CN105426730A - 登录验证处理方法、装置及终端设备 - Google Patents

Abstract

本公开是关于一种登录验证处理方法、装置及终端设备，其中，登录验证处理方法，包括：获取待验证用户的第一人脸特征信息，在获取该第一人脸特征信息的预设时间段内，采集该待验证用户的第一人脸动作信息，在第一人脸特征信息与存储的待验证用户的第二人脸特征信息匹配，并且第一人脸动作信息与存储的待验证用户的第二人脸动作信息匹配时，确定待验证用户通过验证。本公开的技术方案，待验证用户的人脸特征信息和人脸动作信息均判别成功的情况下，该待验证用户才通过验证，有效避免了由于密码泄露造成的终端设备可以随意被使用致使用户账号安全受损的问题，有效的提高了该终端设备上用户的账户安全和财产安全。

Description

登录验证处理方法、装置及终端设备

技术领域

本公开涉及通信技术领域，尤其涉及一种登录验证处理方法、装置及终端设备。

背景技术

随着科学技术的发展，移动终端，例如手机或平板电脑不仅成为人们日常生活中不可缺少的通讯设备，同时随着移动终端技术的日趋成熟化，其系统锁定或对应用程序设置登录密码是比较常见的保护用户信息的基本功能。

相关技术中，系统锁定或应用程序登录主要是通过输入密码或解锁图案进行解锁和登录。但是如果其他人知道该移动终端的解锁密码或者解锁图案等密码，也可以随意使用，使得保护用户信息的基本功能变得无效，无法保证用户的财产安全。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种登录验证处理方法、装置及终端设备。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种登录验证处理方法，包括：

获取待验证用户的第一人脸特征信息；

在获取所述第一人脸特征信息的预设时间段内，采集所述待验证用户的第一人脸动作信息；

在所述第一人脸特征信息与存储的所述待验证用户的第二人脸特征信息匹配，并且所述第一人脸动作信息与存储的所述待验证用户的第二人脸动作信息匹配时，确定所述待验证用户通过验证。

结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中，所述在获取所述第一人脸特征信息的预设时间段内，采集所述待验证用户的第一人脸动作信息，包括：

利用摄像设备采集所述待验证用户的人脸运动轨迹。

结合第一方面，在第一方面的第二种可能的实现方式中，所述在获取所述第一人脸特征信息的预设时间段内，采集所述待验证用户的第一人脸动作信息，包括：

根据所述第一人脸特征信息，定位出所述第一人脸特征信息对应第一人脸图像中的人脸五官位置；

根据所述人脸五官位置，计算获取所述待验证用户的人脸朝向。

结合第一方面第一种和第二种可能实现方式中的任何一种可能的实现方式，在第一方面的第三种可能的实现方式中，在采集所述第一人脸特征信息的预设时间段内，采集所述待验证用户的第一人脸动作信息的过程中，还包括：

抽样获取所述第一人脸动作信息对应的第三人脸特征信息；

则在所述第一人脸特征信息与存储的所述待验证用户的第二人脸特征信息匹配，并且所述第一人脸动作信息与存储的所述待验证用户的第二人脸动作信息匹配时，确定所述待验证用户通过验证，包括：

在所述第一人脸特征信息与存储的所述待验证用户的第二人脸特征信息匹配，所述第一人脸动作信息与存储的所述待验证用户的第二人脸动作信息匹配，并且所述第三人脸特征信息与存储的所述待验证用户的第二人脸特征信息匹配时，确定所述待验证用户通过验证。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种登录验证处理装置，包括：

获取模块，被配置于获取待验证用户的第一人脸特征信息；

采集模块，被配置于在获取所述第一人脸特征信息的预设时间段内，采集所述待验证用户的第一人脸动作信息；

确定模块，被配置于在所述第一人脸特征信息与存储的所述待验证用户的第二人脸特征信息匹配，并且所述第一人脸动作信息与存储的所述待验证用户的第二人脸动作信息匹配时，确定所述待验证用户通过验证。

结合第二方面，在第二方面的第一种可能的实现方式中，所述采集模块，包括：

采集子模块，被配置于利用摄像设备采集所述待验证用户的人脸运动轨迹。

结合第二方面，在第二方面的第二种可能的实现方式中，所述采集模块，包括：

定位模块，被配置于根据所述第一人脸特征信息，定位出所述第一人脸特征信息对应第一人脸图像中的人脸五官位置；

计算模块，被配置于根据所述人脸五官位置，计算获取所述待验证用户的人脸朝向。

结合第二方面第一种和第二种可能实现方式中的任何一种可能的实现方式，在第二方面的第三种可能的实现方式中，所述采集模块，还被配置于在采集所述第一人脸动作信息的过程中，抽样获取所述第一人脸动作信息对应的第三人脸特征信息；

