计算得到匹配度3为98%。
[0104] 步骤204c,根据匹配度计算唇部图像序列与字符串匹配的概率值。
[0105]终端根据匹配度计算唇部图像序列与字符串匹配的概率值。
[0106]比如,唇部图像序列和与字符串中三个字符对应的预测模型的匹配度分别为 9〇 %、95 %和98 %,则终端根据匹配度计算唇部图像序列与该字符串匹配的概率值为9〇 95%*98%=84%。
[0107] 步骤205,检测概率值是否大于预设阈值。
[0108] 终端检测概率值是否大于预设阈值。
[0109]比如,预设阈值为80%,84%>80%,故该概率值大于预设阈值,即唇部变化与该唇 语提示信息匹配。
[0110]步骤206,若唇部变化与唇语提示信息匹配,则确定被鉴别对象是活体。
[0111]若唇部变化与唇语提不信息匹配,则终端确定被鉴别对象是活体;若唇部变化与 唇语提示信息不匹配,则终端确定被鉴别对象不是活体。
[0112]综上所述,本实施例提供的活体鉴别方法,通过向被鉴别对象提供唇语提示信息; 采集被鉴别对象的至少一帧图像;在至少一帧图像中包括唇部变化时,检测唇部变化与唇 语提示信息是否匹配;若唇部变化与唇语提示信息匹配,则确定被鉴别对象是活体;解决了 若非法用户将合法用户的照片放在自身面部前方,仍然能够通过身份认证,导致出现安全 隐患的问题;达到了能够鉴别出被鉴别对象是否为活体的效果。
[0113]而且由于唇语提示信息可以是随机生成的提示信息,其具有与验证码验证机制同 等的安全级别。
[0114]本实施例提供的活体鉴别方法,还通过提取至少一帧图像中的唇部图像序列,该 唇部图像序列用于表征被鉴别对象的唇部变化;计算唇部图像序列与唇语提示信息所对应 的字符串匹配的概率值;检测概率值是否大于预设阈值;达到了更可靠检测唇部变化与唇 语提示信息是否匹配的效果。
[0115] 需要说明的是,本实施例提供的活体鉴别方法,在确定被鉴别对象为活体之后,还 可以结合人脸识别方法,检测该被鉴别对象是否为合法用户,若为合法用户,则允许执行后 续操作。比如,执行解锁操作,当结合人脸识别方法,检测该被鉴别对象为活体且是合法用 户后,允许终端执行解锁操作,提高了安全性。
[0116] 还需要说明的是,在步骤204之前,该方法还可以包括:
[0117]预先建立预测模型,也即隐马尔科夫模型,该预测模型包括每个字符对应的唇部 变化的预测模型。
[0118]该方法可以包括但不限于如下子步骤:
[0119] 一、获取n个被鉴别对象反馈的不同字符对应的唇部变化的至少一帧图像,n多1;
[0120] n个被鉴别对象根据唇语提示信息反馈不同字符对应的唇部变化,终端获取对应 该唇部变化的至少一帧图像。每个被鉴别对象对应的至少一帧图像,可以称为一个样本。终 端可以通过获取大量样本,进行统计。
[0121 ]二、提取至少一帧图像中每个字符对应的唇部图像序列;
[0122]对于每个样本,终端按照时间顺序,提取每一帧图像中的唇部图像,构成一个唇部 图像序列。该唇部图像序列用于表征被鉴别对象的唇部变化。
[0123]二、根据每个字符对应的唇部图像序列,统计得到每个字符对应的唇部变化的预 测模型。
[0124]请参考图3,其示出了本发明又一个实施例提供的活体鉴别方法的方法流程图。本 实施例以该活体鉴别方法应用于服务器中来举例说明。该方法,包括:
[0125]步骤3〇2,接收终端发送的至少一帧图像;
[0126]步骤304,获取终端向被鉴别对象提供的唇语提示信息;
[0127]步骤3〇6,在至少一帧图像中包括唇部变化时,检测唇部变化与唇语提示信息是否 匹配;
[0128]步骤3〇8,向终端反馈检测结果。
[0129]综上所述,本实施例提供的活体鉴别方法,通过接收终端发送的至少一帧图像;获 取终端向被鉴别对象提供的唇语提示信息;在至少一帧图像中包括唇部变化时,检测唇部 变化与唇语提示信息是否匹配;向终端反馈检测结果;解决了若非法用户将合法用户的照 片放在自身面部前方,仍然能够通过身份认证,导致出现安全隐患的问题;达到了能够鉴别 出被鉴别对象是否为活体的效果。
[0130]请参考图4,其示出了本发明还一个实施例提供的活体鉴别方法的方法流程图。本 实施例以该活体鉴别方法应用于终端和服务器中来举例说明。该方法,包括:
[0131] 步骤401,服务器生成唇语提示信息;
[0132] 服务器生成唇语提示信息。
[0133]该唇语提示信息可以是随机生成的提示信息。比如,在服务器中存在一个唇语提 示信息库,当需要进行活体鉴别时,服务器从该唇语提示信息库中随机抽取一个唇语提示 信息作为服务器生成的唇语提示信息。
[0134]唇语提示信息可以是文字、图片或者视频,每个唇语提示信息对应一个字符串。 [0135]步骤402,服务器向终端发送该唇语提示信息;
[0136]在唇语提示信息是服务器生成的信息时,服务器向终端发送该唇语提示信息。
[0137] 步骤403,终端向被鉴别对象提供唇语提示信息;
[0138] 终端向被鉴别对象提供唇语提示信息。本发明实施例中可以通过以下四种方式中 的任意一种向被鉴别对象提供唇语提示信息。
[0139] 第一种可能的实现方式,终端显示文本形式的该唇语提示信息;
[0140]在终端的显示界面上显示一个文本形式的唇语提示信息,该唇语提示信息提示被 鉴别对象读出该文本中的文字。
[0141]第二种可能的实现方式,终端显示图像形式的该唇语提示信息;
