CN110162955A - 人机识别方法、装置、介质及电子设备 - Google Patents

人机识别方法、装置、介质及电子设备 Download PDF

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CN110162955A CN201910407000.6A CN201910407000A CN110162955A CN 110162955 A CN110162955 A CN 110162955A CN 201910407000 A CN201910407000 A CN 201910407000A CN 110162955 A CN110162955 A CN 110162955A
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Abstract

本公开实施例提供了一种人机识别方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备，涉及计算机技术领域，该方法包括：生成人机验证请求；获取响应于人机验证请求的验证码数据，包括目标验证码问题及其对应的目标图片组合；根据验证码数据渲染生成多面体并在多面体上展示目标图片组合，且显示目标验证码问题；旋转多面体，以采集针对多面体的触发信息；根据触发信息获取响应于目标验证码问题的人机识别结果。本公开实施例的技术方案中，通过在多面体上设置包含验证码问题的图片并旋转多面体，可以采集针对多面体的触发信息，并根据该触发信息获得人机识别结果，增加了自动化脚本的理解难度以及人机识别的破解难度。

Description

人机识别方法、装置、介质及电子设备
技术领域
本公开涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种人机识别方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备。
背景技术
随着互联网的迅速发展，网络爬虫、自动化脚本充斥着各大网站，造成了大量的虚假流量，并带来信息泄露、撞库、垃圾注册和虚假评论等风险，严重危害了网络安全。人机识别可以区分计算机和人，从而阻止计算机攻入受密码保护的账户或恶意批量操作计算机，保护账户的安全。
传统的人机识别主要使用验证码进行识别，包括字符型验证码、滑动验证码、文字点选验证码、九宫格点选验证码、三维球形验证码、位置验证码等形式。其中，字符型验证码包括英文字符、中文字符或者扭曲字符。滑动验证码是在一个背景图下面，挖出一个滑块阴影，要求用户拖动滑块到阴影所在的位置。文字点选验证码是在一个背景图上嵌入英文字符或者中文字符，要求用户点击对应的字符。九宫格点选验证码是在九宫格中，放置9张图片，要求用户选择目标图片。三维球形验证码是将验证码字符投影在三维球形表面上，通过识别三维球形上的字符来进行验证。位置验证码可以要求用户要求选择倒立的衣服或者模特。
在人工智能发展迅速且门槛越来越低的情况下，识别扭曲字符，识别图像中的滑块缺口位置，识别图片中定位文字，识别九宫格中不同种类的物品以及识别三维球形验证码或者位置验证码都已经变得越来越容易。
人机识别的验证码易被破解是当前亟需解决的技术问题。
需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本公开实施例的目的在于提供一种人机识别方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，进而至少在一定程度上克服人机识别的验证码易被破解的问题。
本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
根据本公开实施例的第一方面，提供了一种人机识别方法，包括：生成人机验证请求；获取响应于所述人机验证请求的验证码数据，包括目标验证码问题及其对应的目标图片组合，其中所述目标图片组合中的至少部分图片包含所述目标验证码问题的正确答案；根据所述验证码数据渲染生成多面体并在所述多面体上展示所述目标图片组合，且显示所述目标验证码问题；旋转所述多面体，以采集针对所述多面体的触发信息；根据所述触发信息获取响应于所述目标验证码问题的人机识别结果。
在一些实施例中，其中所述目标图片组合中的部分图片包含所述目标验证码问题的干扰答案；所述多面体的部分面上设置包含所述正确答案的图片，所述多面体的部分面上设置包含所述干扰答案的图片。
在一些实施例中，所述多面体包括N个面，所述目标图片组合包括N张图片，所述N张图片中的至少部分图片包含所述目标验证码问题的正确答案，所述N张图片分别设置于所述多面体的N个面上，其中N为大于等于2的正整数。
