CN106302330B - 身份验证方法、装置和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种身份验证方法、装置和系统，该方法包括：将从预设动作引导信息库中选取的动作引导信息进行显示和/或以音频形式播放，并采集相应的动作图像；对采集的动作图像与所述动作引导信息进行匹配检测，获得表示是否存在活体的活体检测结果；根据所述活体检测结果确定身份验证结果。本发明提供的身份验证方法、装置和系统，通过活体检测来判断当前操作的是否为真实用户，可以避免机器暴力破解的情形，使得最终的身份验证结果更为准确，提高了安全性。

Description

身份验证方法、装置和系统
技术领域
本发明涉及安全技术领域，特别是涉及一种身份验证方法、装置和系统。
背景技术
随着计算机技术的不断发展，用户可以在计算机协助下自助完成各种操作；借助网络技术，用户还可以远程办理各种业务，比如申请贷款、远程考试或者远程遥控等。用户办理各种业务通常是需要进行身份验证的，目前常用的身份验证方法包括密码验证方法、账号及密码验证方法、手机验证码验证方法以及人脸识别验证等。
然而，单纯的密码验证方法通常只能应用在单机应用场景，比如门禁控制或计算机本地密码。账号及密码验证方法通常应用在需要登录远程服务器的应用场景，比如登录社交网站、登录邮件服务器等，缺点是任何人拥有该账号及密码都可以通过验证，安全性较低。手机验证码验证方法是一种较弱的身份验证手段，通常与其他身份验证方法结合起作用，或者单独应用在安全性要求低的应用场景。人脸识别验证方法容易通过人脸图片欺骗摄像头来破解，安全性也不高。因此，目前的身份验证方法，安全性较低，亟须改进。
发明内容
基于此，有必要针对目前的身份验证方法安全性低的技术问题，提供一种身份验证方法、装置和系统。
一种身份验证方法，所述方法包括：
将从预设动作引导信息库中选取的动作引导信息进行显示和/或以音频形式播放，并采集相应的动作图像；
对采集的动作图像与所述动作引导信息进行匹配检测，获得表示是否存在活体的活体检测结果；
根据所述活体检测结果确定身份验证结果。
一种身份验证系统，所述系统包括终端和服务器；
所述终端用于接收所述服务器从预设动作引导信息库中选取并发送的动作引导信息；将所述动作引导信息进行显示和/或以音频形式播放，并采集相应的动作图像；将所述采集的动作图像发送给所述服务器；
所述服务器用于对所述动作图像与所述动作引导信息进行匹配检测，获得表示是否存在活体的活体检测结果；根据所述活体检测结果确定身份验证结果后向所述终端反馈所述身份验证结果；
所述终端还用于接收所述身份验证结果。
一种身份验证装置，所述装置包括：
动作图像采集模块，用于将从预设动作引导信息库中选取的动作引导信息进行显示和/或以音频形式播放，并采集相应的动作图像；
活体检测模块，用于对采集的动作图像与所述动作引导信息进行匹配检测，获得表示是否存在活体的活体检测结果；
身份验证结果确定模块，用于根据所述活体检测结果确定身份验证结果。
上述身份验证方法、装置和系统，通过显示和/或播放预设动作引导信息库中选取的动作引导信息，以视觉和/或声音的方式引导用户完成相应的动作，以便采集到相应的动作图像。然后通过对采集的动作图像与动作引导信息进行匹配检测，就可以获得表示是否存在活体的活体检测结果，从而根据活体检测结果获得身份验证结果。这样通过活体检测来验证当前进行操作的是否为真实用户，可以避免机器暴力破解的情形，使得最终的身份验证结果更为准确，提高了安全性。
附图说明
图1为一个实施例中身份验证系统的组成结构示意图；
图2为一个实施例中终端的结构示意图；
图3为一个实施例中服务器的结构示意图；
图4为一个实施例中身份验证方法的流程示意图；
图5为一个实施例中对采集的动作图像与动作引导信息进行匹配检测，获得表示是否存在活体的活体检测结果的步骤的流程示意图；
图6为一个实施例中采集用户身份信息，并根据采集的用户身份信息进行验证，获得用户身份信息验证结果的步骤的流程示意图；
图7为一个实施例中身份验证系统的应用环境图；
图8为另一个实施例中身份验证方法的流程示意图；
图9为一个实施例中身份验证装置的结构框图；
图10为另一个实施例中身份验证装置的结构框图；
图11为一个实施例中图10中的用户身份信息验证模块的结构框图；
图12为一个实施例中图11中的人脸图像处理模块的结构框图；
图13为再一个实施例中身份验证装置的结构框图；
图14为一个实施例中身份验证装置的结构框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，在一个实施例中，提供了一种身份验证系统100，包括终端110和服务器120。终端110可以是台式计算机，公共查询机，也可以是如手机、平板电脑或者个人数字助理等的移动终端。服务器120可以是一个物理服务器或者多个物理服务器。
如图2所示，在一个实施例中，图1中的终端110的组成结构如图2所示，包括通过系统总线连接的处理器、内存储器、非易失性存储介质、网络接口、显示屏、摄像头以及输入装置。该终端110的非易失性存储介质中存储有一种身份验证装置，用于实现一种身份验证方法。该终端110的处理器用于提供计算和控制功能，被配置为执行一种身份验证方法。该终端110的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏等，该终端110的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是终端110的外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，也可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
如图3所示，在一个实施例中，图1中的服务器120的组成结构如图3所示，包括通过系统总线连接的处理器、内存储器、非易失性存储介质和网络接口。其中，该服务器120的非易失性存储介质中存储有操作系统和一种身份验证装置，该身份验证装置用于实现一种身份验证方法。该服务器120的处理器用于提供计算和控制功能，被配置为执行一种身份验证方法。
如图4所示，在一个实施例中，提供了一种身份验证方法，该方法可以应用于上述图1和图2中的终端110，也可以应用于上述图1中的身份验证系统中的终端110和服务器120上。该方法具体包括如下步骤：
步骤402，将从预设动作引导信息库中选取的动作引导信息进行显示和/或以音频形式播放，并采集相应的动作图像。
预设动作引导信息库中包括各种动作引导信息，动作引导信息的作用是引导用户做出相应的动作，比如动作引导信息为“眨眼”，则表示引导用户做眨眼的动作。类似的动作引导信息还可以是“张嘴”、“转头”或者“伸出四个手指”等，以引导用户做出张嘴、转头或者伸出四个手指等这些动作。可以从预设动作引导信息库中随机选取动作引导信息，也可以按照保密的选取顺序来选取，并定期更新选取顺序。在一个实施例中，终端110可接收服务器从预设动作引导信息库中选取并发送的动作引导信息。
在一个实施例中，动作引导信息包括多个动作指示单元构成的动作指示序列。这里动作指示单元是指最小的动作引导单位，一个动作指示单元表示一个动作，比如“眨眼”、“张嘴”或者“转头”分别为一个动作指示单元，多个动作指示单元按顺序排列形成动作指示序列。比如若一个动作引导信息为一个动作指示序列，具体为“眨眼，张嘴，转头”，则表示用户需要按顺序依次做出眨眼、张嘴以及转头的动作。还比如动作引导信息可为一文字序列，该文字序列中的每个字分别为一个动作指示单元，用户读出每个字的嘴型为一个动作。本实施例中，动作引导信息包括多个动作指示单元构成的动作指示序列，这样可以尽量避免通过随机试验的手段破解身份验证的情况，可以使得活体检测结果更加准确。