[0142]在终端的显示界面上显示一个图像形式的唇语提示信息,该唇语提示信息提示被 鉴别对象读出图片中的物体的名称。
[0143]第三种可能的实现方式,终端显示视频形式的该唇语提示信息;
[0144]在终端的显示界面上显示一个视频形式的唇语提示信息,该唇语提示信息提示被 鉴别对象回答出视频中提出的问题的答案。
[0145]第四种可能的实现方式,终端播放音频形式的该唇语提示信息。
[0146]终端播放一段音频形式的该唇语提示信息,该唇语提示信息提示被鉴别对象读出 与该音频中一致的该唇语提示信息。
[0147]步骤404,终端采集被鉴别对象的至少一帧图像;
[0148]终端采集被鉴别对象的至少一帧图像。当终端具有前置摄像头时,终端可以通过 拍摄照片的方式采集到被鉴别对象的至少一帧图像。当终端具有前置摄像头时,终端可以 通过拍摄视频的方式采集到被鉴别对象的至少一帧图像。
[0149]步骤405,终端将该至少一帧图像发送给服务器;
[0150] 步骤406,服务器接收终端发送的该至少一帧图像;
[0151]步骤407,在至少一帧图像中包括唇部变化时,服务器检测唇部变化与唇语提示信 息是否匹配;
[0152] 通过人脸识别技术,可以确定至少一帧图像中是否存在人脸。当该至少一帧图像 中存在人脸时,可以通过唇部颜色与肤色的区别确定人脸中的唇部的位置。当获取到唇部 的位置时,可以采用模型点的方法确定该图像中的被鉴别对象是否存在唇部变化。
[0153]该步骤407可以包括但不限于如下子步骤:
[0154]步骤一,服务器提取至少一帧图像中的唇部图像序列,该唇部图像序列用于表征 被鉴别对象的唇部变化;
[0155]服务器通过人脸识别技术,可以确定采集到的至少一帧图像中是否存在人脸。当 该至少一帧图像中存在人脸时,可以通过唇部颜色与肤色的区别确定人脸中的唇部的位 置。当获取到唇部的位置时,可以采用模型点的方法确定该图像中的被鉴别对象是否存在 唇部变化。
[0156]模型点是指位于唇部边缘曲线上的角点。服务器可以采用模型点的方法确定唇部 各点的位置,构成某一时刻的唇部图像的一个状态。按照时间顺序,终端提取每一帧图像中 的唇部图像,构成一个唇部图像序列。该唇部图像序列用于表征被鉴别对象的唇部变化。
[0157] 步骤二,服务器计算唇部图像序列与唇语提示信息所对应的字符串匹配的概率 值;
[0158] 唇语提示信息对应一个字符串,服务器根据提取到的唇部图像序列和唇语提示信 息对应的字符串计算两者匹配的概率值。
[0159] 该步骤二可以包括但不限于如下子步骤:
[0160] 1,服务器根据与唇语提示信息对应的字符串中的字符排列,在预设的隐马尔科夫 模型中选择与该字符串所对应的预测模型序列,隐马尔科夫模型包括n个预测模型,每个预 测模型与一个字符对应,n多1;
[0161] 比如,字符串为“WORD”,包含四个字符。服务器选择与“W”、“0”、“R”、“D”四个字符 分别对应的预测模型。
[0162] 2,服务器识别唇部图像序列与预测模型序列的匹配度;
[0163] 比如,服务器识别唇部图像序列中与“W”字符对应的预测模型的匹配度为90 %,服 务器识别唇部图像序列中与“〇”字符对应的预测模型的匹配度为95%,服务器识别唇部图 像序列中与“R”字符对应的预测模型的匹配度为98% ;服务器识别唇部图像序列中与“R”字 符对应的预测模型的匹配度为90%。
[0164] 3,服务器根据匹配度计算唇部图像序列与字符串匹配的概率值;
[0165] 比如,唇部图像序列和与字符串中四个字符对应的预测模型的匹配度分别为 90%、%%、98%和90%,则服务器根据匹配度计算唇部图像序列与该字符串匹配的概率值 为 90%*95%*98%*90%=75%。
[0166] 步骤三,服务器检测概率值是否大于预设阈值。
[0167]比如,预设阈值为80%,75%〈80%,故该概率值小于预设阈值,即唇部变化与该唇 语提示信息不匹配。
[0168] 步骤408,服务器向终端反馈检测结果;
[0169] 该检测结果可以是唇部变化与该唇语提示信息匹配,也可以是唇部变化与该唇语 提示信息不匹配。
[0170] 步骤409,若唇部变化与唇语提示信息匹配,则终端确定被鉴别对象是活体。
[0171] 若唇部变化与唇语提示信息匹配,则终端确定被鉴别对象是活体;若唇部变化与 唇语提示信息不匹配,则终端确定被鉴别对象不是活体。
[0172]综上所述,本实施例提供的活体鉴别方法,通过向被鉴别对象提供唇语提示信息; 采集被鉴别对象的至少一帧图像;在至少一帧图像中包括唇部变化时,检测唇部变化与唇 语提示信息是否匹配;若唇部变化与唇语提示信息匹配,则确定被鉴别对象是活体;解决了 若非法用户将合法用户的照片放在自身面部前方,仍然能够通过身份认证,导致出现安全 隐患的问题;达到了能够鉴别出被鉴别对象是否为活体的效果。
[0173]本实施例提供的活体鉴别方法,还通过提取至少一帧图像中的唇部图像序列,该 唇部图像序列用于表征被鉴别对象的唇部变化;计算唇部图像序列与唇语提示信息所对应 的字符串匹配的概率值;检测概率值是否大于预设阈值;达到了更可靠地检测唇部变化与 唇语提示信息是否匹配的效果。
[0174]需要说明的是,本实施例提供的活体鉴别方法,在确定被鉴别对象为活体之后,还 可以结合人脸识别方法,检测该被鉴别对象是否为合法用户,若为合法用户,则允许执行后 续操作。比如,执行解锁操作,当结合人脸识别方法,检测该被鉴别对象为活体且是合法用 户后,允许终端这行解锁操作,提高了安全性。