在一些实施例中，所述验证码数据还包括所述多面体的初始角度；其中，旋转所述多面体，包括：以所述初始角度展示所述多面体；自动旋转所述多面体，以显示所述多面体上包含所述正确答案的图片。
在一些实施例中，旋转所述多面体，包括：响应于目标对象输入的拖动轨迹旋转所述多面体，以显示所述多面体上包含所述正确答案的图片。
在一些实施例中，所述触发信息包括针对所述多面体的点击位置信息和/或接收到针对所述多面体的点击操作时所述多面体的显示方向信息和/或针对所述多面体的对象操作数据。
在一些实施例中，所述触发信息包括针对所述多面体的点击位置信息、接收到针对所述多面体的点击操作时所述多面体的显示方向信息和针对所述多面体的对象操作数据；其中，根据所述触发信息获取响应于所述目标验证码问题的人机识别结果，包括：通过机器学习模型对所述对象操作数据进行处理，获得人机验证结果；若所述人机验证结果为真人操作，且所述点击位置信息与所述多面体上的正确答案的位置信息一致，所述显示方向信息为接收到针对所述多面体的点击操作时被点击的多面体的一面为预定方向，则所述人机识别结果为识别通过。
根据本公开实施例的第二方面，提供了一种人机识别方法，所述方法包括：获取人机验证请求；根据所述人机验证请求获取验证码数据，包括目标验证码问题及其对应的目标图片组合，其中所述目标图片组合中的至少部分图片包含所述目标验证码问题的正确答案，以用于渲染生成多面体并在所述多面体上展示所述目标图片组合且显示所述目标验证码问题；获取针对所述多面体的触发信息；根据所述触发信息生成响应于所述目标验证码问题的人机识别结果。
在一些实施例中，所述根据所述人机验证请求获取验证码数据之前，所述方法还包括：建立包含验证码问题及其对应的图片组合的验证码题库，其中所述图片组合中的至少部分图片包含所述验证码问题的正确答案，所述验证码问题及其对应的图片组合包括所述目标验证码问题及其对应的目标图片组合。
在一些实施例中，所述触发信息包括针对所述多面体的点击位置信息、接收到针对所述多面体的点击操作时所述多面体的显示方向信息和针对所述多面体的对象操作数据；其中，根据所述触发信息生成响应于所述目标验证码问题的人机识别结果，包括：通过机器学习模型对所述对象操作数据进行处理，获得人机验证结果；若所述人机验证结果为真人操作，且所述点击位置信息与所述多面体上的正确答案的位置信息一致，所述显示方向信息为接收到针对所述多面体的点击操作时被点击的多面体的一面为预定方向，则所述人机识别结果为识别通过。
根据本公开实施例的第三方面，提供了一种人机识别装置，包括：验证请求生成单元，用于生成人机验证请求；验证数据获取单元，用于获取响应于所述人机验证请求的验证码数据，包括目标验证码问题及其对应的目标图片组合，其中所述目标图片组合中的至少部分图片包含所述目标验证码问题的正确答案；多面体生成单元，用于根据所述验证码数据渲染生成多面体并在所述多面体上展示所述目标图片组合，且显示所述目标验证码问题；触发信息采集单元，用于旋转所述多面体，以采集针对所述多面体的触发信息；识别结果获取单元，用于根据所述触发信息获取响应于所述目标验证码问题的人机识别结果。
根据本公开实施例的第四方面，提供了一种人机识别装置，包括：验证请求获取单元，用于获取人机验证请求；验证数据提取单元，用于根据所述人机验证请求获取验证码数据，包括目标验证码问题及其对应的目标图片组合，其中所述目标图片组合中的至少部分图片包含所述目标验证码问题的正确答案，以用于渲染生成多面体并在所述多面体上展示所述目标图片组合且显示所述目标验证码问题；触发信息获取单元，用于获取针对所述多面体的触发信息；识别结果生成单元，用于根据所述触发信息生成响应于所述目标验证码问题的人机识别结果。
根据本公开实施例的第五方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上述实施例中第一方面或第二方面所述的人机识别方法。
根据本公开实施例的第六方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中第一方面或第二方面所述的人机识别方法。
本公开实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
在本公开的一些实施例所提供的技术方案中，通过在多面体上设置包含验证码问题的图片并旋转多面体，可以采集针对多面体的触发信息，并根据该触发信息获得人机识别结果，增加了自动化脚本的理解难度以及人机识别的破解难度。