动作引导信息可以是以可视形式展示出来，比如以文字、示意图等形式展示出来。动作引导信息以音频形式播放，具体可以预先录制字或词的音频数据，在播放动作引导信息时，可以将动作引导信息逐字查找相应的音频数据并播放，或者可以先将动作引导信息进行分词处理，然后将动作引导信息以词为单元转换为相应的音频数据并播放。当然动作引导信息可以在显示动作引导信息的同时，将动作引导信息已音频形式播放出来。
在显示或者播放动作引导信息的同时，采集与该动作引导信息对应的动作图像。这里动作图像是指应当包含用户根据动作引导信息所做的动作的图像。可以在一个动作指示单元对应的显示和/或播放时间段内，按预设时间间隔采集图像，将采集的图像中与该时间段内采集的其它图像差异最大的图像或者该图像的其中一部分作为采集的动作图像。在一个实施例中，还可以通过运动检测，检测到摄像头视野中发生运动时，立即或者等待很短的预设时间通过摄像头采集图像，将采集的图像或者采集的图像的一部分作为动作图像。
步骤404，对采集的动作图像与动作引导信息进行匹配检测，获得表示是否存在活体的活体检测结果。
将两个对象进行匹配检测，旨在检测这两个对象是否匹配，还可以检测这两个对象匹配的程度。若检测到采集的动作图像与动作引导信息匹配，则说明存在活体，获得表示存在活体的活体检测结果。如检测到采集的动作图像与动作引导信息不匹配，则说明不存在活体，获得表示不存在活体的活体检测结果。
活体检测结果可以从预设的两个值中取值，比如用1表示存在活体，用0表示不存在活体。活体检测结果还可以用表示采集的动作图像与动作引导信息的匹配程度的匹配值来表示，若匹配值超出匹配值阈值，则说明存在活体；若匹配值未超出匹配值阈值，则说明不存在活体。这里的匹配值可以用动作图像与动作引导信息所对应的预设动作图像的相似度来表示，或者用对该相似度进行正相关运算后的值来表示。匹配值也可以用从动作图像中提取的动作特征与动作引导信息所对应的预设动作特征的欧氏距离来表示，或者用对该欧氏距离进行正相关运算后的值来表示。
在一个实施例中，步骤404包括：从采集的动作图像中提取动作特征，对提取的动作特征与动作引导信息所对应的预设动作特征进行匹配检测，获得表示是否存在活体的活体检测结果。具体地，可以计算提取的动作特征与相应的预设动作特征的相似度，若该相似度大于相似度阈值，则判定存在活体，获得表示存在活体的活体检测结果；若该相似度小于等于相似度阈值，则判定不存在活体，获得表示不存在活体的活体检测结果。这里提取的动作特征可以是几何特征，比如欧氏距离，还可以是代数特征，比如特征矩阵。
在一个实施例中，步骤404包括：将采集的动作图像发送给服务器，使服务器对动作图像与动作引导信息进行匹配检测，获得表示是否存在活体的活体检测结果。采集的动作图像可以经过加密后发送给服务器。
步骤406，根据活体检测结果确定身份验证结果。
具体地，在一个实施例中，当活体检测结果表示存在活体，则确定身份验证结果为验证通过。在一个实施例中，当活体检测结果表示不存在活体，则确定身份验证结果为验证未通过。在一个实施例中，还可以根据活体检测结果与其它验证方式综合而获得身份验证结果。
上述身份验证方法，通过显示和/或播放预设动作引导信息库中选取的动作引导信息，以视觉和/或声音的方式引导用户完成相应的动作，以便采集到相应的动作图像。然后通过对采集的动作图像与动作引导信息进行匹配检测，就可以获得表示是否存在活体的活体检测结果，从而根据活体检测结果获得身份验证结果。这样通过活体检测来验证当前进行操作的是否为真实用户，可以避免机器暴力破解的情形，使得最终的身份验证结果更为准确，提高了安全性。
在一个实施例中，该身份验证方法还包括：采集用户身份信息，并根据采集的用户身份信息进行验证，获得用户身份信息验证结果。且步骤406包括：根据活体检测结果和用户身份信息验证结果确定身份验证结果。
具体地，用户身份信息是指用于证明用户身份的信息，包括用户账号及用户密码、用户证件信息和用户生物特征信息中的至少一种。用户生物特征信息包括人脸特征信息、指纹特征信息、虹膜特征信息以及手掌几何形状等。证件信息包括证件编号、姓名、出生日期、签发机关、有效期限等，证件具体可以是身份证、驾驶证以及护照等。
采集用户身份信息具体可以是获取用户输入的用户身份信息，比如获取在用户账号输入框中录入的字符串作为用户账号，获取在用户密码输入框中录入的字符串作为用户密码，还比如获取在证件信息输入框中输入的证件信息。采集用户身份信息也可以是通过调用摄像头、传感器等来获取用户身份信息，比如通过摄像头扫描获得证件图像或者人脸图像，通过传感器扫描获得指纹特征信息、虹膜特征信息等。
根据采集的用户身份信息进行验证，具体可对采集的用户身份信息本身进行验证，比如对于证件信息，可判断证件编号是否符合预设格式，当前时间是否在有效期限内。
根据采集的用户身份信息进行验证，具体可以将采集的用户身份信息与预存的用户身份信息进行匹配检测，从而获得身份信息验证结果。比如对于用户账号和用户密码，可以获取该用户账号所对应的预存的密码，判断采集到的用户密码和预存的密码是否一致，从而获得身份信息验证结果。其中身份信息验证结果用于表示根据采集的用户身份信息所进行的验证是否通过。
在一个实施例中，采集用户身份信息，并根据采集的用户身份信息进行验证，获得用户身份信息验证结果，包括：终端110采集用户身份信息并发送给服务器，使服务器根据采集的用户身份信息进行验证，获得用户身份信息验证结果。采集的用户身份信息可以经过加密后发送给服务器。
综合活体检测结果和用户身份信息验证结果，得出最终的身份验证结果。在一个实施例中，根据活体检测结果和用户身份信息验证结果确定身份验证结果的步骤包括：当活体检测结果表示存在活体，且用户身份信息验证结果为验证通过时，则确定身份验证结果为验证通过。在一个实施例中，根据活体检测结果和用户身份信息验证结果确定身份验证结果的步骤包括：当活体检测结果表示不存在活体，且用户身份信息验证结果为验证通过时，则确定身份验证结果为验证未通过。在一个实施例中，根据活体检测结果和用户身份信息验证结果确定身份验证结果的步骤包括：当活体检测结果表示不存在活体，且用户身份信息验证结果为验证通过时，则确定身份验证结果为验证未通过。
在一个实施例中，根据活体检测结果和用户身份信息验证结果确定身份验证结果的步骤包括：接收服务器在根据活体检测结果和用户身份信息验证结果确定身份验证结果后所反馈的身份验证结果。
在一个实施例中，步骤404与采集用户身份信息，并根据采集的用户身份信息进行验证，获得用户身份信息验证结果的步骤是异步进行的，并不限定两个步骤的先后执行顺序。本实施例中，通过异步处理，保证了身份验证过程的效率。
如图5所示，在一个实施例中，动作引导信息为嘴型引导信息；动作图像包括嘴型图像；步骤404包括以下步骤：
步骤502，从嘴型图像中提取嘴型特征。
本实施例中动作引导信息为引导用户说话的信息，可称为嘴型引导信息。采集动作图像时可以直接检测到嘴唇位置从而获得主要包括用户嘴型的动作图像。在一个实施例中，动作图像为人脸图像，人脸图像包括嘴型图像。人的嘴巴相对于人脸的位置是固定的，这样可以在确定人脸图像后直接定位该人脸图像中的嘴型图像。