则所述确定模块，被配置于在所述第一人脸特征信息与存储的所述待验证用户的第二人脸特征信息匹配，所述第一人脸动作信息与存储的所述待验证用户的第二人脸动作信息匹配，并且所述第三人脸特征信息与存储的所述待验证用户的第二人脸特征信息匹配时，确定所述待验证用户通过验证。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种终端设备，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器用于：

获取待验证用户的第一人脸特征信息；

在获取所述第一人脸特征信息的预设时间段内，采集所述待验证用户的第一人脸动作信息；

在所述第一人脸特征信息与存储的所述待验证用户的第二人脸特征信息匹配，并且所述第一人脸动作信息与存储的所述待验证用户的第二人脸动作信息匹配时，确定所述待验证用户通过验证。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

通过获取待验证用户的第一人脸特征信息，以及在获取该第一人脸特征信息的预设时间段内，采集第一人脸动作信息，并且在该第一人脸特征信息与存储的该待验证用户的第二人脸特征信息匹配，并且第一人脸动作信息与存储的该待验证用户的第二人脸动作信息匹配时，才确定该待验证用户通过验证。本公开的技术方案，待验证用户的第一人脸特征信息和第一人脸动作信息均判别成功的情况下，该待验证用户才通过验证，有效避免了由于密码泄露造成的终端设备可以随意被使用致使用户账号安全受损的问题，有效的提高了该终端设备上用户的账户安全和财产安全。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种登录验证处理方法的流程图；

图2是根据另一示例性实施例示出的一种登录验证处理方法的流程图；

图3是根据另一示例性实施例示出的一种登录验证处理方法的流程图；

图4是根据一示例性实施例示出的一种登录验证处理装置的框图；

图5是根据一示例性实施例示出的一种登录验证处理装置的框图；

图6是根据一示例性实施例示出的一种终端设备的框图；

图7是根据一示例性实施例示出的一种终端设备的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1是根据一示例性实施例示出的一种登录验证处理方法的流程图。如图1所示，本实施例涉及的登录验证处理方法用于终端设备中，该终端设备例如可以是手机、平板电脑、台式机或笔记本等，也可以是具有系统锁定功能或具有登录密码功能的其他设备。该登录验证处理方法用于终端设备中，包括以下步骤。

在步骤S11中，获取待验证用户的第一人脸特征信息。

举例来说，若某用户想要登录某一终端设备，终端设备首先需要对该用户进行身份验证。可选的，该终端设备先接收到待验证用户的登录请求，该登录请求中包括的内容有该待验证用户的用户名等。随后，终端设备再根据待验证用户的用户名对上述登录请求进行处理。

终端设备根据待验证用户的登录请求，获取待验证用户的第一人脸特征信息，包括：利用摄像设备采集待验证用户某一时刻的人脸图像，得到第一人脸图像，继而获取与该第一人脸图像对应的第一人脸特征信息。该第一人脸特征信息可从待验证用户的第一人脸图像中直接得到。

在步骤S12中，在获取所述第一人脸特征信息的预设时间段内，采集该待验证用户的第一人脸动作信息。

终端设备在获取待验证用户的第一人脸特征信息的预设时间段内，采集第一人脸动作信息。可选的，采集第一人脸动作信息的时刻，可以与获取第一人脸特征信息的时刻相同，也可以是与获取第一人脸特征信息的时刻不同，只要在预设的时间段内均可以，本公开并不对此进行限定。

在步骤S13中，在第一人脸特征信息与存储的该待验证用户的第二人脸特征信息匹配，并且第一人脸动作信息与存储的该待验证用户的第二人脸动作信息匹配时，确定待验证用户通过验证。

可选的，终端设备的本地数据库是存储用户基本信息的模块，因此，该本地数据库中存储有用户的第二人脸特征信息和第二人脸动作信息。假定本公开实施例中所述的每个终端设备具有多个用户账号，可供多个用户登录，虽然终端设备中则可能为每个用户配置了不同的使用权限，但是本地数据库中会存在所有用户的基本信息，其中，该基本信息中就包含每一个用户的第二人脸特征信息和第二人脸动作信息。

值得说明的是，为了区分本地数据库中存储的人脸特征信息以及人脸动作信息，本公开实施例将该待验证用户的人脸特征信息用第一人脸特征信息来表示、该验证用户的人脸动作信息用第一人脸动作信息来表示，而将本地数据库中存储的该待验证用户的人脸特征信息用第二人脸特征信息来表示、该验证用户的人脸动作信息用第二人脸动作信息来表示。