[0175] 请参考图5,其示出了本发明还一个实施例提供的活体鉴别方法的方法流程图。本 实施例以该活体鉴别方法应用于终端和服务器中来举例说明。该方法,包括:
[0176] 步骤501,终端生成唇语提示信息;
[0177] 终端生成唇语提示信息。
[0178]该唇语提示信息可以是随机生成的提示信息。比如,在终端中存在一个唇语提示 信息库,当需要进行活体鉴别时,终端从该唇语提示信息库中随机抽取一个唇语提示信息 作为终端生成的唇语提示信息。
[0179]唇语提示信息可以是文字、图片或者视频,每个唇语提示信息对应一个字符串。 [0180] 步骤502,终端向被鉴别对象提供唇语提示信息;
[0181]终端向被鉴别对象提供唇语提示信息。本实施例中可以通过以下四种方式中的任 意一种向被鉴别对象提供唇语提示信息。
[0182]第一种可能的实现方式,终端显不文本形式的该唇语提示信息;
[0183]在终端的显示界面上显示一个文本形式的唇语提示信息,该唇语提示信息提示被 鉴别对象读出该文本中的文字。
[0184]第二种可能的实现方式,终端显不图像形式的该唇语提示信息;
[0185]在终端的显示界面上显示一个图像形式的唇语提示信息,该唇语提示信息提示被 鉴别对象读出图片中的物体的名称。
[0186]第三种可能的实现方式,终端显示视频形式的该唇语提示信息;
[0187]在终端的显示界面上显示一个视频形式的唇语提示信息,该唇语提示信息提示被 鉴别对象回答出视频中提出的问题的答案。
[0188]第四种可能的实现方式,终端播放音频形式的该唇语提示信息。
[0189]终端播放一段音频形式的该唇语提示信息,该唇语提示信息提示被鉴别对象读出 与该音频中一致的该唇语提示信息。
[0190]步骤503,终端向服务器发送该唇语提示信息;
[0191]在唇语提示信息是终端生成的信息时,向服务器发送该唇语提示信息;
[0192]步骤504,服务器接收终端发送的该唇语提示信息;
[0193]步骤505,终端采集被鉴别对象的至少一帧图像;
[0194]终端采集被鉴别对象的至少一帧图像。当终端具有前置摄像头时,终端可以通过 前置摄像头采集到被鉴别对象的至少一帧图像。
[0195]步骤506,终端将该至少一帧图像发送给服务器;
[0196] 步骤507,服务器接收终端发送的该至少一帧图像;
[0197]需要说明的是,在其它实施例中,终端可以将唇语提示信息和至少一帧图像同时 发送给服务器。
[0198]步骤508,在至少一帧图像中包括唇部变化时,服务器检测唇部变化与唇语提示信 息是否匹配;
[0199]通过人脸识别技术,可以确定至少一帧图像中是否存在人脸。当该至少一帧图像 中存在人脸时,可以通过唇部颜色与肤色的区别确定人脸中的唇部的位置。当获取到唇部 的位置时,可以采用模型点的方法确定该图像中的被鉴别对象是否存在唇部变化。
[0200] 该步骤508可以包括但不限于如下子步骤:
[0201]步骤508A,服务器提取至少一帧图像中的唇部图像序列,该唇部图像序列用于表 征被鉴别对象的唇部变化;
[0202] 服务器提取至少一帧图像中的唇部图像序列,该唇部图像序列用于表征被鉴别对 象的唇部变化。服务器采用模型点的方法确定唇部各点的位置,构成某一时刻的唇部图像 的一个状态。按照时间顺序,服务器提取每一帧图像中的唇部图像,构成一个唇部图像序 列。该唇部图像序列用于表征被鉴别对象的唇部变化。
[0203] 步骤508B,服务器计算唇部图像序列与唇语提示信息所对应的字符串匹配的概率 值;
[0204] 唇语提示信息对应一个字符串,服务器根据提取到的唇部图像序列和唇语提示信 息对应的字符串计算两者匹配的概率值。
[0205] 该步骤508B可以包括但不限于如下子步骤:
[0206] 步骤508B-1,服务器根据与唇语提示信息对应的字符串中的字符排列,在预设的 隐马尔科夫模型中选择与该字符串所对应的预测模型序列,隐马尔科夫模型包括n个预测 模型,每个预测模型与一个字符对应,1;
[0207] 比如,字符串为“WORD”,包含四个字符。服务器选择与“W”、“0”、“R”、“D”四个字符 分别对应的预测模型。
[0208] 步骤508B-2,服务器识别唇部图像序列与预测模型序列的匹配度;
[0209]比如,服务器识别唇部图像序列中与“W”字符对应的预测模型的匹配度为90%,月艮 务器识别唇部图像序列中与“0”字符对应的预测模型的匹配度为95%,服务器识别唇部图 像序列中与“R”字符对应的预测模型的匹配度为98%;服务器识别唇部图像序列中与“R”字 符对应的预测模型的匹配度为90%。
[0210] 步骤508B-3,服务器根据匹配度计算唇部图像序列与字符串匹配的概率值;
[0211]比如,唇部图像序列和与字符串中四个字符对应的预测模型的匹配度分别为 9〇%、%%、98%和90%,则服务器根据匹配度计算唇部图像序列与该字符串匹配的概率值 为 90%*95%*98%*90%=75%。
[0212] 步骤508C,服务器检测概率值是否大于预设阈值。
[0213]比如,预设阈值为80%,75%〈80%,故该概率值小于预设阈值,即唇部变化与该唇 语提示信息不匹配。
[0214] 步骤509,服务器向终端反馈检测结果;
[0215]该检测结果可以是唇部变化与该唇语提示信息匹配,也可以是唇部变化与该唇语 提示信息不匹配。
[0216]步骤510,若唇部变化与唇语提示信息匹配,则终端确定被鉴别对象是活体。