嘴型也可以称为唇型。人的嘴型通过嘴唇的内唇线和外唇线便可以表示，可以将能够反映内唇线和/或外唇线的变化的特征作为嘴型特征。以内唇线为例，当嘴型为嘴巴紧闭时，内唇线为一条直线，当嘴型为完全张开时，内唇线为一类似圆形的形状。于是，可以采用内唇线所围成的区域的面积作为嘴型特征，也可以采用嘴型内唇线左右边界之间的距离以及上下边界之间的距离作为嘴型特征。
步骤504，对提取的嘴型特征与动作引导信息所对应的预设嘴型特征进行匹配检测，获得表示是否存在活体的活体检测结果。
具体地，可以预先让人按照标准语速阅读动作引导信息所表达的内容，并采集阅读过程中嘴型变化的嘴型图像，提取嘴型特征作为预设嘴型特征并对应于该动作引导信息存储。在执行步骤504时，将提取的嘴型特征与预设嘴型特征比对，以进行匹配检测。具体可以计算提取的嘴型特征与预设嘴型特征的相似度，若相似度大于相似度阈值，则获得表示存在活体的活体检测结果；若相似度不大于相似度阈值，则获得表示不存在活体的活体检测结果。
本实施例中，通过引导用户变化嘴型，并采集嘴型图像进行活体检测，实现成本低，而且准确性高。而且动作图像还可以包括完整的人脸图像，可以应用在后续身份验证过程中，提高了资源复用率。
在一个实施例中，动作图像的数量为大于1的预设数量；该身份验证方法还包括：采集每个动作图像所包括的人脸图像并进行人脸识别，当识别结果不一致时直接获得表示验证未通过的身份验证结果。预设数量可以根据需要设置，比如可以取3、4或5等。本实施例中，通过对每个动作图像所包括的人脸图像进行人脸识别，若在活体检测过程中用户改变，则会导致识别结果不一致，然后直接给出表示验证未通过的身份验证结果。这样考虑到活体检测需要一段时间，为了保证安全性，保证活体检测过程中一直是同一个用户操作是有必要的。
在一个实施例中，若采集的用户身份信息包括人脸图像，则还可以对每个动作图像所包括的人脸图像以及用户身份信息所包括的人脸图形进行人脸识别，当识别结果不一致时直接获得表示验证未通过的身份验证结果。
在一个实施例中，步骤402包括：显示从预设动作引导信息库中选取的动作引导信息，同时按照动作引导信息所对应的语速显示阅读进度信息。语速是指说话的速度。具体地，可以按照该语速来逐字显示动作引导信息所表达的内容，也可以直接显示全部的动作引导信息并显示语速进度条，使得语速进度条从动作引导信息的第一个字开始按照相应的语速变化。
在一个实施例中，步骤402包括：按照从预设动作引导信息库中选取的动作引导信息所对应的语速，以音频形式播放动作引导信息。本实施例中，直接以标准语速播放动作引导信息，引导用户跟读，从而使得用户按照该语速来控制嘴型变化，终端110采集相应的动作图像。
本实施例中，通过引导用户按照标准语速来完成动作引导信息所要求的嘴型变化，这样可以提高活体检测的准确率，避免因用户语速不正常而导致活体检测失效。
在一个实施例中，采集用户身份信息，并根据采集的用户身份信息进行验证，获得用户身份信息验证结果的步骤包括：采集多种用户身份信息，分别检测每种用户身份信息所对应的用户标识；检测各种用户身份信息所对应的用户标识是否一致，以获得用户身份信息验证结果。
本实施例中，用户标识是指能够唯一标识出用户的字符或者字符串。通过多种用户身份信息分别进行检测以获得相应的用户标识，进而检测这些检测获得的用户标识是否均一致，若检测得到的用户标识均一致，则给出验证通过的身份信息验证结果；若检测得到的用户标识不一致，则给出验证未通过的身份信息验证结果。这样检测出的身份信息验证结果更加可靠，从而使得最终的身份验证结果更加可靠。这里的用户标识可以是身份证号码。
如图6所示，在一个实施例中，采集用户身份信息，并根据采集的用户身份信息进行验证，获得用户身份信息验证结果的步骤包括：
步骤602，采集证件图像，并对证件图像进行文字识别，以获得与证件图像匹配的用户标识。
具体地，终端110上运行有客户端，该客户端可以是原声应用客户端，也可以是轻应用客户端。其中轻应用是一种无需下载便可以使用的应用，目前常用的轻应用使用HTML5(超文本标记语言第五版)编制。终端110将采集到的证件图像发送到服务器，服务器对证件图像进行文字识别，以获得与证件图像匹配的用户标识。
终端110通过终端110上运行的客户端调用摄像头，以拍照或者录像的形式，对证件进行扫描以获得证件图像。终端110可以通过客户端提供交互界面，以引导用户按照提示扫描证件。具体可以先扫描证件正面，再扫描证件反面。扫描过程中可以提供证件正反面的原始照片以及按照证件形状裁剪的正反面证件图像。原始照片和正反面证件图像可各一张，当然也可以根据需要自定义张数。终端110还可以对证件图像的形状以及颜色分布进行判别，判断证件是否为伪造证件或者判断证件图像是否伪造。
服务器可以采用OCR手段，对证件图像进行文字识别，识别出其中的文字信息，再与外部的证件服务器上存储的证件信息进行比对，查找到匹配的证件信息，并获取相应的用户标识。这里的证件服务器可以是公安机关的身份证服务器。
服务器还可以将识别出的文字信息与用户输入的文字信息进行比对，判断是否匹配，若不一致则直接给出表示身份验证未通过的身份验证结果，这样可以防止用户盗用他人证件进行操作。如果无法识别，则可以给出无法识别的原因，给出对应的错误提示。
在一个实施例中，也可以直接获取输入的用户标识。这里输入的用户标识是指用户输入的用户标识。
步骤604，采集人脸图像，并计算采集的人脸图像与对比人脸库中对应于用户标识的人脸图像之间的相似度。
具体地，若有证件图像，也存在对比人脸库，则截取证件图像中的证件头像；采集人脸图像；将采集的人脸图像与相应的证件头像分别与对比人脸库中对应于用户标识的人脸图像进行比对，计算获得相似度。这里的相似度表示的是相应的人脸图像之间的相似程度。
若没有证件图像，或者从证件图像中没有截取到证件头像，则可仅将采集到的人脸图像与对比人脸库中的人脸图像进行比对，计算得到相似度。这样可以不再去外部的证件服务器进行比对校验。
若没有对比人脸库，则可将采集到的人脸图像与证件头像进行比对，同时将采集到的人脸图像与证件头像发送给外部的证件服务器进行比对，计算得到相似度。
若没有证件图像，或者从证件图像中没有截取到证件头像，而且没有对比人脸库，则可直接将采集的人脸图像发送给外部的证件服务器进行比对，计算得到相似度识。
步骤606，根据相似度确定用户身份信息验证结果。
具体地，若相似度高于相似度阈值，则获得表示验证通过的身份信息验证结果；若相似度不超过相似度阈值，则获得表示验证未通过的身份信息验证结果。若有多个相似度，则可在每个相似度均高于相应的相似度阈值时，获得表示验证通过的身份信息验证结果；当存在相似度不超过相应的相似度阈值的情况时，则可判定身份信息验证结果为验证未通过。
本实施例中，综合证件图像和采集的人脸图像来对用户身份信息进行综合验证，使得身份信息验证结果更为准确，进而使得身份验证结果更为准确。
在一个实施例中，步骤402之前，还包括：检测金融业务操作指令，检测到金融业务操作指令后获取从预设动作引导信息库中选取的动作引导信息；步骤406之后，还包括：当身份验证结果为验证通过时，执行金融业务操作指令所对应的金融业务操作。这里的金融业务包括申请贷款业务、信用卡在线办理业务、投资业务等。本实施例中，通过上述身份验证方法来保证金融业务中的交易安全，使得金融业务的办理更加安全可靠。