本公开实施例为了保证每个用户的隐私安全或财产安全，首先通过终端设备的摄像设备采集每个用户的人脸图像，分别对每个用户的人脸图像进行分析，获得与每个用户对应的人脸特征信息，并且每个用户的人脸特征信息分别与待验证用户的相对应；其次，终端设备还利用摄像设备采集每个用户的人脸动作信息，人脸动作信息包括人脸的运动轨迹信息或人脸朝向信息等。

值得说明的是，人脸特征信息包括人脸轮廓、人脸五官位置、人脸五官形状、人脸发型或人脸肤色等。进一步的，为了提高用户登录验证的成功率，终端设备还可对采集到的人脸图像进行变形，进而得到多个人脸延伸图像，例如，可以通过改变用户人脸特征的形状、颜色、明暗、角度或解析度等方法来得到多个变形后的人脸特征，进而根据变形后的人脸特征或最初的人脸图像产生多个人脸延伸图像，将其一并存储到本地数据库中。所以，在本步骤中，该终端设备的本地数据库中存储有该终端设备所有用户的第二人脸特征信息和第二人脸动作信息，且该第二人脸特征信息包括所有用户中多个人脸延伸图像对应的人脸特征信息。类似的，本地数据库中存储的第二人脸动作信息中也包括有所有用户的第二人脸动作信息以及该第二人脸动作信息对应的多个人脸动作信息。

结合步骤S11可知，第一人脸特征信息是从待验证用户的第一人脸图像中提取出来的，其只能部分表征该待验证用户的人脸特征信息。而从上述步骤S13可知，该终端设备本地数据库中的第二人脸特征信息中包含人脸特征信息的全部可能性以及所有用户的所有可能的人脸特征信息。所以，当终端设备检测到本地数据库中存储的第二人脸特征信息中包括该第一人脸特征信息时，则表明待验证用户的第一人脸特征信息与本地数据库中保存的第二人脸特征信息相匹配。若本地数据库中存储的第二人脸特征信息中不包括第二人脸特征信息，则表明获取到的该待验证用户第一人脸特征信息并不存在于本地数据库中，此时，则认为待验证用户的第一人脸特征信息与本地数据库中保存的第二人脸特征信息不匹配，所以，终端设备确定待验证用户验证失败。

进一步的，当待验证用户的第一人脸特征信息与存储的该待验证用户的第二人脸特征信息匹配时，为了保证待验证用户与没有借用该终端设备的某一用户的相片进行验证，本公开实施例还进行了人脸动作信息判断，所以，在获取第一人脸特征信息的预设时间段内，采集了该待验证用户的第一人脸动作信息，具体的，可利用摄像设备来采集待验证用户的第一人脸动作信息，进而来判断该待验证用户的第一人脸动作信息与存储的第二人脸动作信息是否匹配。

若待验证用户是该终端设备的用户之一，那么该待验证用户则知道预先设定的人脸动作是如何活动的，因此，其能够根据本地数据库中存储的第二人脸动作信息进行摆动人脸。摄像设备采集到待验证用户的第一人脸动作信息之后，将其与本地数据库中存储的第二人脸动作信息进行匹配，如果两者相匹配，那么则认为，该待验证用户第一人脸动作信息存在于本地数据库中。也即，表明了待验证用户的第一人脸特征信息与存储的待验证用户的第二人脸特征信息匹配，并且第一人脸动作信息与存储的待验证用户的第二人脸动作信息匹配，则确定待验证用户通过验证，则返回登录验证成功的响应。

倘若待验证用户的第一人脸动作信息并不与存储的第二人脸动作信息进行匹配，那么则说明该待验证用户所做的第一人脸动作与本地数据库中存储的第二人脸动作信息不一致，所以，终端设备返回登录验证失败的响应，拒绝该待验证人员进行登录。

值得说明的是，本实施例中第一人脸特征信息与第二人脸特征信息的匹配比较和第一人脸动作信息到第二人脸动作信息的匹配判断，待验证用户的人脸均不能离开终端设备屏幕的范围，以防待验证用户先用图片进行人脸特征信息比较，然后换一个人进行人脸动作信息匹配的问题。

综上所述，本实施例提供的登录验证处理方法，通过获取待验证用户的第一人脸特征信息，以及在获取该第一人脸特征信息的预设时间段内，采集第一人脸动作信息，并且在该第一人脸特征信息与存储的该待验证用户的第二人脸特征信息匹配，并且第一人脸动作信息与存储的该待验证用户的第二人脸动作信息匹配时，才确定该待验证用户通过验证。本公开实施例的技术方案，待验证用户的人脸特征信息和人脸动作信息均判别成功的情况下，该待验证用户才通过验证，有效避免了由于密码泄露造成的终端设备可以随意被使用致使用户账号安全受损的问题，有效的提高了该终端设备上用户的账户安全和财产安全。