[0217]若唇部变化与唇语提示信息匹配,则终端确定被鉴别对象是活体;若唇部变化与 唇语提示信息不匹配,则终端确定被鉴别对象不是活体。
[0218]综上所述,本实施例提供的活体鉴别方法,通过向被鉴别对象提供唇语提示信息; 采集被鉴别对象的至少一帧图像;在至少一帧图像中包括唇部变化时,检测唇部变化与唇 语提示信息是否匹配;若唇部变化与唇语提示信息匹配,则确定被鉴别对象是活体;解决了 若非法用户将合法用户的照片放在自身面部前方,仍然能够通过身份认证,导致出现安全 隐患的问题;达到了能够鉴别出被鉴别对象是否为活体的效果。
[0219] 本实施例提供的活体鉴别方法,还通过提取至少一帧图像中的唇部图像序列,该 唇部图像序列用于表征被鉴别对象的唇部变化;计算唇部图像序列与唇语提示信息所对应 的字符串匹配的概率值;检测概率值是否大于预设阈值;达到了更可靠地检测唇部变化与 唇语提示信息是否匹配的效果。
[0220]需要说明的是,本实施例提供的活体鉴别方法,在确定被鉴别对象为活体之后,还 可以结合人脸识别方法,检测该被鉴别对象是否为合法用户,若为合法用户,则允许执行后 续操作。比如,执行解锁操作,当结合人脸识别方法,检测该被鉴别对象为活体且是合法用 户后,允许终端这行解锁操作,提高了安全性。
[0221]请参考图6,其示出了本发明一个实施例提供的活体鉴别装置的结构方框图。本实 施例以该活体鉴别装置应用于终端中来举例说明。该活体鉴别装置可以通过软件、硬件或 者两者的结合实现成为终端的全部或者一部分,该装置,包括:
[0222]信息提供模块620,用于向被鉴别对象提供唇语提示信息;
[0223]图像采集模块640,用于采集所述被鉴别对象的至少一帧图像;
[0224]第一检测模块660,在所述至少一帧图像中包括唇部变化时,检测所述唇部变化与 所述唇语提示信息是否匹配;
[0225] 活体确定模块680,用于若所述唇部变化与所述唇语提示信息匹配,则确定所述被 鉴别对象是活体。
[0226] 综上所述,本实施例提供的活体鉴别装置,通过向被鉴别对象提供唇语提示信息; 采集被鉴别对象的至少一帧图像;在至少一帧图像中包括唇部变化时,检测唇部变化与唇 语提示信息是否匹配;若唇部变化与唇语提示信息匹配,则确定被鉴别对象是活体;解决了 若非法用户将合法用户的照片放在自身面部前方,仍然能够通过身份认证,导致出现安全 隐患的问题;达到了能够鉴别出被鉴别对象是否为活体的效果。
[0227] 请参考图7,其示出了本发明另一个实施例提供的活体鉴别装置的结构方框图。本 实施例以该活体鉴别装置应用于终端中来举例说明。该活体鉴别装置可以通过软件、硬件 或者两者的结合实现成为终端的全部或者一部分,该装置,包括:
[0228] 信息提供模块720,用于向被鉴别对象提供唇语提示信息;
[0229]图像采集模块740,用于采集所述被鉴别对象的至少一帧图像;
[0230] 第一检测模块760,在所述至少一帧图像中包括唇部变化时,检测所述唇部变化与 所述唇语提示信息是否匹配;
[0231] 活体确定模块780,用于若所述唇部变化与所述唇语提示信息匹配,则确定所述被 鉴别对象是活体。
[0232] 可选地,所述第一检测模块760,包括:
[0233]第一提取单元762,用于提取所述至少一帧图像中的唇部图像序列,所述唇部图像 序列用于表征所述被鉴别对象的唇部变化;
[0234]第一计算单元764,用于计算所述唇部图像序列与所述唇语提示信息所对应的字 符串匹配的概率值;
[0235]第三检测单元766,用于检测所述概率值是否大于预设阈值。
[0236] 可选地,所述第一计算单元764,包括:
[0237]第一选择子单元7642,用于根据与所述唇语提示信息对应的字符串中的字符排 列,在预设的隐马尔科夫模型中选择与所述字符串所对应的预测模型序列,所述隐马尔科 夫模型包括n个预测模型,每个预测模型与一个字符对应,n多1;
[0238] 第一识别子单元7644,用于识别所述唇部图像序列与所述预测模型序列的匹配 度;
[0239]第三计算子单元7646,用于根据所述匹配度计算所述唇部图像序列与所述字符串 匹配的概率值。
[0240]可选地,所述第一检测模块760,包括:
[0241]第一检测单元%7,用于在所述唇语提示信息是终端生成的信息时,将所述至少= 帧图像和所述唇语提示信息发送给服务器,所述服务器用于在所述至少一帧图像中包括唇 部变化时,检测所述唇部变化与所述唇语提示信息是否匹配;
[0242]或,
[0243] 第二检测单元76S,用于在所述唇语提示信息是从服务器获取的信息时,将所述至 少一帧图像发送给所述服务器,所述服务器用于在所述至少一巾贞图像中包括唇部变化时’ 检测所述唇部变化与所述唇语提示信息是否匹配。
[0244] 可选地,所述信息提供模块720,包括:
[0245] 第一提供单元722,用于显示文本形式的所述唇语提示信息;
[0246] 和/或,
[0247] 第二提供单元724,用于显示图像形式的所述唇语提示信息;
[0248] 和/或,
[0249]第三提供单元726,用于显示视频形式的所述唇语提示信息;
[0250] 和/或,
[0251] 第四提供单元728,用于播放音频形式的所述唇语提示信息。
[0252]综上所述,本实施例提供的活体鉴别装置,通过向被鉴别对象提供唇语提示信息; 采集被鉴别对象的至少一帧图像;在至少一帧图像中包括唇部变化时,检测唇部变化与唇 语提示信息是否匹配;若唇部变化与唇语提示信息匹配,则确定被鉴别对象是活体;解决了 若非法用户将合法用户的照片放在自身面部前方,仍然能够通过身份认证,导致出现安全 隐患的问题;达到了能够鉴别出被鉴别对象是否为活体的效果。