如图7所示，在一个具体的实施例中，服务器120包括唇语活体检测服务器121、第一人脸特征提取服务器122、第二人脸特征提取服务器123和人脸验证服务器124。其中唇语活体检测服务器121与终端110连接，第一人脸特征提取服务器122与终端110、第二人脸特征提取服务器123和人脸验证服务器124连接，第二人脸特征提取服务器123与人脸验证服务器124以及外部的证件服务器130连接。一种身份验证方法，具体包括如下步骤1)～步骤5)：
步骤1)，唇语活体检测：通过终端110，判断用户是否为活体，从而验证是否为用户本人在进行视频或自拍操作。
其中，步骤1)又包括步骤A)～步骤B):
步骤A)，人脸检测(Face Detection)：从各种不同的场景来检测出现人脸的存在并确定人脸位置。人脸检测的主要目的是在采集的图像中寻找人脸区域，把图像分成人脸区域和非人脸区域。从而为后续的应用做准备。
步骤B)，活体判断(Active Detection)：预先选择若干可用于判断用户嘴型的短句，比如选择100句10字以内的汉语短句。唇语活体检测服务器121分析出这些短语的嘴型特征，存储在唇语活体检测服务器121。终端110在用户活体检测页面，随机挑选、展示需要用户读的短句，提示用户读起。终端110在五官定位的基础上，收集用户读起短句时嘴型的变化，与唇语活体检测服务器121存储的该嘴型变化的嘴型特征进行比对，判断是否一致，从而判断该用户是否按给出的语句在读，进而判断是否为用户实时在操作。
步骤2)，在步骤1)基础上，通过移动设备采集用户自拍照或视频脸部信息、对用户身份证件进行正反面扫描。
步骤3)，把采集到的用户人脸信息、扫描身份证照片信息和存储在权威机构的用户身份证照片信息利用五官定位方法，进行人脸特征提取；然后利用机器学习算法进行三者特征信息的相似度计算。
其中，步骤3)又包括步骤a)～步骤c):
步骤a)，五官定位方法：是面部特征提取主要信息的前提，其主要目的是从已经检测出的人脸区域里，定位面部目标器官点。人脸轮廓、眉毛、眼睛、鼻子、嘴唇轮廓和位置。
步骤b)，人脸特征提取(Face Representation)：即在五官定位的基础上，采取预先选定的方式表示检测出的人脸(包括，库存的人脸)。通常的表示方法包括几何特征(如欧式距离)、代数特征(特征矩阵)等。
步骤c)，人脸识别(Face Identification)：即将待识别的人脸与数据库中的已知人脸对比，得出人脸之间的相关度。
步骤4)，把通过扫描收集到的用户身份证文字信息进行文字识别，然后与存在第三方权威机构的用户身份证文字信息进行相似度计算。
步骤5)，综合以上3)、4)步骤的结果，从而判断当前用户与存储在权威机构的用户信息是否对应同一个人。
如图8所示，在一个实施例中，一种身份验证方法，应用于上述图1以及图2中的服务器120。与上述实施例中的身份验证方法的不同之处在于，本实施例中的数据输入输出的步骤，比如采集动作图像和用户身份信息以及对动作引导信息的显示和/或播放等，是在终端110上执行的，而其它需要大量计算的步骤则是在服务器120上完成的。这样可以显著减少终端110的计算压力，提高身份验证的效率。该方法包括：
步骤802，从预设动作引导信息库中选取动作引导信息并发送给终端110，以使终端110将动作引导信息进行显示和/或以音频形式播放，并采集相应的动作图像。
在一个实施例中，终端110显示从预设动作引导信息库中选取的动作引导信息，同时按照动作引导信息所对应的语速显示阅读进度信息；和/或，终端110按照从预设动作引导信息库中选取的动作引导信息所对应的语速，以音频形式播放动作引导信息。
步骤804，接收终端发送的动作图像，对动作图像与动作引导信息进行匹配检测，获得表示是否存在活体的活体检测结果。
在一个实施例中，动作引导信息为嘴型引导信息；动作图像包括嘴型图像；对动作图像与动作引导信息进行匹配检测，获得表示是否存在活体的活体检测结果包括：从嘴型图像中提取嘴型特征；对提取的嘴型特征与动作引导信息所对应的预设嘴型特征进行匹配检测，获得表示是否存在活体的活体检测结果。
在一个实施例中，动作图像的数量为大于1的预设数量；该身份验证方法还包括：采集每个动作图像所包括的人脸图像并进行人脸识别，当识别结果不一致时直接获得表示验证未通过的身份验证结果。
步骤806，根据活体检测结果确定身份验证结果后向终端反馈身份验证结果。
在一个实施例中，该身份验证方法还包括：接收终端采集并发送的用户身份信息，并根据采集的用户身份信息进行验证，获得用户身份信息验证结果。步骤806包括：根据活体检测结果和用户身份信息验证结果确定身份验证结果后向终端反馈身份验证结果。
在一个实施例中，接收终端采集并发送的用户身份信息，并根据采集的用户身份信息进行验证，获得用户身份信息验证结果，包括：接收终端采集并发送的多种用户身份信息，分别检测每种用户身份信息所对应的用户标识；检测各种用户身份信息所对应的用户标识是否一致，以获得用户身份信息验证结果。
在一个实施例中，接收终端采集并发送的用户身份信息，并根据采集的用户身份信息进行验证，获得用户身份信息验证结果，包括：接收终端采集并发送的证件图像，并对证件图像进行文字识别，以获得与证件图像匹配的用户标识；接收终端采集并发送的人脸图像，并计算采集的人脸图像与对比人脸库中对应于用户标识的人脸图像之间的相似度；根据相似度确定用户身份信息验证结果。
在一个实施例中，接收终端采集并发送的人脸图像，并计算采集的人脸图像与对比人脸库中对应于用户标识的人脸图像之间的相似度，具体包括：截取证件图像中的证件头像；接收终端采集并发送的人脸图像；将采集的人脸图像与相应的证件头像分别与对比人脸库中对应于用户标识的人脸图像进行比对，计算获得相似度。
在一个实施例中，根据活体检测结果和用户身份信息验证结果确定身份验证结果，包括：当活体检测结果表示存在活体，且用户身份信息验证结果为验证通过时，则确定身份验证结果为验证通过。
在一个实施例中，步骤802之前还包括：检测金融业务操作指令，检测到金融业务操作指令后从预设动作引导信息库中选取动作引导信息并发送给终端；步骤806之后还包括：当身份验证结果为验证通过时，执行金融业务操作指令所对应的金融业务操作。
上述身份验证方法，通过显示和/或播放预设动作引导信息库中选取的动作引导信息，以视觉和/或声音的方式引导用户完成相应的动作，以便采集到相应的动作图像。然后通过对采集的动作图像与动作引导信息进行匹配检测，就可以获得表示是否存在活体的活体检测结果，从而根据活体检测结果获得身份验证结果。这样通过活体检测来验证当前进行操作的是否为真实用户，可以避免机器暴力破解的情形，使得最终的身份验证结果更为准确，提高了安全性。
如图1所示，一种身份验证系统100，包括终端110和服务器120。
终端110用于接收服务器120从预设动作引导信息库中选取并发送的动作引导信息；还用于将动作引导信息进行显示和/或以音频形式播放，并采集相应的动作图像；还用于将采集的动作图像发送给服务器120。
预设动作引导信息库中包括各种动作引导信息，动作引导信息的作用是引导用户做出相应的动作。可以从预设动作引导信息库中随机选取动作引导信息，也可以按照保密的选取顺序来选取，并定期更新选取顺序。
在一个实施例中，动作引导信息包括多个动作指示单元构成的动作指示序列。这里动作指示单元是指最小的动作引导单位，一个动作指示单元表示一个动作，多个动作指示单元按顺序排列形成动作指示序列。本实施例中，动作引导信息包括多个动作指示单元构成的动作指示序列，这样可以尽量避免通过随机试验的手段破解身份验证的情况，可以使得活体检测结果更加准确。