可选的，在上述实施例示出的登录验证处理方法中，待验证人员的第一人脸特征信息与存储的第二人脸特征信息进行比较的流程可总结如下：

第一，采集待验证用户的第一人脸图像，并检测第一人脸图像中是否存在人脸图像的特征信息，也即，判断摄像设备采集到的第一人脸图像中是否包含人脸框架。

人脸检测是指在给定的图片中确定人脸位置及人脸大小的过程。本公开实施例主要通过提取第一人脸图像的Haar特征、借助AdaBoost检测训练算法来检测第一人脸图像中是否包含有人脸图像的特征信息。

Adaboost检测训练算法是一种用来分类的方法，主要采用输入图像的矩形特征来实现，该矩形特征也被称为Haar特征。影响Adaboost检测训练算法速度的两个方面是特征的选取和特征值的计算。脸部的一些特征可以由矩形特征简单地描绘出来，其比单纯地使用像素点具有很大的优越性，并且速度更快。由于矩形特征对一些简单的图形结构(比如，边缘、线段)比较敏感，但是其只能描述特定走向(水平、垂直、对角)的结构，虽然人脸图像检测的比较粗略，但是能够检测出图像中是否包含人脸图像的特征信息即可达到本步骤的要求。

第二，当第一人脸图像中存在人脸图像的特征信息时，需要定位出该人脸图像中人脸主要关键部位的特征点。

人脸特征点定位的目的是在人脸检测的基础上，进一步确定脸部特征点(例如，眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴、脸部外轮廓等)的位置。定位算法的基本思路是：人脸的纹理特征和各个特征点之间的位置约束结合。经典算法是主动形状模型(ActiveShapeModel，简称ASM)算法和主动外观模型(ActiveAppreanceModel，简称AAM)算法。

其中，ASM算法主要分为训练和搜索两步。训练时，首先建立各个特征点的位置约束关系，构建各个特定点的局部特征。搜索时，主要进行迭代的匹配。ASM算法只用了形状约束(加上特征点附近的特征)，而AAM算法又加入了整个脸部区域的纹理特征，能够根据事先学习人脸纹理特征预测得到的线性模型，快速定位出人脸特征点。

第三，当检测到第一人脸图像中存在人脸特征信息且定位出人脸特征点，再对第一人脸图像进行预处理之后，根据人脸识别算法完成第一人脸特征信息与存储的第二人脸特征信息的比较。

人脸识别主要是通过人脸来判断第一人脸图像中的第一人脸特征信息与本地数据库中用户名对应的第二人脸特征信息是否来自同一个人。这涉及到识别率问题，譬如一个人的角度、姿态、光照等因素均会影响到人脸识别的准确率。因此，在检测到人脸并定位出面部特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过图片校正等预处理之后，根据终端设备后端馈入的人脸识别算法，能够完成人脸特征信息的提取，并与库存的已知人脸特征信息进行比对，完成最终的分类。

在采集人脸图像的过程中，可能带来一定的图像失真，例如，由于成像系统的像差、畸变、带宽有限等造成的图像失真，由于成像器件拍摄姿态和扫描非线性引起的图像几何失真或者由于运动模糊、辐射失真、引入噪声等造成的图像失真。所以，需要根据图像失真原因，建立相应的数学模型，从被污染或畸变的图像信号中提取所需要的信息，沿着使图像失真的逆过程恢复图像本来的面貌，进而完成图像的校正。实际上，图像的校正过程是设计一个滤波器，使其能从失真图像中计算得到真实图像的估值，使其根据预先规定的误差准则，最大程度地接近真实图像。

进一步的，在上述实施例提供的登录验证处理方法中，在获取第一人脸特征信息的预设时间段内，采集待验证用户的第一人脸动作信息的实现方式可以如下。

利用摄像设备采集该待验证用户的人脸运动轨迹。

人脸运动轨迹可以是用户设定的一些轨迹，例如，通过人脸画圆圈或人脸画线等轨迹实现，也可以在屏幕上虚拟出一个九宫格，人脸在九宫格上的运动投影来表示人脸运动轨迹。

本实现方式提供的登录验证处理方法，直接利用摄像设备采集待验证用户的人脸运动轨迹，可以直观、简便的得到第一人脸动作信息，使得比较第一人脸动作信息与存储的第二人脸动作信息的实现方案更简单。

