CN115550075B - 一种社区矫正对象公益活动数据的防伪处理方法和设备 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种社区矫正对象公益活动数据的防伪处理方法和设备，所述防伪处理方法包括以下步骤：移动智能设备响应于当前用户进行采集公益活动数据的操作，执行防伪数据采集流程；移动智能设备将由当前用户信息、待认证语音和隐秘图像数据组成的防伪数据，上传至自助矫正终端机。由自助矫正终端机获取防伪数据并识别，根据防伪数据识别结果，判断当前用户的公益活动数据是否正常，根据判断结果执行相应流程。通过生物特征数据进行身份特征认证，能够避免公益活动数据被伪造而造成的安全隐患，以及发现社区矫正对象违反管理措施的不当行为，提高对于社区矫正对象的公益活动规章管理。

Description

一种社区矫正对象公益活动数据的防伪处理方法和设备
技术领域
本发明属于计算机数据处理的技术领域，具体涉及一种社区矫正对象公益活动数据的防伪处理方法和设备。
背景技术
公益活动的内容包括社区服务、环境保护、知识传播、帮困扶助、维护良好秩序活动等。社区矫正机构可以根据社区矫正对象的个人特长，组织其参加公益活动，修复社会关系，培养社会责任感。无论从贯彻执行法律规定需要，还是从社会心理学、行为管理学等角度分析，以及多年来的矫正实践，适当组织开展集中式、集体性的公益活动，对于帮助社区矫正对象修复社会关系、培养社会责任感、增强集体观念具有十分重要的促进作用。
然而，经申请人研究发现，现有对社区矫正对象参加公益活动的管理中，存在如下技术问题：
社区矫正机构通过对社区矫正对象自发参加公益活动情况予以统计的方法，将其作为日常管理的依据。随着技术发展，公益活动的业务流程已经不采用人力管理，而是通过社区矫正机构的自助矫正终端机完成；矫正对象通过自助矫正终端机进行公益活动的登记报到，以及参与公益活动的汇报。
其中，参与公益活动的汇报，是由矫正对象上传公益活动相关的图像数据至自助矫正终端机，后续由后台人员确认即可；图像数据主要是公益活动的现场照片。而公益活动的管理过程中，存在通过伪造公益活动数据的安全漏洞。
因对于在参加公益活动方面表现突出的社区矫正对象，则根据相关法律法规和有关规定对其进行奖励或报请相关部门予以表扬。为此，存在部分矫正人员违反管理措施，通过伪造公益活动数据来完成公益活动时长。进而存在非法人员为矫正对象提供便利，通过协助矫正对象拍摄公益活动的现场照片，并上传至自助矫正终端机中。伪造出矫正对象参与了公益活动的数据。
发明内容
本发明的目的是要解决上述的技术问题，提供一种社区矫正对象公益活动数据的防伪处理方法。
为了解决上述问题，本发明按以下技术方案予以实现的：
第一方面，本发明提供了一种社区矫正对象公益活动数据的防伪处理方法，所述防伪处理方法基于自助矫正终端机和移动智能设备实现，所述防伪处理方法包括：
所述移动智能设备响应于当前用户进行采集公益活动数据的操作，执行防伪数据采集流程，具体包括：
执行语音采集步骤，生成当前用于语音采集流程的语音规则；
采集当前用户基于所述语音规则进行朗读的待认证语音，所述待认证语音用于对当前用户进行身份认证；
待语音采集步骤执行完毕，获取由移动智能设备的摄像模块拍摄的图像数据；
获取隐秘文本信息，根据图像隐写算法将隐秘文本信息嵌入图像数据中，得到隐秘图像数据；
所述移动智能设备将由当前用户信息、待认证语音和隐秘图像数据组成的防伪数据，上传至自助矫正终端机；
所述自助矫正终端机获取防伪数据并识别，根据防伪数据识别结果，判断当前用户的公益活动数据是否正常，根据判断结果执行相应流程。
结合第一方面，本发明还提供了第1种优选实施方式，具体的，所述隐秘文本信息为当前执行所述防伪数据采集流程的移动智能设备的设备ID和/或与公益活动相关的中文文本。
结合第一方面，本发明还提供了第2种优选实施方式，具体的，当所述隐秘文本信息为与公益活动相关的中文文本时，所述图像隐写算法包括以下步骤：
根据logistic映射生成混沌伪随机序列，并对待嵌入的秘密信息加密；