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，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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。在附图中：
图1示意性示出了根据本公开一种实施例的人机识别方法的流程图；
图2示意性示出了根据本公开一种实施例的验证码问题和立方体的示意图；
图3示意性示出了根据本公开另一种实施例的验证码问题和立方体的示意图；
图4示意性示出了根据本公开另一种实施例的人机识别方法的流程图；
图5示意性示出了根据本公开一种实施例的人机识别装置的方框图；
图6示意性示出了根据本公开另一种实施例的人机识别装置的方框图；
图7示意性示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的计算机系统的结构图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。
此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本公开的各方面。
附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
相关技术中，人工智能技术不断进步，其针对OCR(Optical CharacterRecognition，光学字符识别)、人脸识别和动物识别，都已经非常成熟，且错误率极低。通过截图并进行人工智能识别来破解字符型验证码，滑动验证码，文字点选验证码，九宫格点选验证码、三维球形验证码、位置验证码等常用的验证码都已经非常简单。
此外，这些验证码，对于打码平台几乎都毫无防范作用。自动化脚本把上述验证码发送给打码平台，打码平台后面有众包打码小工，之后答案发送回自动化脚本。
由此可见，常用的验证码面临着人工智能技术进步和打码平台的双重威胁。
为解决上述问题，本公开实施例提供一种人机识别方法，验证码数据渲染生成多面体并在多面体上展示图片组合，且显示验证码问题，通过旋转多面体来进行人机识别，以增加人机识别验证码的破解难度。
图1示意性示出了本公开的示例性实施方式的一种人机识别方法。本公开实施例提供的方法可以由任意具备计算机处理能力的电子设备执行，例如终端设备和/或服务器，在本实施例中，以终端设备(例如智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式机等)执行为例进行举例说明，但本公开实际上并不限定于此。参考图1，本公开实施例提供的人机识别方法可以包括以下步骤：
步骤S102，生成人机验证请求。
在用户访问APP(application，应用程序)或网页，进行注册、登录或交易等操作，需要进行人机验证时，执行步骤S102，生成人机验证请求。
步骤S104，获取响应于人机验证请求的验证码数据，包括目标验证码问题及其对应的目标图片组合。
步骤S106，根据验证码数据渲染生成多面体并在多面体上展示目标图片组合，且显示目标验证码问题。
步骤S108，旋转多面体，以采集针对多面体的触发信息。
步骤S110，根据触发信息获取响应于目标验证码问题的人机识别结果。
本公开实施例的技术方案中，终端根据验证码数据生成多面体，并在多面体上展示图片，同时显示目标验证码问题，这样通过旋转多面体可以展示给用户多个不同的图片，要求用户进行操作，以采集针对多面体的触发信息，进行人机识别。多面体在运动过程中，脚本无法通过截图发给人工智能引擎的方式识别答案的位置。同时，使得自动化脚本需要不断计算运动的相对位置，极大增加了自动化脚本破解的难度。
上文中的三维球形验证码，对脚本截图有一定的防范作用，但是本质上是利用三维球面扭曲字符，并没有在终端实现旋转运动，仅仅把问题限制在字符识别上，破解的可能性相对较高。
在本公开实施例中，多面体可以为包括N个面的多面体，所述目标图片组合可以包括N张图片，N张图片中的至少部分图片包含所述目标验证码问题的正确答案，N张图片可以分别设置于所述多面体的N个面上，其中N可以为大于等于2的正整数。
例如，多面体可以为四面体、六面体、八面体等，多面体可以为正多面体，也可以为具有不同形状表面的多面体。
在另一些实施例中，所述目标图片组合中的部分图片还可以包含所述目标验证码问题的干扰答案；所述多面体的部分面上可以设置包含正确答案的图片，多面体的部分面上可以设置包含干扰答案的图片。