图2是根据另一示例性实施例示出的一种登录验证处理方法的流程图。本实施例是在图1所示实施例的基础上对登录验证处理方法的进一步说明。本实施例以该登录验证处理方法应用于具有系统锁定或具有登录密码的终端设备中来举例说明。在本实施例示出的登录验证处理方法中，在获取第一人脸特征信息的预设时间段内，采集待验证用户的第一人脸动作信息的另一个实现方式的具体说明，包括以下步骤。

在步骤S21中，根据第一人脸特征信息，定位出第一人脸特征信息对应第一人脸图像中的人脸五官位置。

在本公开实施例中，终端设备根据摄像设备采集到的第一人脸图像，首先根据人脸特征点定位算法定位出第一人脸图像中的人脸特征点，进而可确定出第一人脸图像中的人脸五官位置。

在步骤S22中，根据上述人脸五官位置，计算获取待验证用户的人脸朝向。

利用人脸跟踪算法可实时定位出人脸五官位置的变化情况。因此，根据人脸五官位置的活动规律以计算出人脸朝向。

人脸跟踪算法是指在第一人脸图像序列中确定人脸的运动轨迹及轨迹大小变化的过程，具体是根据第一人脸图像中已经定位到的人脸定位结果，来预测新一帧中人脸对应的监视区域并在约束的范围内检测人脸五官位置的变化。

综上所述，本公开实施例的登录验证处理方法，通过对如何采集获取第一人脸动作信息进行详细阐述，根据获取到的待验证用户的第一人脸特征信息定位出第一人脸特征信息对应第一人脸图像中的人脸五官位置，进而确定出人脸的朝向信息。本实施例的技术方案，利用活体人脸动作信息连续实时，而照片显示的用户人脸动作信息不连续、不实时的特性，大大提高了登录验证的准确率，有效的保护了终端设备用户的账户安全和财产安全。

图3是根据另一示例性实施例示出的一种登录验证处理方法的流程图。本实施例是在图1或图2所示实施例的基础上对登录验证处理方法的进一步说明。本实施例同样以该登录验证处理方法应用于具有系统锁定功能或具有登录密码功能的终端设备中来举例说明。在本实施例示出的登录验证处理方法中，在采集第一人脸特征信息的预设时间段内，采集待验证用户的第一人脸动作信息的过程中，还包括以下步骤。

在步骤S31中，抽样获取第一人脸动作信息中的第二人脸图像。

本步骤是在本地数据库中待验证用户的第二人脸特征信息包括第一人脸特征信息的基础上执行的，在采集待验证用户的第一人脸动作信息的过程中，可以随意利用摄像设备获取第一人脸动作信息中的第二人脸图像，进而在第一人脸动作信息与存储的第二人脸动作信息匹配判断的同时，再一次进行人脸特征信息的对比。

在步骤S32中，获取与第二人脸图像对应的第三人脸特征信息。

同图1或图2实施例一示出的登录验证处理方法类似，本步骤同样根据人脸检测算法或人脸特征点定位算法获取到第二人脸图像对应的第三人脸特征信息。第三人脸特征信息是第一人脸动作信息中对应的某几帧人脸图像。

相应的，上述步骤S13，也即，在第一人脸特征信息与存储的待验证用户的第二人脸特征信息匹配，并且第一人脸动作信息与存储的待验证用户的第二人脸动作信息匹配时，确定该待验证用户通过验证，包括：

在第一人脸特征信息与存储的该待验证用户的第二人脸特征信息匹配，第一人脸动作信息与存储的该待验证用户的第二人脸动作信息匹配，并且第三人脸特征信息与存储的该待验证用户的第二人脸特征信息匹配时，确定该待验证用户通过验证。

举例来说，判断第一人脸动作信息与存储的第二人脸动作信息是否匹配，若匹配，进一步判断本地数据库中存储的第二人脸特征信息中是否包含有该第三人脸特征信息，在第二人脸特征信息中包括该第三人脸特征信息时，也即，在第一人脸特征信息与存储的该待验证用户的第二人脸特征信息匹配，第一人脸动作信息和第三人脸特征信息均与存储的该待验证用户的第二人脸动作信息匹配时，则确定该待验证用户通过验证。

由于人脸动作信息判别时采集到的第三人脸特征信息才是待验证用户的真实人脸特征信息，所以，若存储的第二人脸特征信息中不包括第三人脸特征信息时，则表明前述人脸特征信息判别的过程可能是错误的，待验证用户可能是利用照片进行的验证，因此，终端设备返回登录验证失败的响应。

综上所述，本公开实施例的登录验证处理方法，通过在待验证用户进行人脸动作信息匹配判断时，再一次随意获取某几帧的人脸图像进行人脸特征信息判别，能够避免待验证用户首先利用照片进行人脸特征信息判断，保证了人脸特征信息判断和人脸动作信息判断的用户为同一个，提高了登录验证处理方法的准确率。