动作引导信息可以是以可视形式展示出来，比如以文字、示意图等形式展示出来。动作引导信息以音频形式播放，具体可以预先录制字或词的音频数据，在播放动作引导信息时，可以将动作引导信息逐字查找相应的音频数据并播放，或者可以先将动作引导信息进行分词处理，然后将动作引导信息以词为单元转换为相应的音频数据并播放。当然动作引导信息可以在显示动作引导信息的同时，将动作引导信息已音频形式播放出来。
在显示或者播放动作引导信息的同时，采集与该动作引导信息对应的动作图像。这里动作图像是指应当包含用户根据动作引导信息所做的动作的图像。可以在一个动作指示单元对应的显示和/或播放时间段内，按预设时间间隔采集图像，将采集的图像中与该时间段内采集的其它图像差异最大的图像或者该图像的其中一部分作为采集的动作图像。在一个实施例中，还可以通过运动检测，检测到摄像头视野中发生运动时，立即或者等待很短的预设时间通过摄像头采集图像，将采集的图像或者采集的图像的一部分作为动作图像。
服务器120用于对动作图像与动作引导信息进行匹配检测，获得表示是否存在活体的活体检测结果。
将两个对象进行匹配检测，旨在检测这两个对象是否匹配，还可以检测这两个对象匹配的程度。若检测到采集的动作图像与动作引导信息匹配，则说明存在活体，获得表示存在活体的活体检测结果。如检测到采集的动作图像与动作引导信息不匹配，则说明不存在活体，获得表示不存在活体的活体检测结果。
活体检测结果可以从预设的两个值中取值，比如用1表示存在活体，用0表示不存在活体。活体检测结果还可以用表示采集的动作图像与动作引导信息的匹配程度的匹配值来表示，若匹配值超出匹配值阈值，则说明存在活体；若匹配值未超出匹配值阈值，则说明不存在活体。这里的匹配值可以用动作图像与动作引导信息所对应的预设动作图像的相似度来表示，或者用对该相似度进行正相关运算后的值来表示。匹配值也可以用从动作图像中提取的动作特征与动作引导信息所对应的预设动作特征的欧氏距离来表示，或者用对该欧氏距离进行正相关运算后的值来表示。
在一个实施例中，服务器120还用于从采集的动作图像中提取动作特征，对提取的动作特征与动作引导信息所对应的预设动作特征进行匹配检测，获得表示是否存在活体的活体检测结果。
服务器120还用于根据活体检测结果确定身份验证结果后向终端110反馈身份验证结果；终端110还用于接收身份验证结果。
具体地，在一个实施例中，服务器120用于当活体检测结果表示存在活体，则确定身份验证结果为验证通过。在一个实施例中，服务器120用于当活体检测结果表示不存在活体，则确定身份验证结果为验证未通过。在一个实施例中，服务器120用于还可以用于根据活体检测结果与其它验证方式综合而获得身份验证结果。
上述身份验证系统100，通过显示和/或播放预设动作引导信息库中选取的动作引导信息，以视觉和/或声音的方式引导用户完成相应的动作，以便采集到相应的动作图像。然后通过对采集的动作图像与动作引导信息进行匹配检测，就可以获得表示是否存在活体的活体检测结果，从而根据活体检测结果获得身份验证结果。这样通过活体检测来验证当前进行操作的是否为真实用户，可以避免机器暴力破解的情形，使得最终的身份验证结果更为准确，提高了安全性。
在一个实施例中，终端110还用于采集用户身份信息并发送给服务器120。服务器120还用于根据采集的用户身份信息进行验证，获得用户身份信息验证结果；还用于根据活体检测结果和用户身份信息验证结果确定身份验证结果后向终端110反馈身份验证结果。
用户身份信息是指用于证明用户身份的信息，包括用户账号及用户密码、用户证件信息和用户生物特征信息中的至少一种。用户生物特征信息包括人脸特征信息、指纹特征信息、虹膜特征信息以及手掌几何形状等。证件信息包括证件编号、姓名、出生日期、签发机关、有效期限等，证件具体可以是身份证、驾驶证以及护照等。
服务器120具体可用于获取用户输入的用户身份信息，比如获取在用户账号输入框中录入的字符串作为用户账号，获取在用户密码输入框中录入的字符串作为用户密码，还比如获取在证件信息输入框中输入的证件信息。采集用户身份信息也可以是通过调用摄像头、传感器等来获取用户身份信息，比如通过摄像头扫描获得证件图像或者人脸图像，通过传感器扫描获得指纹特征信息、虹膜特征信息等。
服务器120具体可用于根据采集的用户身份信息进行验证，具体可对采集的用户身份信息本身进行验证，比如对于证件信息，可判断证件编号是否符合预设格式，当前时间是否在有效期限内。
服务器120具体可用于根据采集的用户身份信息进行验证，具体可以将采集的用户身份信息与预存的用户身份信息进行匹配检测，从而获得身份信息验证结果。比如对于用户账号和用户密码，可以获取该用户账号所对应的预存的密码，判断采集到的用户密码和预存的密码是否一致，从而获得身份信息验证结果。其中身份信息验证结果用于表示根据采集的用户身份信息所进行的验证是否通过。
服务器120用于综合活体检测结果和用户身份信息验证结果，得出最终的身份验证结果。在一个实施例中，服务器120用于当活体检测结果表示存在活体，且用户身份信息验证结果为验证通过时，则确定身份验证结果为验证通过。在一个实施例中，服务器120用于当活体检测结果表示不存在活体，且用户身份信息验证结果为验证通过时，则确定身份验证结果为验证未通过。在一个实施例中，服务器120用于当活体检测结果表示不存在活体，且用户身份信息验证结果为验证通过时，则确定身份验证结果为验证未通过。
在一个实施例中，动作图像包括嘴型图像；服务器120还用于从嘴型图像中提取嘴型特征，对提取的嘴型特征与动作引导信息所对应的预设嘴型特征进行匹配检测，获得表示是否存在活体的活体检测结果。
本实施例中动作引导信息为引导用户说话的信息，可称为嘴型引导信息。采集动作图像时可以直接检测到嘴唇位置从而获得主要包括用户嘴型的动作图像。在一个实施例中，动作图像为人脸图像，人脸图像包括嘴型图像。人的嘴巴相对于人脸的位置是固定的，这样可以在确定人脸图像后直接定位该人脸图像中的嘴型图像。
嘴型也可以称为唇型。人的嘴型通过嘴唇的内唇线和外唇线便可以表示，可以将能够反映内唇线和/或外唇线的变化的特征作为嘴型特征。以内唇线为例，当嘴型为嘴巴紧闭时，内唇线为一条直线，当嘴型为完全张开时，内唇线为一类似圆形的形状。于是，可以采用内唇线所围成的区域的面积作为嘴型特征，也可以采用嘴型内唇线左右边界之间的距离以及上下边界之间的距离作为嘴型特征。
服务器120可以用于预先让人按照标准语速阅读动作引导信息所表达的内容，并采集阅读过程中嘴型变化的嘴型图像，提取嘴型特征作为预设嘴型特征并对应于该动作引导信息存储。服务器120可具体用于计算提取的嘴型特征与预设嘴型特征的相似度，若相似度大于相似度阈值，则获得表示存在活体的活体检测结果；若相似度不大于相似度阈值，则获得表示不存在活体的活体检测结果。
本实施例中，通过引导用户变化嘴型，并采集嘴型图像进行活体检测，实现成本低，而且准确性高。而且动作图像还可以包括完整的人脸图像，可以应用在后续身份验证过程中，提高了资源复用率。
在一个实施例中，终端110还用于显示从预设动作引导信息库中选取的动作引导信息，同时按照动作引导信息所对应的语速显示阅读进度信息。语速是指说话的速度。具体地，可以按照该语速来逐字显示动作引导信息所表达的内容，也可以直接显示全部的动作引导信息并显示语速进度条，使得语速进度条从动作引导信息的第一个字开始按照相应的语速变化。
在一个实施例中，终端110还用于按照从预设动作引导信息库中选取的动作引导信息所对应的语速，以音频形式播放动作引导信息。本实施例中，直接以标准语速播放动作引导信息，引导用户跟读，从而使得用户按照该语速来控制嘴型变化，终端110用于采集相应的动作图像。