例如，多面体可以为六面体，目标图片组合中图片的数量可以为一张至六张或者大于六张中的任一种情况。其中多面体的一个面上可以设置一张图片，也可以设置两张或多张图片。在目标图片组合包括六张图片时，正确答案可以设置在其中一张或多张上，其余的图片上仅设置有干扰答案。
这里，干扰答案为不正确的备选答案。在正确答案为文字时，干扰答案一般为与正确答案不同的文字。在正确答案为图像时，干扰答案一般为与正确答案不同的图像。
在目标图片组合包括少于六张图片时，正确答案可以设置在其中一张或多张上，六面体上未设置有目标图片组合中的图片的面可以设置为空白或其它干扰图片。需要说明的是，包含正确答案的图片上可以仅包括所述目标验证码问题的正确答案，也可以同时还包括所述目标验证码问题的干扰答案。
在本公开实施例中，可以设定多面体沿着三维笛卡尔直角坐标系的各个轴匀速旋转，等待包含正确答案的图片正对用户时，用户点击正确答案。也可以设定多面体初始静止，等待用户拖动该多面体旋转至包含正确答案的图片正对用户时，用户点击正确答案。还可以设定多面体初始时匀速自动旋转，当用户拖动该多面体时，根据用户的拖动来旋转该多面体。
本公开实施例的技术方案可以使用Javascript编程语言实现，其中渲染多面体时可以使用Javascript canvas(画布技术)和CSS3(Cascading StyleShee3，三代层叠样式表)3D transform(三维变换)。
在本公开一种实施例中，验证码数据还可以包括多面体的初始角度。终端以初始角度展示多面体，并自动旋转多面体，以显示多面体上包含正确答案的图片。
在本公开实施例中，目标对象可以为用户。
此外，用户可以拖动该多面体旋转，终端响应于目标对象输入的拖动轨迹旋转多面体，以显示多面体上包含正确答案的图片。
具体地，用户根据提示的验证码问题拖动立方体旋转时，直到包含正确答案的图片旋转到正对自己的时候，停止旋转并选择点击文字图像。这里，包含正确答案的图片上也可以设置有一个或者多个干扰答案。
如图2所示，立方体的六个面上设置有不同的图片，提示的验证码问题为：请转动立方体点击文字代办。这里假设立方体的一个面上设置有文字“代办”。用户需要拖动该立方体旋转，直到包含文字“代办”的图片正对用户。此时，用户点击文字“代办”，完成验证操作。
如图3所示，立方体的六个面上设置有不同的图片，提示的验证码问题为：请转动立方体点击图像牛。立方体的一个面上设置有图像“牛”。用户需要拖动该立方体旋转，直到包含图像“牛”的图片正对用户。此时，用户点击图像“牛”，完成验证操作。
在本公开实施例中，触发信息可以包括针对多面体的点击位置信息和/或接收到针对多面体的点击操作时多面体的显示方向信息和/或针对多面体的对象操作数据。
这里，触发信息产生于用户拖动和点击立方体的过程中。针对多面体的点击位置信息包括用户点击的坐标。多面体的显示方向信息包括屏幕上显示的多面体朝向用户的面的信息。针对多面体的对象操作数据包括用户操作过程中的拖动轨迹，通过该拖动轨迹和多面体的初始角度，可以获知多面体的转速以及多面体旋转角度。
在真人操作的情况中，多面体的转速应该处于真人拖动的转速范围内，且多面体的拖动轨迹可能具有迂回，这是真人在拖动多面体旋转进行选择点击前的调整过程中改变旋转方向时产生的。此外，拖动轨迹具有连续性，用户拖动过程中的多面体旋转角度具有空间的逻辑性。结合多面体的初始角度，使用训练好的机器学习模型对针对多面体的对象操作数据进行分析，可以判断是否真人操作。这里，多面体旋转角度包括多面体的各个轴的旋转角度。
在终端为移动终端的情况下，针对多面体的对象操作数据还可以包括设置于所述移动终端上的加速度计采集的反映终端抖动情况的加速度数据，以及所述移动终端的触摸屏采集到的用户按压触摸屏的按压数据。该加速度数据和按压数据均可以用来判断是否真人操作。
根据多面体的初始角度和多面体旋转角度，经过坐标轴变换可以判断多面体中包含正确答案的图片是否正对用户，结合用户点击选择的平面二维坐标，可以判断用户点击位置是否正确。
通过机器学习模型对用户操作过程中的拖动轨迹数据进行识别，可以判断是否为真人操作。
在用户点击位置正确且为真人操作时，人机识别结果为识别通过。
具体地，在进行人机识别时，可以先根据针对多面体的点击位置信息和接收到针对多面体的点击操作时多面体的显示方向信息，判断用户是否成功将多面体上包含正确答案的面拖动至朝向自己且点击到正确答案。如果判断结果为用户成功将多面体上包含正确答案的面拖动至朝向自己且点击到正确答案，则通过机器学习模型对用户操作过程中的拖动轨迹等数据进行识别，以判断是否为真人操作，得出人机识别结果。即在真人操作时，确定人机识别结果为真人操作。