进一步的，在上述实施例示出的登录验证处理方法中，在获取待验证用户的第一人脸特征信息之前，终端设备首先会接收到待验证用户的登录请求，且该登录请求除包括待验证用户的用户名外，还包括登录密码，所以，在获取待验证用户的第一人脸特征信息之前，该登录验证处理方法，还包括：

判断登录密码与用户名对应的本地保存的密码是否相同。

若待验证用户的登录请求中还包括登录密码，那么终端设备在人脸识别和人脸动作信息判断之前，可首先判断该登录密码是否与本地保存的密码相同。本地保存的密码是与用户名对应的登录密码，其保存在本地数据库中。

相应的，在登录密码与用户名对应的本地保存的密码相同时，再进行查询本地数据库，获取与用户名对应的第二人脸特征信息和第二人脸动作信息。

登录密码与用户名对应的本地保存的密码相同时，表明了该账户的用户名与密码一致，其是该终端设备的一个账户，此时，再查询本地数据库，获取与用户名对应的第二人脸特征信息和第二人脸动作信息。

综上所述，本公开实施例的登录验证处理方法，若待验证用户的登录请求还包括登录密码，那么在进行人脸特征信息和人脸动作信息判断之前，首先判断登录密码与用户名对应的本地保存的密码是否相同，进而保证了终端设备登录账户的安全性。

下述为本公开终端设备实施例，可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开终端设备实施例中未披露的细节，请参照本公开方法实施例。

图4是根据一示例性实施例示出的一种登录验证处理装置的框图。该登录验证处理装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现具有系统锁定或具有登录密码的终端设备的部分或者全部。

参照图4，该登录验证处理装置包括获取模块41、采集模块42和确定模块43。

该获取模块41，被配置于获取待验证用户的第一人脸特征信息。

该采集模块42，被配置于利用获取模块41获取待验证用户的第一人脸特征信息的预设时间段内，采集待验证用户的第一人脸动作信息。

该确定模块43，被配置于在获取模块41获取到的该第一人脸特征信息与存储的该待验证用户的第二人脸特征信息匹配，并且采集模块42采集到的第一人脸动作信息与存储的该待验证用户的第二人脸动作信息匹配时，确定该待验证用户通过验证。

可选的，该待验证用户的第二人脸特征信息和第二人脸动作信息存储在本地数据库中，进而可将获取模块41获取到的该待验证用户的第一人脸特征信息与数据库中存储的该验证用户的第二人脸特征信息进行比较，将采集模块42采集到的该待验证用户的第一人脸动作信息与数据库中存储的该验证用户的第二人脸动作信息进行比较，当该第一人脸特征信息与存储的第二人脸特征信息匹配且该第一人脸动作信息与存储的第二人脸动作信息匹配时，该确定模块43才确定该待验证用户通过验证。

综上所述，本实施例提供的登录验证处理装置，通过获取模块获取待验证用户的第一人脸特征信息，且利用采集模块在获取第一人脸特征信息的预设时间段内来采集待验证用户的第一人脸动作信息，并在第一人脸特征信息与存储的待验证用户的第二人脸特征信息匹配，并且第一人脸动作信息与存储的待验证用户的第二人脸动作信息匹配时，才能表明待验证用户的身份验证成功，确定模块才会确定该待验证用户通过验证。本公开的技术方案，待验证用户的第一人脸特征信息和第一人脸动作信息均匹配成功的情况下，该待验证用户才通过验证，有效避免了由于密码泄露造成的终端设备可以随意被使用致使用户账号安全受损的问题，有效的提高了该终端设备上用户的账户安全和财产安全。

进一步的，在上述实施例提供的登录验证处理装置中，采集模块42，包括：采集子模块。

该采集子模块，被配置于利用摄像设备采集待验证用户的人脸运动轨迹。

可选的，采集子模块在获取模块41获取到第一人脸特征信息的预设时间段内，利用摄像设备采集该待验证用户的人脸运动轨迹。采集到该待验证用户的人脸运动轨迹之后，再将该人脸运动轨迹与本地数据库中存储的人脸运动轨迹进行对比，进而确定第一人脸动作信息与存储的第二人脸特征信息是否匹配。

图5是根据一示例性实施例示出的一种登录验证处理装置的框图。本实施例示出的登录验证处理装置是在上述实施例的基础上对采集模块42的进一步说明。该登录验证处理装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现具有系统锁定或具有登录密码的终端设备的部分或者全部。