[0253]请参考图8,其示出了本发明又一个实施例提供的活体鉴别装置的结构方框图。本 实施例以该活体鉴别装置应用于服务器中来举例说明。该活体鉴别装置可以通过软件、硬 件或者两者的结合实现成为服务器的全部或者一部分,该装置,包括:
[0254]图像接收模块820,用于接收终端发送的至少一帧图像;
[0255]信息获取模块840,用于获取所述终端向被鉴别对象提供的唇语提示信息;
[0256] 第二检测模块860,用于在所述至少一帧图像中包括唇部变化时,检测所述唇部变 化与所述唇语提示信息是否匹配;
[0257]结果反馈模块880,用于向所述终端反馈检测结果。
[0258]综上所述,本实施例提供的活体鉴别装置,通过接收终端发送的至少一帧图像;获 取所述终端向被鉴别对象提供的唇语提示信息;在所述至少一帧图像中包括唇部变化时, 检测所述唇部变化与所述唇语提示信息是否匹配;向所述终端反馈检测结果;解决了若非 法用户将合法用户的照片放在自身面部前方,仍然能够通过身份认证,导致出现安全隐患 的问题;达到了能够鉴别出被鉴别对象是否为活体的效果。
[0259]请参考图9,其示出了本发明还一个实施例提供的活体鉴别装置的结构方框图。本 实施例以该活体鉴别装置应用于服务器中来举例说明。该活体鉴别装置可以通过软件、硬 件或者两者的结合实现成为服务器的全部或者一部分,该装置,包括:
[0260]图像接收模块92〇,用于接收终端发送的至少一帧图像;
[0261]信息获取模块940,用于获取所述终端向被鉴别对象提供的唇语提示信息;
[0262] 第二检测模块%0,用于在所述至少一帧图像中包括唇部变化时,检测所述唇部变 化与所述唇语提示信息是否匹配;
[0263] 结果反馈模块980,用于向所述终端反馈检测结果。
[0264]可选地,所述第二检测模块960,包括:
[0265] 第二提取单元962,用于提取所述至少一帧图像中的唇部图像序列,所述唇部图像 序列用于表征所述被鉴别对象的唇部变化;
[0266]第二计算单元%4,用于计算所述唇部图像序列与所述唇语提示信息所对应的字 符串匹配的概率值;
[0267] 第四检测单元%6,用于检测所述概率值是否大于预设阈值。
[0268] 可选地,所述第二计算单元964,包括:
[0269] 第二选择子单元9642,用于根据与所述唇语提示信息对应的字符串中的字符排 列,在预设的隐马尔科夫模型中选择与所述字符串所对应的预测模型序列,所述隐马尔科 夫模型包括n个预测模型,每个预测模型与一个字符对应,n>l;
[0270] 第二识别子单元9644,用于识别所述唇部图像序列与所述预测模型序列的匹配 度;
[0271] 第四计算子单元9646,用于根据所述匹配度计算所述唇部图像序列与所述字符串 匹配的概率值。
[0272] 可选地,所述信息获取模块940,包括:
[0273] 第一获取单元942,用于在所述唇语提示信息是所述终端生成的信息时,接收所述 终端发送的所述唇语提示信息;
[0274] 第二获取单元944,用于在所述唇语提示信息是服务器生成并发送给所述终端的 信息时,读取存储在所述服务器的所述唇语提示信息。
[0275] 综上所述,本实施例提供的活体鉴别装置,通过接收终端发送的至少一帧图像;获 取所述终端向被鉴别对象提供的唇语提示信息;在所述至少一帧图像中包括唇部变化时, 检测所述唇部变化与所述唇语提示信息是否匹配;向所述终端反馈检测结果;解决了若非 法用户将合法用户的照片放在自身面部前方,仍然能够通过身份认证,导致出现安全隐患 的问题;达到了能够鉴别出被鉴别对象是否为活体的效果。
[0276]需要说明的是:上述实施例提供的活体鉴别装置在活体鉴别时,仅以上述各功能 模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模 块完成,即将设备的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功 能。另外,上述实施例提供的活体鉴别的装置和活体鉴别的方法实施例属于同一构思,其具 体实现过程详见方法实施例,这里不再赘述。
[0277]请参考图10,其示出了本发明一个实施例提供的终端的结构示意图。该终端用于 实施上述实施例中提供的活体鉴别方法。具体来讲:
[0278] 终端1000可以包括RF (Radio Frequency,射频)电路1010、包括有一个或一个以上 计算机可读存储介质的存储器1020、输入单元1030、显示单元1040、传感器1050、音频电路 l〇6〇、WiFi (wireless fidelity,无线保真)模块1070、包括有一个或者一个以上处理核心 的处理器1〇8〇、以及电源1090等部件。本领域技术人员可以理解,图10中示出的终端结构并 不构成对终端的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的 部件布置。其中:
[0279] RF电路1010可用于收发信息或通话过程中,信号的接收和发送,特别地,将基站的 下行信息接收后,交由一个或者一个以上处理器1080处理;另外,将涉及上行的数据发送给 基站。通常,RF电路1010包括但不限于天线、至少一个放大器、调谐器、一个或多个振荡器、 用户身份模块(SIM)卡、收发信机、耦合器、LNA (Low Noise Amplifier,低噪声放大器)、双 工器等。此外,RF电路1010还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。所述无线通信可以 使用任一通信标准或协议,包括但不限于GSM (Global System of Mobile communication, 全球移动通讯系统)、GPRS (General Packet Radio Service,通用分组无线服务)、CDMA (Code Division Multiple Access,码分多址)、WCDMA (Wideband Code Division Multiple Access,宽带码分多址)、LTE(Long Term Evolution,长期演进)、电子邮件、SMS (Short Messaging Service,短消息服务)等。
[0280]存储器1020可用于存储软件程序以及模块,处理器1080通过运行存储在存储器 1020的软件程序以及模块,从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器1〇2〇可主要包括 存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程 序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等;存储数据区可存储根据终端1〇〇〇的使用所创 建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外,存储器1020可以包括高速随机存取存储器, 还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存 储器件。相应地,存储器1020还可以包括存储器控制器,以提供处理器1080和输入单元1030 对存储器1020的访问。
[0281]输入单元1030可用于接收输入的数字或字符信息,以及产生与用户设置以及功能 控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。具体地,输入单元1030可包括图 像输入设备1031以及其他输入设备1032。图像输入设备1031可以是摄像头,也可以是光电 扫描设备。除了图像输入设备1031,输入单元1030还可以包括其他输入设备1032。具体地, 其他输入设备1032可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、 轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
[0282]显示单元1040可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及终端1〇〇〇 的各种图形用户接口,这些图形用户接口可以由图形、文本、图标、视频和其任意组合来构 成。显不单兀1040可包括显不面板1041,可选的,可以米用LCD (Liquid Crystal Display, 液晶显示器)、0LED (Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)等形式来配置显示 面板1041。
[0283] 终端1000还可包括至少一种传感器1050,比如光传感器、运动传感器以及其他传 感器。具体地,光传感器可包括环境光传感器及接近传感器,其中,环境光传感器可根据环 境光线的明暗来调节显示面板1041的亮度,接近传感器可在终端1000移动到耳边时,关闭 显示面板1041和/或背光。作为运动传感器的一种,重力加速度传感器可检测各个方向上 (一般为三轴)加速度的大小,静止时可检测出重力的大小及方向,可用于识别手机姿态的 应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲 击)等;至于终端1000还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传 感器,在此不再赘述。
[0284] 音频电路1060、扬声器1〇61,传声器1〇62可提供用户与终端1000之间的音频接口。 音频电路1060可将接收到的音频数据转换后的电信号,传输到扬声器1061,由扬声器1061 转换为声音信号输出;另一方面,传声器1062将收集的声音信号转换为电信号,由音频电路 1060接收后转换为音频数据,再将音频数据输出处理器1080处理后,经RF电路1010以发送 给比如另一终端,或者将音频数据输出至存储器1020以便进一步处理。音频电路1060还可 能包括耳塞插孔,以提供外设耳机与终端1000的通信。
[0285] WiFi属于短距离无线传输技术,终端1000通过WiFi模块1070可以帮助用户收发电 子邮件、浏览网页和访问流式媒体等,它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图10示 出了 WiFi模块1070,但是可以理解的是,其并不属于终端1000的必须构成,完全可以根据需 要在不改变发明的本质的范围内而省略。