在进行人机识别时，还可以先判断针对多面体的操作是否是真人操作，在答案为是时，判断用户是否成功将多面体上包含正确答案的面拖动至朝向自己且点击到正确答案，并得出人机识别结果。具体地，首先通过机器学习模型对对象操作数据进行处理，获得人机验证结果。若人机验证结果为真人操作，且点击位置信息与多面体上的正确答案的位置信息一致，显示方向信息为接收到针对多面体的点击操作时被点击的多面体的一面为预定方向，则人机识别结果为识别通过。
此外，可以仅仅采用用户是否成功将多面体上包含正确答案的面拖动至朝向自己且点击到正确答案这一个判断条件，去判断人机识别结果是否通过。在另一种实施例中，只要判断用户是都将包含正确答案的图片拖动至正对用户，就可以判断人机识别结果是否通过。
点击位置信息与多面体上的正确答案的位置信息一致，显示方向信息为接收到针对多面体的点击操作时被点击的多面体的一面为预定方向，都允许有设定的误差范围。
例如，包含正确答案的图片不必是零偏差正对用户，可以具有15度的误差范围，只要在15度的误差范围内正对用户，则可以认为包含正确答案的图片正对用户。
在进行点击操作时，用户点击的位置可以与正确答案所在的位置具有图片大小五分之一的误差范围，只要在这个误差范围内，则可以认为用户点击的位置为正确答案所在的位置。在另一种实施例中，用户只要点击的位置在包含正确答案的图片上，就可以认为用户点击的位置为正确答案所在的位置。
对于爬虫和自动化脚本而言，上述过程本公开实施例提供的技术方案中的验证码问题的破解难度较高，伪造极度困难。故本实施例提供的验证码可以达到大幅提升网站安全性的目的。
图4示意性示出了本公开的示例性实施方式的另一种人机识别方法。本公开实施例提供的方法可以由任意具备计算机处理能力的电子设备执行，例如终端设备和/或服务器，在本实施例中，以服务器执行为例进行举例说明，但本公开实际上并不限定于此。如图4所示，本公开实施例提供的一种人机识别方法包括以下步骤：
步骤S402，获取人机验证请求。
步骤S404，根据人机验证请求获取验证码数据，包括目标验证码问题及其对应的目标图片组合，其中目标图片组合中的至少部分图片包含目标验证码问题的正确答案，以用于渲染生成多面体并在多面体上展示目标图片组合且显示目标验证码问题。
步骤S406，获取针对多面体的触发信息。
步骤S408，根据触发信息生成响应于目标验证码问题的人机识别结果。
在步骤S404之前，还可以建立包含验证码问题及其对应的图片组合的验证码题库，其中图片组合中的至少部分图片包含验证码问题的正确答案，验证码问题及其对应的图片组合包括目标验证码问题及其对应的目标图片组合。
此外，验证码题库还可以包括多面体的初始角度。
在本公开实施例中，触发信息包括针对多面体的点击位置信息、接收到针对多面体的点击操作时多面体的显示方向信息和针对多面体的对象操作数据。
在步骤S408之前，所述方法还可以包括：使用真人正确滑动过程中的历史操作数据训练机器学习模型。这样，在步骤S408中，可以通过机器学习模型对对象操作数据进行处理，获得人机验证结果；若人机验证结果为真人操作，且点击位置信息与多面体上的正确答案的位置信息一致，显示方向信息为接收到针对多面体的点击操作时被点击的多面体的一面为预定方向，则人机识别结果为识别通过。
训练机器学习模型时，需要采集大量真人的正确滑动过程产生的针对多面体的对象操作数据用于训练机器学习模型。
与图4所示的人机识别方法对应的实施例为服务器端侧方法实施例，其与图1所示的人机识别方法对应的实施例即终端侧方法实施例相对应，因此对于本公开实施例中未披露的细节，请参照本公开上述的人机识别方法的实施例。
本公开实施例提供的人机识别方法，通过在多面体上设置包含验证码问题的图片并旋转多面体，可以采集针对多面体的触发信息，并根据该触发信息获得人机识别结果，增加了自动化脚本的理解难度以及人机识别的破解难度。
该人机识别方法，可以应用在注册、登录、交易等互联网场景，防止爬虫和自动化脚本。
以下介绍本公开的装置实施例，可以用于执行本公开上述的人机识别方法。如图5所示，根据本公开实施例提供的一种人机识别装置500可以包括：
验证请求生成单元502，可以用于生成人机验证请求。
验证数据获取单元504，可以用于获取响应于人机验证请求的验证码数据，包括目标验证码问题及其对应的目标图片组合，其中目标图片组合中的至少部分图片包含目标验证码问题的正确答案。
多面体生成单元506，可以用于根据验证码数据渲染生成多面体并在多面体上展示目标图片组合，且显示目标验证码问题。
触发信息采集单元508，可以用于旋转多面体，以采集针对多面体的触发信息。
识别结果获取单元510，可以用于根据触发信息获取响应于目标验证码问题的人机识别结果。