参照图5，该采集模块42，包括：定位模块51和计算模块52。

该定位模块51，被配置于根据第一人脸特征信息，定位出第一人脸特征信息对应的第一人脸图像中的人脸五官位置。

该计算模块52，被配置于根据定位模块51定位出的人脸五官位置，计算获取待验证用户的人脸朝向。

综上所述，本公开实施例的登录验证处理装置，通过对采集模块的具体结构和作用进行详细阐述，其包括的定位模块根据获取模块获取到的第一人脸特征信息定位出该第一人脸特征信息对应的第一人脸图像中的人脸五官位置，进而确定出待验证用户的人脸朝向信息。本实施例的技术方案，利用活体人脸动作信息连续实时，而照片中显示的用户人脸动作信息不连续、实时性差的特性，大大提高了登录验证的准确率，有效的保护了终端设备用户的账户安全和财产安全。

进一步的，在上述实施例示出的登录验证处理装置中，上述采集模块42，还被配置于在采集模块42采集第一人脸动作信息的过程中，抽样获取第一人脸动作信息对应的第三人脸特征信息。

那么，相应的，确定模块43，被配置于在获取模块41获取到的第一人脸特征信息与存储的待验证用户的第二人脸特征信息匹配，采集模块42采集到的第一人脸动作信息与存储的待验证用户的第二人脸动作信息匹配，且采集模块42在抽样获取到的第三人脸特征信息与存储的待验证用户的第二人脸特征信息匹配时，确定待验证用户通过验证。

进一步的，在上述实施例示出的登录验证处理装置中，在获取模块41获取待验证用户的第一人脸特征信息之前，终端设备首先会接收到待验证用户的登录请求，且该登录请求除包括待验证用户的用户名外，还包括登录密码，所以，该登录验证处理装置，还包括：密码判断模块。

该密码判断模块，被配置于在获取模块41获取待验证用户的第一人脸特征信息之前，首先判断登录密码与用户名对应的本地保存的密码是否相同。

则获取模块41，被配置于在密码判断模块得出登录密码与用户名对应的本地保存的密码相同时，获取待验证用户的第一人脸特征信息。

综上所述，本公开实施例的登录验证处理装置，若待验证用户的登录请求还包括登录密码，那么在进行人脸特征信息和人脸动作信息判断之前，首先判断登录密码与用户名对应的本地保存的密码是否相同，进而保证了终端设备登录账户的安全性。

关于上述实施例中的登录验证处理装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

以上描述了登录验证处理装置的内部功能模块和结构示意，图6是根据一示例性实施例示出的一种终端设备的框图，如图6所示，该终端设备包括：存储器61和处理器62。

存储器61，用于存储处理器可执行指令。

处理器62，用于：

获取待验证用户的第一人脸特征信息；

在获取所述第一人脸特征信息的预设时间段内，采集所述待验证用户的第一人脸动作信息；

在所述第一人脸特征信息与存储的所述待验证用户的第二人脸特征信息匹配，并且所述第一人脸动作信息与存储的所述待验证用户的第二人脸动作信息匹配时，确定所述待验证用户通过验证。

在上述信息的终端设备的实施例中，应理解，该处理器可以是中央处理单元(英文：CentralProcessingUnit，简称：CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：DigitalSignalProcessor，简称：DSP)、专用集成电路(英文：ApplicationSpecificIntegratedCircuit，简称：ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，而前述的存储器可以是只读存储器(英文：read-onlymemory，缩写：ROM)、随机存取存储器(英文：randomaccessmemory，简称：RAM)、快闪存储器、硬盘或者固态硬盘。SIM卡也称为用户身份识别卡、智能卡，数字移动电话机必须装上此卡方能使用。即在电脑芯片上存储了数字移动电话客户的信息，加密的密钥以及用户的电话簿等内容。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

图7是根据一示例性实施例示出的一种终端设备的框图。例如，终端设备700可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图7，终端设备700可以包括以下一个或多个组件：处理组件702，存储器704，电力组件707，多媒体组件708，音频组件710，输入/输出(I/O)接口712，传感器组件714，以及通信组件716。

处理组件702通常控制终端设备700的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件702可以包括一个或多个处理器720来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件702可以包括一个或多个模块，便于处理组件702和其他组件之间的交互。例如，处理组件702可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件708和处理组件702之间的交互。