[0286]处理器1080是终端1000的控制中心,利用各种接口和线路连接整个手机的各个部 分,通过运行或执行存储在存储器1020内的软件程序和/或模块,以及调用存储在存储器 1020内的数据,执行终端1〇〇〇的各种功能和处理数据,从而对手机进行整体监控。可选的, 处理器1080可包括一个或多个处理核心;优选的,处理器1080可集成应用处理器和调制解 调处理器,其中,应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等,调制解调处理器 主要处理无线通信。可以理解的是,上述调制解调处理器也可以不集成到处理器1080中。 [0287]终端1000还包括给各个部件供电的电源1〇90(比如电池),优选的,电源可以通过 电源管理系统与处理器1080逻辑相连,从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功 耗管理等功能。电源1090还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源 故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
[0288] 尽管未示出,终端1000还可以包括蓝牙模块等,在此不再赘述。
[0289]具体在本实施例中,终端1000还包括有存储器,以及一个或者一个以上的程序,其 中一个或者一个以上程序存储于存储器中,且经配置以由一个或者一个以上处理器执行。 上述一个或者一个以上程序包含用于执行如上述实施例所提供的活体鉴别方法。
[0290]请参考图11,其示出了本发明一个实施例提供的服务器的结构示意图。所述服务 器1100包括中央处理单元(CPU) 1101、包括随机存取存储器(RAM) 1102和只读存储器(ROM) 1103的系统存储器1104,以及连接系统存储器1104和中央处理单元1101的系统总线1105。 所述服务器或终端1100还包括帮助计算机内的各个器件之间传输信息的基本输入/输出系 统(I/O系统)1106,和用于存储操作系统1113、应用程序1114和其他程序模块1115的大容量 存储设备1107。
[0291] 所述基本输入/输出系统1106包括有用于显示信息的显示器1108和用于用户输入 信息的诸如鼠标、键盘之类的输入设备1109。其中所述显示器1108和输入设备1109都通过 连接到系统总线1105的输入输出控制器1110连接到中央处理单元1101。所述基本输入/输 出系统1106还可以包括输入输出控制器1110以用于接收和处理来自键盘、鼠标、或电子触 控笔等多个其他设备的输入。类似地,输入输出控制器1110还提供输出到显示屏、打印机或 其他类型的输出设备。
[0292] 所述大容量存储设备1107通过连接到系统总线1105的大容量存储控制器(未示 出)连接到中央处理单元1101。所述大容量存储设备1107及其相关联的计算机可读介质为 服务器1100提供非易失性存储。也就是说,所述大容量存储设备5〇7可以包括诸如硬盘或者 CD-ROM驱动器之类的计算机可读介质(未示出)。
[0293] 不失一般性,所述计算机可读介质可以包括计算机存储介质和通信介质。计算机 存储介质包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据等信息的 任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。计算机存储介质包括 RAM、R0M、EPR0M、EEPR0M、闪存或其他固态存储其技术,CD-ROM、DVD或其他光学存储、磁带 盒、磁带、磁盘存储或其他磁性存储设备。当然,本领域技术人员可知所述计算机存储介质 不局限于上述几种。上述的系统存储器1104和大容量存储设备1107可以统称为存储器。
[0294] 根据本发明的各种实施例,所述服务器或终端11〇〇还可以通过诸如因特网等网络 连接到网络上的远程计算机运行。也即服务器或终端11 〇〇可以通过连接在所述系统总线 1105上的网络接口单元1111连接到网络1112,或者说,也可以使用网络接口单兀1111来连 接到其他类型的网络或远程计算机系统(未示出)。 ,
[0295] 所述存储器还包括一个或者一个以上的程序,所述一个或者一个以上程序存储于 存储器中,所述一个或者一个以上程序包含用于进行本发明实施例提供的活体鉴别方法的 指令。
[0296] 上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
[0297] 本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件 来完成,也可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读 存储介质中,上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