本公开实施例的技术方案中，终端根据验证码数据生成多面体，并在多面体上展示图片，同时显示目标验证码问题，这样通过旋转多面体可以展示给用户多个不同的图片，要求用户进行操作，已采集针对多面体的触发信息，进行人机识别。多面体在运动过程中，脚本无法通过截图发给人工智能引擎的方式识别答案的位置。同时，使得自动化脚本需要不断计算运动的相对位置，极大增加了自动化脚本破解的难度。
其中，目标图片组合中的部分图片包含目标验证码问题的干扰答案；多面体的部分面上设置包含正确答案的图片，多面体的部分面上设置包含干扰答案的图片。
多面体包括N个面，目标图片组合包括N张图片，N张图片中的至少部分图片包含目标验证码问题的正确答案，N张图片分别设置于多面体的N个面上，其中N为大于等于2的正整数。
验证码数据还包括多面体的初始角度；其中，触发信息采集单元508旋转多面体时，可以以初始角度展示多面体并自动旋转多面体，以显示多面体上包含正确答案的图片。
触发信息采集单元508旋转多面体时，也可以响应于目标对象输入的拖动轨迹旋转多面体，以显示多面体上包含正确答案的图片。
触发信息包括针对多面体的点击位置信息和接收到针对多面体的点击操作时多面体的显示方向信息和针对多面体的对象操作数据。
识别结果获取单元510根据触发信息获取响应于目标验证码问题的人机识别结果时，需要通过机器学习模型对对象操作数据进行处理，获得人机验证结果；若人机验证结果为真人操作，且点击位置信息与多面体上的正确答案的位置信息一致，显示方向信息为接收到针对多面体的点击操作时被点击的多面体的一面为预定方向，则人机识别结果为识别通过。
本公开实施例的技术方案中，终端根据验证码数据生成多面体，并在多面体上展示图片，同时显示目标验证码问题，这样通过旋转多面体可以展示给用户多个不同的图片，要求用户在多面体旋转到正对用户的一面时，点击目标验证码问题的正确答案。这样，通过多面体把二维的平面坐标系拓展到三维空间坐标系，极大增加了自动化脚本的理解难度。
此外，多面体在运动过程中，脚本无法通过截图发给人工智能引擎的方式识别答案的位置。同时，使得自动化脚本需要不断计算运动的相对位置，极大增加了自动化脚本破解的难度。
如图6所示，根据本公开实施例提供的一种人机识别装置600可以包括：
验证请求获取单元602，可以用于获取人机验证请求。
验证数据提取单元604，可以用于根据人机验证请求获取验证码数据，包括目标验证码问题及其对应的目标图片组合，其中目标图片组合中的至少部分图片包含目标验证码问题的正确答案，以用于渲染生成多面体并在多面体上展示目标图片组合且显示目标验证码问题。
触发信息获取单元606，可以用于获取针对多面体的触发信息。
识别结果生成单元608，可以用于根据触发信息生成响应于目标验证码问题的人机识别结果。
在本公开实施例中，人机识别装置600还可以包括题库建立单元，用于建立包含目标验证码问题及其对应的图片组合的验证码题库，其中图片组合中的至少部分图片包含目标验证码问题的正确答案，目标验证码问题及其对应的图片组合包括目标验证码问题及其对应的目标图片组合。
在本公开实施例中，触发信息包括针对多面体的点击位置信息、接收到针对多面体的点击操作时多面体的显示方向信息和针对多面体的对象操作数据；其中，识别结果生成单元608可以通过机器学习模型对对象操作数据进行处理，获得人机验证结果；若人机验证结果为真人操作，且点击位置信息与多面体上的正确答案的位置信息一致，显示方向信息为接收到针对多面体的点击操作时被点击的多面体的一面为预定方向，则人机识别结果为识别通过。
与图6所示的人机识别装置对应的实施例为服务器端侧装置实施例，其与图5所示的人机识别装置对应的实施例即终端侧装置实施例相对应，因此对于本公开实施例中未披露的细节，请参照本公开上述的人机识别装置的实施例。
由于本公开的示例实施例的人机识别装置的各个功能模块与上述人机识别方法的示例实施例的步骤对应，因此对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开上述的人机识别方法的实施例。
本公开实施例的人机识别装置，通过在多面体上设置包含验证码问题的图片并旋转多面体，可以采集针对多面体的触发信息，并根据该触发信息获得人机识别结果，增加了自动化脚本的理解难度以及人机识别的破解难度。
下面参考图7，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的计算机系统700的结构示意图。图7示出的电子设备的计算机系统700仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图7所示，计算机系统700包括中央处理单元(CPU)701，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的程序或者从存储部分708加载到随机访问存储器(RAM)703中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。