本实施例中，通过引导用户按照标准语速来完成动作引导信息所要求的嘴型变化，这样可以提高活体检测的准确率，避免因用户语速不正常而导致活体检测失效。
在一个实施例中，动作图像的数量为大于1的预设数量；终端110还用于采集每个动作图像所包括的人脸图像并进行人脸识别，当识别结果不一致时直接获得表示验证未通过的身份验证结果。预设数量可以根据需要设置，比如可以取3、4或5等。本实施例中，通过对每个动作图像所包括的人脸图像进行人脸识别，若在活体检测过程中用户改变，则会导致识别结果不一致，然后直接给出表示验证未通过的身份验证结果。这样考虑到活体检测需要一段时间，为了保证安全性，保证活体检测过程中一直是同一个用户操作是有必要的。
在一个实施例中，采集的用户身份信息包括人脸图像；服务器120还用于对每个动作图像所包括的人脸图像以及用户身份信息所包括的人脸图形进行人脸识别，当识别结果不一致时直接获得表示验证未通过的身份验证结果。
在一个实施例中，终端110还用于采集多种用户身份信息并发送给服务器120。服务器120还用于分别检测每种用户身份信息所对应的用户标识；还用于检测各种用户身份信息所对应的用户标识是否一致，以获得用户身份信息验证结果。
本实施例中，用户标识是指能够唯一标识出用户的字符或者字符串。通过多种用户身份信息分别进行检测以获得相应的用户标识，进而检测这些检测获得的用户标识是否均一致，若检测得到的用户标识均一致，则给出验证通过的身份信息验证结果；若检测得到的用户标识不一致，则给出验证未通过的身份信息验证结果。这样检测出的身份信息验证结果更加可靠，从而使得最终的身份验证结果更加可靠。
在一个实施例中，终端110还用于采集证件图像和人脸图像并发送给服务器120。服务器120还用于对证件图像进行文字识别，以获得与证件图像匹配的用户标识；计算采集的人脸图像与对比人脸库中对应于用户标识的人脸图像之间的相似度；根据相似度确定用户身份信息验证结果。
具体地，终端110上运行有客户端，该客户端可以是原声应用客户端，也可以是轻应用客户端。其中轻应用是一种无需下载便可以使用的应用，目前常用的轻应用使用HTML5(超文本标记语言第五版)编制。终端110用于将采集到的证件图像发送到服务器120，服务器120用于对证件图像进行文字识别，以获得与证件图像匹配的用户标识。
终端110用于通过终端110上运行的客户端调用摄像头，以拍照或者录像的形式，对证件进行扫描以获得证件图像。终端110可以用于通过客户端提供交互界面，以引导用户按照提示扫描证件。具体可以先扫描证件正面，再扫描证件反面。扫描过程中可以提供证件正反面的原始照片以及按照证件形状裁剪的正反面证件图像。原始照片和正反面证件图像可各一张，当然也可以根据需要自定义张数。终端110还可以用于对证件图像的形状以及颜色分布进行判别，判断证件是否为伪造证件或者判断证件图像是否伪造。
服务器120可以用于采用OCR手段，对证件图像进行文字识别，识别出其中的文字信息，再与外部的证件服务器上存储的证件信息进行比对，查找到匹配的证件信息，并获取相应的用户标识。这里的证件服务器可以是公安机关的身份证服务器。
服务器120还可以用于将识别出的文字信息与用户输入的文字信息进行比对，判断是否匹配，若不一致则直接给出表示身份验证未通过的身份验证结果，这样可以防止用户盗用他人证件进行操作。如果无法识别，则可以给出无法识别的原因，给出对应的错误提示。
具体地，若有证件图像，也存在对比人脸库，则截取证件图像中的证件头像；采集人脸图像；将采集的人脸图像与相应的证件头像分别与对比人脸库中对应于用户标识的人脸图像进行比对，计算获得相似度。这里的相似度表示的是相应的人脸图像之间的相似程度。
若没有证件图像，或者从证件图像中没有截取到证件头像，则可仅将采集到的人脸图像与对比人脸库中的人脸图像进行比对，计算得到相似度。这样可以不再去外部的证件服务器进行比对校验。
若没有对比人脸库，则可将采集到的人脸图像与证件头像进行比对，同时将采集到的人脸图像与证件头像发送给外部的证件服务器进行比对，计算得到相似度。
若没有证件图像，或者从证件图像中没有截取到证件头像，而且没有对比人脸库，则可直接将采集的人脸图像发送给外部的证件服务器进行比对，计算得到相似度识。
若相似度高于相似度阈值，则获得表示验证通过的身份信息验证结果；若相似度不超过相似度阈值，则获得表示验证未通过的身份信息验证结果。若有多个相似度，则可在每个相似度均高于相应的相似度阈值时，获得表示验证通过的身份信息验证结果；当存在相似度不超过相应的相似度阈值的情况时，则可判定身份信息验证结果为验证未通过。
本实施例中，综合证件图像和采集的人脸图像来对用户身份信息进行综合验证，使得身份信息验证结果更为准确，进而使得身份验证结果更为准确。
在一个实施例中，服务器120还用于截取证件图像中的证件头像；将采集的人脸图像与相应的证件头像分别与对比人脸库中对应于用户标识的人脸图像进行比对，计算获得相似度。
在一个实施例中，服务器120还用于当活体检测结果表示存在活体，且用户身份信息验证结果为验证通过时，则确定身份验证结果为验证通过。
在一个实施例中，终端110还用于检测金融业务操作指令，检测到金融业务操作指令后获取从预设动作引导信息库中选取的动作引导信息；还用于当服务器120所反馈的身份验证结果为验证通过时，执行金融业务操作指令所对应的金融业务操作。这里的金融业务包括申请贷款业务、信用卡在线办理业务、投资业务等。本实施例中，通过上述身份验证方法来保证金融业务中的交易安全，使得金融业务的办理更加安全可靠。
上述身份验证系统100，通过显示和/或播放预设动作引导信息库中选取的动作引导信息，以视觉和/或声音的方式引导用户完成相应的动作，以便采集到相应的动作图像。然后通过对采集的动作图像与动作引导信息进行匹配检测，就可以获得表示是否存在活体的活体检测结果，从而根据活体检测结果获得身份验证结果。这样通过活体检测来验证当前进行操作的是否为真实用户，可以避免机器暴力破解的情形，使得最终的身份验证结果更为准确，提高了安全性。
如图9所示，在一个实施例中，提供了一种身份验证装置900，包括动作图像采集模块901、活体检测模块902和身份验证结果确定模块903。
动作图像采集模块901，用于将从预设动作引导信息库中选取的动作引导信息进行显示和/或以音频形式播放，并采集相应的动作图像。
活体检测模块902，用于对采集的动作图像与动作引导信息进行匹配检测，获得表示是否存在活体的活体检测结果。
身份验证结果确定模块903，用于根据活体检测结果确定身份验证结果。
如图10所示，在一个实施例中，身份验证装置900还包括用户身份信息验证模块904，用于采集用户身份信息，并根据采集的用户身份信息进行验证，获得用户身份信息验证结果；身份验证结果确定模块903还用于根据活体检测结果和用户身份信息验证结果确定身份验证结果。
在一个实施例中，动作引导信息为嘴型引导信息；动作图像包括嘴型图像；活体检测模块902还用于从嘴型图像中提取嘴型特征；还用于对提取的嘴型特征与动作引导信息所对应的预设嘴型特征进行匹配检测，获得表示是否存在活体的活体检测结果。
在一个实施例中，动作引导信息为嘴型引导信息；动作图像采集模块901还用于显示从预设动作引导信息库中选取的动作引导信息，同时按照动作引导信息所对应的语速显示阅读进度信息。
在一个实施例中，动作引导信息为嘴型引导信息；动作图像采集模块901还用于按照从预设动作引导信息库中选取的动作引导信息所对应的语速，以音频形式播放动作引导信息。