存储器704被配置为存储各种类型的数据以支持在终端设备700的操作。这些数据的示例包括用于在终端设备700上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器704可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电力组件706为终端设备700的各种组件提供电力。电力组件706可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为终端设备700生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件708包括在所述终端设备700和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件708包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当终端设备700处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件710被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件710包括一个麦克风(MIC)，当终端设备700处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器704或经由通信组件716发送。在一些实施例中，音频组件710还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口712为处理组件702和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件714包括一个或多个传感器，用于为终端设备700提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件714可以检测到终端设备700的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为终端设备700的显示器和小键盘，传感器组件714还可以检测终端设备700或终端设备700一个组件的位置改变，用户与终端设备700接触的存在或不存在，终端设备700方位或加速/减速和终端设备700的温度变化。传感器组件714可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件714还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件714还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件716被配置为便于终端设备700和其他设备之间有线或无线方式的通信。终端设备700可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件716经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件716还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，终端设备700可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器704，上述指令可由终端设备700的处理器720执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得移动终端能够执行一种登录验证处理方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (9)

1.一种登录验证处理方法，其特征在于，包括：

获取待验证用户的第一人脸特征信息；

在获取所述第一人脸特征信息的预设时间段内，采集所述待验证用户的第一人脸动作信息；

在所述第一人脸特征信息与存储的所述待验证用户的第二人脸特征信息匹配，并且所述第一人脸动作信息与存储的所述待验证用户的第二人脸动作信息匹配时，确定所述待验证用户通过验证。

2.根据权利要求1所述的登录验证处理方法，其特征在于，所述在获取所述第一人脸特征信息的预设时间段内，采集所述待验证用户的第一人脸动作信息，包括：

利用摄像设备采集所述待验证用户的人脸运动轨迹。

3.根据权利要求1所述的登录验证处理方法，其特征在于，所述在获取所述第一人脸特征信息的预设时间段内，采集所述待验证用户的第一人脸动作信息，包括：

根据所述第一人脸特征信息，定位出所述第一人脸特征信息对应第一人脸图像中的人脸五官位置；

根据所述人脸五官位置，计算获取所述待验证用户的人脸朝向。

4.根据权利要求1～3任一项所述的登录验证处理方法，其特征在于，在采集所述第一人脸特征信息的预设时间段内，采集所述待验证用户的第一人脸动作信息的过程中，还包括：

抽样获取所述第一人脸动作信息对应的第三人脸特征信息；

则在所述第一人脸特征信息与存储的所述待验证用户的第二人脸特征信息匹配，并且所述第一人脸动作信息与存储的所述待验证用户的第二人脸动作信息匹配时，确定所述待验证用户通过验证，包括：

在所述第一人脸特征信息与存储的所述待验证用户的第二人脸特征信息匹配，所述第一人脸动作信息与存储的所述待验证用户的第二人脸动作信息匹配，并且所述第三人脸特征信息与存储的所述待验证用户的第二人脸特征信息匹配时，确定所述待验证用户通过验证。

5.一种登录验证处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，被配置于获取待验证用户的第一人脸特征信息；

采集模块，被配置于在获取所述第一人脸特征信息的预设时间段内，采集所述待验证用户的第一人脸动作信息；

确定模块，被配置于在所述第一人脸特征信息与存储的所述待验证用户的第二人脸特征信息匹配，并且所述第一人脸动作信息与存储的所述待验证用户的第二人脸动作信息匹配时，确定所述待验证用户通过验证。

6.根据权利要求5所述的登录验证处理装置，其特征在于，所述采集模块，包括：

采集子模块，被配置于利用摄像设备采集所述待验证用户的人脸运动轨迹。

7.根据权利要求5所述的登录验证处理装置，其特征在于，所述采集模块，包括：

定位模块，被配置于根据所述第一人脸特征信息，定位出所述第一人脸特征信息对应第一人脸图像中的人脸五官位置；

计算模块，被配置于根据所述人脸五官位置，计算获取所述待验证用户的人脸朝向。

8.根据权利要求5～7任一项所述的登录验证处理装置，其特征在于，

所述采集模块，还被配置于在采集所述第一人脸动作信息的过程中，抽样获取所述第一人脸动作信息对应的第三人脸特征信息；

则所述确定模块，被配置于在所述第一人脸特征信息与存储的所述待验证用户的第二人脸特征信息匹配，所述第一人脸动作信息与存储的所述待验证用户的第二人脸动作信息匹配，并且所述第三人脸特征信息与存储的所述待验证用户的第二人脸特征信息匹配时，确定所述待验证用户通过验证。

9.一种终端设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器用于：

获取待验证用户的第一人脸特征信息；

在获取所述第一人脸特征信息的预设时间段内，采集所述待验证用户的第一人脸动作信息；

在所述第一人脸特征信息与存储的所述待验证用户的第二人脸特征信息匹配，并且所述第一人脸动作信息与存储的所述待验证用户的第二人脸动作信息匹配时，确定所述待验证用户通过验证。