以下部件连接至I/O接口705：包括键盘、鼠标等的输入部分706；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分707；包括硬盘等的存储部分708；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分709。通信部分709经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器710也根据需要连接至I/O接口705。可拆卸介质711，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器710上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分708。
特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读存储介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分709从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质711被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)701执行时，执行本申请的系统中限定的上述功能。
需要说明的是，本公开所示的计算机可读存储介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现如上述实施例中所述的人机识别方法。
例如，所述的电子设备可以实现如图1中所示的：步骤S102，生成人机验证请求；步骤S104，获取响应于所述人机验证请求的验证码数据，包括目标验证码问题及其对应的目标图片组合，其中所述目标图片组合中的至少部分图片包含所述目标验证码问题的正确答案；步骤S106，根据所述验证码数据渲染生成多面体并在所述多面体上展示所述目标图片组合，且显示所述目标验证码问题；步骤S108，旋转所述多面体，以采集针对所述多面体的触发信息；步骤S110，根据所述触发信息获取响应于所述目标验证码问题的人机识别结果。
又如，所述的电子设备可以实现如图4所示的各个步骤。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、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公开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，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开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。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (14)

1.一种人机识别方法，其特征在于，所述方法包括：
生成人机验证请求；
获取响应于所述人机验证请求的验证码数据，包括目标验证码问题及其对应的目标图片组合，其中所述目标图片组合中的至少部分图片包含所述目标验证码问题的正确答案；
根据所述验证码数据渲染生成多面体并在所述多面体上展示所述目标图片组合，且显示所述目标验证码问题；
旋转所述多面体，以采集针对所述多面体的触发信息；
根据所述触发信息获取响应于所述目标验证码问题的人机识别结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中所述目标图片组合中的部分图片包含所述目标验证码问题的干扰答案；所述多面体的部分面上设置包含所述正确答案的图片，所述多面体的部分面上设置包含所述干扰答案的图片。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多面体包括N个面，所述目标图片组合包括N张图片，所述N张图片中的至少部分图片包含所述目标验证码问题的正确答案，所述N张图片分别设置于所述多面体的N个面上，其中N为大于等于2的正整数。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述验证码数据还包括所述多面体的初始角度；其中，旋转所述多面体，包括：