在一个实施例中，动作图像的数量为大于1的预设数量；用户身份信息验证模块904还用于采集每个动作图像所包括的人脸图像并进行人脸识别，当识别结果不一致时直接获得表示验证未通过的身份验证结果。
在一个实施例中，用户身份信息验证模块904还用于采集多种用户身份信息，分别检测每种用户身份信息所对应的用户标识；检测各种用户身份信息所对应的用户标识是否一致，以获得用户身份信息验证结果。
如图11所示，在一个实施例中，用户身份信息验证模块904包括：证件图像处理模块904a、人脸图像处理模块904b和验证执行模块904c。
证件图像处理模块904a，用于采集证件图像，并对证件图像进行文字识别，以获得与证件图像匹配的用户标识。
人脸图像处理模块904b，用于采集人脸图像，并计算采集的人脸图像与对比人脸库中对应于用户标识的人脸图像之间的相似度。
验证执行模块904c，用于根据相似度确定用户身份信息验证结果。
如图12所示，在一个实施例中，人脸图像处理模块904b包括：截取模块904b1、人脸图像采集模块904b2和比对模块904b3。
截取模块904b1，用户截取证件图像中的证件头像。
人脸图像采集模块904b2，用于采集人脸图像。
比对模块904b3，用于将采集的人脸图像与相应的证件头像分别与对比人脸库中对应于用户标识的人脸图像进行比对，计算获得相似度。
在一个实施例中，身份验证结果确定模块903还用于当活体检测结果表示存在活体，且用户身份信息验证结果为验证通过时，则确定身份验证结果为验证通过。
如图13所示，在一个实施例中，该身份验证装置900还包括接收模块905，用于接收服务器从预设动作引导信息库中选取并发送的动作引导信息。
活体检测模块902还用于将采集的动作图像发送给服务器，使服务器对动作图像与动作引导信息进行匹配检测，获得表示是否存在活体的活体检测结果。
用户身份信息验证模块904还用于采集用户身份信息并发送给服务器，使服务器根据采集的用户身份信息进行验证，获得用户身份信息验证结果。
身份验证结果确定模块903还用于接收服务器在根据活体检测结果和用户身份信息验证结果确定身份验证结果后所反馈的身份验证结果。
如图14所示，在一个实施例中，该身份验证装置900还包括金融业务处理模块906，用于检测金融业务操作指令，检测到金融业务操作指令后获取从预设动作引导信息库中选取的动作引导信息；还用于当身份验证结果为验证通过时，执行金融业务操作指令所对应的金融业务操作。
上述身份验证装置900，通过显示和/或播放预设动作引导信息库中选取的动作引导信息，以视觉和/或声音的方式引导用户完成相应的动作，以便采集到相应的动作图像。然后通过对采集的动作图像与动作引导信息进行匹配检测，就可以获得表示是否存在活体的活体检测结果，从而根据活体检测结果获得身份验证结果。这样通过活体检测来验证当前进行操作的是否为真实用户，可以避免机器暴力破解的情形，使得最终的身份验证结果更为准确，提高了安全性。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等非易失性存储介质，或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (19)

1.一种身份验证方法，所述方法包括：
当检测到金融业务操作指令后，显示从预设动作引导信息库中选取的动作引导信息，同时按照所述动作引导信息所对应的语速显示阅读进度信息；和/或，按照从预设动作引导信息库中选取的动作引导信息所对应的语速，以音频形式播放所述动作引导信息；所述动作引导信息包括嘴型引导信息；其中，按照所述动作引导信息所对应的语速来显示和/或播放所述动作引导信息，用于引导用户按照所述语速来完成所述动作引导信息所要求的嘴型变化；
采集与所述动作引导信息对应的动作图像；所述动作图像包括完整的人脸图像，所述人脸图像中包括嘴型图像；所述动作图像的数量为大于1的预设数量；
对采集的动作图像与所述动作引导信息进行匹配检测，获得表示是否存在活体的活体检测结果；
在进行活体检测的过程中，对每个动作图像所包括的人脸图像进行人脸识别，当多个识别结果不一致时直接获得表示验证未通过的身份验证结果；
当进行人脸识别所得到的多个识别结果一致时，采集证件图像，并对所述证件图像进行文字识别，以获得与所述证件图像匹配的用户标识；
计算所述动作图像中的人脸图像与对比人脸库中对应于所述用户标识的人脸图像之间的相似度；
根据所述相似度确定用户身份信息验证结果；
根据所述活体检测结果和所述用户身份信息验证结果确定身份验证结果；
当所述身份验证结果为验证通过时，执行与所述金融业务操作指令所对应的金融业务操作；所述金融业务操作包括贷款业务申请操作、信用卡办理业务操作、和投资业务操作中的至少一种。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对采集的动作图像与所述动作引导信息进行匹配检测，获得表示是否存在活体的活体检测结果，包括：
从所述嘴型图像中提取嘴型特征；
对提取的嘴型特征与所述动作引导信息所对应的预设嘴型特征进行匹配检测，获得表示是否存在活体的活体检测结果。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述相似度确定用户身份信息验证结果，包括：
采集多种用户身份信息，分别检测每种用户身份信息所对应的用户标识；
检测各种用户身份信息所对应的用户标识是否一致，以根据所述相似度和检测结果获得用户身份信息验证结果。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述动作图像中的人脸图像与对比人脸库中对应于所述用户标识的人脸图像之间的相似度，包括：
截取所述证件图像中的证件头像；
将所述动作图像中的人脸图像与相应的证件头像分别与对比人脸库中对应于所述用户标识的人脸图像进行比对，计算获得相似度。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述活体检测结果和所述用户身份信息验证结果确定身份验证结果，包括：
当所述活体检测结果表示存在活体，且所述用户身份信息验证结果为验证通过时，则确定身份验证结果为验证通过。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述显示从预设动作引导信息库中选取的动作引导信息，同时按照所述动作引导信息所对应的语速显示阅读进度信息；和/或，按照从预设动作引导信息库中选取的动作引导信息所对应的语速，以音频形式播放所述动作引导信息之前，所述方法还包括：
接收服务器从预设动作引导信息库中选取并发送的动作引导信息；
所述对采集的动作图像与所述动作引导信息进行匹配检测，获得表示是否存在活体的活体检测结果，包括：
将所述采集的动作图像发送给服务器，使所述服务器对所述动作图像与所述动作引导信息进行匹配检测，获得表示是否存在活体的活体检测结果；
所述采集证件图像，并对所述证件图像进行文字识别，以获得与所述证件图像匹配的用户标识，计算所述动作图像中的人脸图像与对比人脸库中对应于所述用户标识的人脸图像之间的相似度，并根据所述相似度确定用户身份信息验证结果，包括：
采集证件图像并发送给所述服务器，使所述服务器对所述证件图像进行文字识别，以获得与所述证件图像匹配的用户标识，计算所述动作图像中的人脸图像与对比人脸库中对应于所述用户标识的人脸图像之间的相似度，并根据所述相似度确定用户身份信息验证结果；
所述根据所述活体检测结果和所述用户身份信息验证结果确定身份验证结果，包括：