[0298] 以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和 原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1. 一种活体鉴别方法,其特征在于,所述方法包括: 向被鉴别对象提供唇语提示信息,所述唇语提示信息是随机生成的提示信息或在相邻 的鉴别过程中是不同的提示信息; 采集所述被鉴别对象的至少一帧图像; 在所述至少一帧图像中包括唇部变化时,检测所述唇部变化与所述唇语提示信息是否 匹配; 若所述唇部变化与所述唇语提示信息匹配,则确定所述被鉴别对象是活体; 所述在所述至少一帧图像中包括唇部变化时,检测所述唇部变化与所述唇语提示信息 是否匹配,包括: 提取所述至少一帧图像中的唇部图像序列,所述唇部图像序列用于表征所述被鉴别对 象的唇部变化; 根据与所述唇语提示信息对应的字符串中的字符排列,在预设的隐马尔科夫模型中选 择与所述字符串所对应的预测模型序列,所述隐马尔科夫模型包括n个预测模型,每个预测 模型与一个字符对应,n多1; 识别所述唇部图像序列与所述预测模型序列的匹配度; 根据所述匹配度计算所述唇部图像序列与所述字符串匹配的概率值; 检测所述概率值是否大于预设阈值。
2. 根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在所述至少一帧图像中包括唇部变化 时,检测所述唇部变化与所述唇语提示信息是否匹配,包括: 在所述唇语提示信息是终端生成的信息时,将所述至少一帧图像和所述唇语提示信息 发送给服务器,所述服务器用于在所述至少一帧图像中包括唇部变化时,检测所述唇部变 化与所述唇语提示信息是否匹配; 或, 在所述唇语提示信息是从服务器获取的信息时,将所述至少一帧图像发送给所述服务 器,所述服务器用于在所述至少一帧图像中包括唇部变化时,检测所述唇部变化与所述唇 语提示信息是否匹配。
3. —种活体鉴别方法,其特征在于,所述方法包括: 接收终端发送的至少一帧图像; 获取所述终端向被鉴别对象提供的唇语提示信息,所述唇语提示信息是随机生成的提 示信息或在相邻的鉴别过程中是不同的提示信息; 在所述至少一帧图像中包括唇部变化时,检测所述唇部变化与所述唇语提示信息是否 匹配; 向所述终端反馈检测结果; 所述在所述至少一帧图像中包括唇部变化时,检测所述唇部变化与所述唇语提示信息 是否匹配,包括: 提取所述至少一帧图像中的唇部图像序列,所述唇部图像序列用于表征所述被鉴别对 象的唇部变化; 根据与所述唇语提示信息对应的字符串中的字符排列,在预设的隐马尔科夫模型中选 择与所述字符串所对应的预测模型序列,所述隐马尔科夫模型包括n个预测模型,每个预测 模型与一个字符对应,n多1; 识别所述唇部图像序列与所述预测模型序列的匹配度; 根据所述匹配度计算所述唇部图像序列与所述字符串匹配的概率值; 检测所述概率值是否大于预设阈值。
4. 一种活体鉴别装置,其特征在于,所述装置包括: 信息提供模块,用于向被鉴别对象提供唇语提示信息,所述唇语提示信息是随机生成 的提示信息或在相邻的鉴别过程中是不同的提示信息; 图像采集模块,用于采集所述被鉴别对象的至少一帧图像; 第一检测模块,在所述至少一帧图像中包括唇部变化时,检测所述唇部变化与所述唇 语提示信息是否匹配; 活体确定模块,用于若所述唇部变化与所述唇语提示信息匹配,则确定所述被鉴别对 象是活体; 所述第一检测模块,包括: 第一提取单元,用于提取所述至少一帧图像中的唇部图像序列,所述唇部图像序列用 于表征所述被鉴别对象的唇部变化; 第一计算单元,用于根据与所述唇语提示信息对应的字符串中的字符排列,在预设的 隐马尔科夫模型中选择与所述字符串所对应的预测模型序列,所述隐马尔科夫模型包括n 个预测模型,每个预测模型与一个字符对应,n多1;识别所述唇部图像序列与所述预测模型 序列的匹配度;根据所述匹配度计算所述唇部图像序列与所述字符串匹配的概率值; 第三检测单元,用于检测所述概率值是否大于预设阈值。
5. 根据权利要求4所述的装置,其特征在于,所述第一检测模块,包括: 第一检测单元,用于在所述唇语提示信息是终端生成的信息时,将所述至少一帧图像 和所述唇语提示信息发送给服务器,所述服务器用于在所述至少一帧图像中包括唇部变化 时,检测所述唇部变化与所述唇语提示信息是否匹配; 或, 第二检测单元,用于在所述唇语提示信息是从服务器获取的信息时,将所述至少一帧 图像发送给所述服务器,所述服务器用于在所述至少一帧图像中包括唇部变化时,检测所 述唇部变化与所述唇语提示信息是否匹配。
6. —种活体鉴别装置,其特征在于,所述装置包括: 图像接收模块,用于接收终端发送的至少一帧图像; _ 信息获取模块,用于获取所述终端向被鉴别对象提供的唇语提示信息,所述唇语提示 信息是随机生成的提示信息或在相邻的鉴别过程中是不同的提示信息; 第二检测模块,用于在所述至少一帧图像中包括唇部变化时,检测所述唇部变化与所 述唇语提示信息是否匹配; 结果反馈模块,用于向所述终端反馈检测结果; 所述第二检测模块,包括: 第二提取单元、第二计算单元和第四检测单元; 所述第二提取单元,用于提取所述至少一帧图像中的唇部图像序列,所述唇部图像序 列用于表征所述被鉴别对象的唇部变化; 所述第二计算单元,用于根据与所述唇语提①彳目息对应的字*串中的字付排列,在预 设的隐马尔科夫模型中选择与所述字符串所对应的预测模型序列,所述隐马尔科夫模型包 括n个预测模型,每个预测模型与一个字符对应,n彡1;识别所述唇部图像序列与所述预测 模型序列的匹配度;根据所述匹配度计算所述唇部图像序列与所述字符串匹配的概率值; 所述第四检测单元,用于检测所述概率值是否大于预设阈值。
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