以所述初始角度展示所述多面体；
自动旋转所述多面体，以显示所述多面体上包含所述正确答案的图片。
5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，旋转所述多面体，包括：
响应于目标对象输入的拖动轨迹旋转所述多面体，以显示所述多面体上包含所述正确答案的图片。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述触发信息包括针对所述多面体的点击位置信息和/或接收到针对所述多面体的点击操作时所述多面体的显示方向信息和/或针对所述多面体的对象操作数据。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述触发信息包括针对所述多面体的点击位置信息、接收到针对所述多面体的点击操作时所述多面体的显示方向信息和针对所述多面体的对象操作数据；其中，根据所述触发信息获取响应于所述目标验证码问题的人机识别结果，包括：
通过机器学习模型对所述对象操作数据进行处理，获得人机验证结果；
若所述人机验证结果为真人操作，且所述点击位置信息与所述多面体上的正确答案的位置信息一致，所述显示方向信息为接收到针对所述多面体的点击操作时被点击的多面体的一面为预定方向，则所述人机识别结果为识别通过。
8.一种人机识别方法，其特征在于，所述方法包括：
获取人机验证请求；
根据所述人机验证请求获取验证码数据，包括目标验证码问题及其对应的目标图片组合，其中所述目标图片组合中的至少部分图片包含所述目标验证码问题的正确答案，以用于渲染生成多面体并在所述多面体上展示所述目标图片组合且显示所述目标验证码问题；
获取针对所述多面体的触发信息；
根据所述触发信息生成响应于所述目标验证码问题的人机识别结果。
9.根据权利要8所述的方法，其特征在于，所述根据所述人机验证请求获取验证码数据之前，所述方法还包括：
建立包含验证码问题及其对应的图片组合的验证码题库，其中所述图片组合中的至少部分图片包含所述验证码问题的正确答案，所述验证码问题及其对应的图片组合包括所述目标验证码问题及其对应的目标图片组合。
10.根据权利要8所述的方法，其特征在于，所述触发信息包括针对所述多面体的点击位置信息、接收到针对所述多面体的点击操作时所述多面体的显示方向信息和针对所述多面体的对象操作数据；其中，根据所述触发信息生成响应于所述目标验证码问题的人机识别结果，包括：
通过机器学习模型对所述对象操作数据进行处理，获得人机验证结果；
若所述人机验证结果为真人操作，且所述点击位置信息与所述多面体上的正确答案的位置信息一致，所述显示方向信息为接收到针对所述多面体的点击操作时被点击的多面体的一面为预定方向，则所述人机识别结果为识别通过。
11.一种人机识别装置，其特征在于，包括：
验证请求生成单元，用于生成人机验证请求；
验证数据获取单元，用于获取响应于所述人机验证请求的验证码数据，包括目标验证码问题及其对应的目标图片组合，其中所述目标图片组合中的至少部分图片包含所述目标验证码问题的正确答案；
多面体生成单元，用于根据所述验证码数据渲染生成多面体并在所述多面体上展示所述目标图片组合，且显示所述目标验证码问题；
触发信息采集单元，用于旋转所述多面体，以采集针对所述多面体的触发信息；
识别结果获取单元，用于根据所述触发信息获取响应于所述目标验证码问题的人机识别结果。
12.一种人机识别装置，其特征在于，包括：
验证请求获取单元，用于获取人机验证请求；
验证数据提取单元，用于根据所述人机验证请求获取验证码数据，包括目标验证码问题及其对应的目标图片组合，其中所述目标图片组合中的至少部分图片包含所述目标验证码问题的正确答案，以用于渲染生成多面体并在所述多面体上展示所述目标图片组合且显示所述目标验证码问题；
触发信息获取单元，用于获取针对所述多面体的触发信息；
识别结果生成单元，用于根据所述触发信息生成响应于所述目标验证码问题的人机识别结果。
13.一种计算机可读存储介质，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如权利要求1至10中任一项所述的人机识别方法。
14.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至10中任一项所述的人机识别方法。
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