接收所述服务器在根据所述活体检测结果和所述用户身份信息验证结果确定身份验证结果后所反馈的身份验证结果。
7.一种身份验证系统，其特征在于，所述系统包括终端和服务器；
所述终端用于当检测到金融业务操作指令后，接收所述服务器从预设动作引导信息库中选取并发送的动作引导信息；
所述终端还用于显示所述动作引导信息，同时按照所述动作引导信息所对应的语速显示阅读进度信息；和/或，按照所述动作引导信息所对应的语速，以音频形式播放所述动作引导信息；所述动作引导信息包括嘴型引导信息；其中，按照所述动作引导信息所对应的语速来显示和/或播放所述动作引导信息，用于引导用户按照所述语速来完成所述动作引导信息所要求的嘴型变化；
所述终端还用于采集与所述动作引导信息对应的动作图像，将采集的动作图像发送给所述服务器；其中，所述动作图像包括完整的人脸图像，所述人脸图像中包括嘴型图像；所述动作图像的数量为大于1的预设数量；
所述服务器用于对所述动作图像与所述动作引导信息进行匹配检测，获得表示是否存在活体的活体检测结果，并在进行活体检测的过程中，对每个动作图像所包括的人脸图像进行人脸识别，当多个识别结果不一致时直接获得表示验证未通过的身份验证结果；
所述终端还用于当进行人脸识别所得到的多个识别结果一致时，采集证件图像并发送给所述服务器；
所述服务器还用于根据采集的证件图像进行文字识别，以获得与所述证件图像匹配的用户标识；计算所述动作图像中的人脸图像与对比人脸库中对应于所述用户标识的人脸图像之间的相似度；根据所述相似度确定用户身份信息验证结果；根据所述活体检测结果和所述用户身份信息验证结果确定身份验证结果后向所述终端反馈所述身份验证结果；
所述终端还用于接收所述身份验证结果，当所述身份验证结果为验证通过时，执行与所述金融业务操作指令所对应的金融业务操作；所述金融业务操作包括贷款业务申请操作、信用卡办理业务操作、和投资业务操作中的至少一种。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述服务器还用于从所述嘴型图像中提取嘴型特征，对提取的嘴型特征与所述动作引导信息所对应的预设嘴型特征进行匹配检测，获得表示是否存在活体的活体检测结果。
9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述终端还用于采集多种用户身份信息并发送给所述服务器；
所述服务器还用于分别检测每种用户身份信息所对应的用户标识；检测各种用户身份信息所对应的用户标识是否一致，以根据所述相似度和检测结果获得用户身份信息验证结果。
10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述服务器还用于截取所述证件图像中的证件头像；将所述动作图像中人脸图像与相应的证件头像分别与对比人脸库中对应于所述用户标识的人脸图像进行比对，计算获得相似度。
11.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述服务器还用于当所述活体检测结果表示存在活体，且所述用户身份信息验证结果为验证通过时，则确定身份验证结果为验证通过。
12.一种身份验证装置，其特征在于，所述装置包括：
动作图像采集模块，用于当检测到金融业务操作指令后，显示从预设动作引导信息库中选取的动作引导信息，同时按照所述动作引导信息所对应的语速显示阅读进度信息；和/或，按照从预设动作引导信息库中选取的动作引导信息所对应的语速，以音频形式播放所述动作引导信息；所述动作引导信息包括嘴型引导信息；其中，按照所述动作引导信息所对应的语速来显示和/或播放所述动作引导信息，用于引导用户按照所述语速来完成所述动作引导信息所要求的嘴型变化；
所述动作图像采集模块还用于采集与所述动作引导信息对应的动作图像；所述动作图像包括完整的人脸图像，所述人脸图像中包括嘴型图像；所述动作图像的数量为大于1的预设数量；
活体检测模块，用于对采集的动作图像与所述动作引导信息进行匹配检测，获得表示是否存在活体的活体检测结果；
用户身份信息验证模块，用于在进行活体检测的过程中，对每个动作图像所包括的人脸图像进行人脸识别，当多个识别结果不一致时直接获得表示验证未通过的身份验证结果；
身份验证结果确定模块，用于当进行人脸识别所得到的多个识别结果一致时，采集证件图像，并对所述证件图像进行文字识别，以获得与所述证件图像匹配的用户标识，计算所述动作图像中的人脸图像与对比人脸库中对应于所述用户标识的人脸图像之间的相似度，并根据所述相似度确定用户身份信息验证结果；根据所述活体检测结果和所述用户身份信息验证结果确定身份验证结果；
金融业务处理模块，用于当所述身份验证结果为验证通过时，执行与所述金融业务操作指令所对应的金融业务操作；所述金融业务操作包括贷款业务申请操作、信用卡办理业务操作、和投资业务操作中的至少一种。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述活体检测模块，还用于从所述嘴型图像中提取嘴型特征，并对提取的嘴型特征与所述动作引导信息所对应的预设嘴型特征进行匹配检测，获得表示是否存在活体的活体检测结果。
14.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述用户身份信息验证模块还用于采集多种用户身份信息，分别检测每种用户身份信息所对应的用户标识，检测各种用户身份信息所对应的用户标识是否一致，以根据所述相似度和检测结果获得用户身份信息验证结果。
15.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述人脸图像处理模块包括截取模块、人脸图像采集模块和比对模块，其中：
所述截取模块，用于截取所述证件图像中的证件头像；
所述比对模块，用于将所述动作图像中的人脸图像与相应的证件头像分别与对比人脸库中对应于所述用户标识的人脸图像进行比对，计算获得相似度。
16.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述身份验证结果确定模块，还用于当所述活体检测结果表示存在活体，且所述用户身份信息验证结果为验证通过时，则确定身份验证结果为验证通过。
17.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
接收模块，用于接收服务器从预设动作引导信息库中选取并发送的动作引导信息；
所述活体检测模块，还用于将所述采集的动作图像发送给服务器，使所述服务器对所述动作图像与所述动作引导信息进行匹配检测，获得表示是否存在活体的活体检测结果；
所述用户身份信息验证模块，还用于采集证件图像并发送给所述服务器，使所述服务器对所述证件图像进行文字识别，以获得与所述证件图像匹配的用户标识，计算所述动作图像中的人脸图像与对比人脸库中对应于所述用户标识的人脸图像之间的相似度，并根据所述相似度确定用户身份信息验证结果；
所述身份验证结果确定模块，还用于接收所述服务器在根据所述活体检测结果和所述用户身份信息验证结果确定身份验证结果后所反馈的身份验证结果。
18.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
19.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
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