将伪随机加密后的秘密信息卷积编码成长度为n的二进制比特流M(M∈｛0,1｝)；
用交织置乱算法对卷积编码后的比特流置乱，得到交织后的比特序列D(D∈｛0,1｝)；
选择作为载体的所述摄像模块拍摄的图像数据中的蓝色分量，并在蓝色分量图像上伪随机选择n个像素点作为秘密信息的嵌入点；
将置乱后的比特序列D分别与各个伪随机选择的像素点的最高位进行比较，并按如下规则完成秘密信息嵌入：
1）如果秘密信息的第i个比特Di与伪随机选择的第i个像素点fi(x,y)的最高位相同，则保持该像素点的像素值不变，即：
如果fi(x,y)≥128，且比特Di=1，则f i ’(x,y)= fi(x,y)；
如果fi(x,y)＜128，且比特Di=0，则f i ’(x,y)= fi(x,y)；
2）如果秘密信息的第i个比特Di与伪随机选择的第i个像素点fi(x,y)的最高位不相同，则用秘密信息的比特Di替换被选择像素点的最高位，即：
如果fi(x,y)＜128，且比特Di=1，则f i ’(x,y)= fi(x,y)+128；
如果fi(x,y)≥128，且比特Di=0，则f i ’(x,y)= fi(x,y)-128；
生成嵌入有隐秘文本信息的隐秘图像数据。
结合第一方面，本发明还提供了第3种优选实施方式，具体的，所述语音规则由多个动态语句文本组成，每一动态语句文本配置有一个停止语音指令，所述停止语音指令包含停止时长和指示当前用户停止发出语音的图像信息；
其中，所述语音采集步骤具体包括：
根据所述语音规则，在第一预设显示区域显示当前需要用户朗读的动态语句文本；在第二预设显示区域按序逐一显示当前需要用户朗读的动态语句文本的字符，当执行动态语句文本的停止语音指令时，第二预设显示区域切换为所述停止语音指令的图像信息，并根据停止时长显示所述图像信息；
采集当前用户基于所述语音规则进行朗读的待认证语音。
结合第一方面，本发明还提供了第4种优选实施方式，具体的，所述动态语句文本通过利用由26个英文字母和全量简体汉字构成的动态文本库中的字符随机排列组合生成，所述动态语句至少包括10个字符。
结合第一方面，本发明还提供了第5种优选实施方式，具体的，每一动态语句配置有一个停止语音指令，具体为：
随机在所述动态语句的任意两个相邻字符之间配置一个停止语音指令；
其中，所述停止时长在时间区间5～15s中随机生成，在所述图像信息中不包括停止时长的信息。
结合第一方面，本发明还提供了第6种优选实施方式，具体的，所述自助矫正终端机识别所述防伪数据，包括：
对所述待认证语音进行声纹识别，以识别当前用户的身份；
对所述待认证语音进行语音识别，以识别所述待认证语音中的朗读语音片段和空白语音片段；
对所述防伪数据中的图像数据进行识别，以识别图像数据中是否有隐秘文本信息。
结合第一方面，本发明还提供了第7种优选实施方式，具体的，对所述待认证语音进行语音识别，以识别所述待认证语音中的朗读语音片段和空白语音片段，具体包括以下步骤：
对采集的待认证语音进行分帧操作，得到多个语音帧；
获取各语音帧的语音强度，将各个语音帧的语音强度和预设语音强度范围进行比较，得到语音强度检测结果；
根据语音强度检测结果，将各个语音帧划分为朗读语音帧和空白语音帧；
依次将两个相邻语音帧之间的若干连续的空白语音帧进行组合，得到多个空白片段；
将空白片段的时长与第一预设时间阈值和第二预设时间阈值比较；
当空白片段的时长小于第一预设时间阈值，则删除该空白片段的空白语音帧；
当空白片段的时长大于第一预设时间阈值且小于第二时间阈值时，将空白片段标记为空白语音片段；
当空白片段的时长大于第二时间阈值时，将空白片段标记为异常空白片段；
将朗读语音帧按序进行组合，得到朗读语音片段；
将朗读语音片段转换为待验证文本信息，将待验证文本信息与语音规则的多个动态语句文本进行比对；
若比对结果一致，则输出朗读语音片段认证成功结果；
如比对结果不一致，则输出朗读语音片段认证不成功结果。
结合第一方面，本发明还提供了第8种优选实施方式，具体的，对所述防伪数据中的图像数据进行识别，以识别图像数据中是否有隐秘文本信息：
对图像数据进行隐秘文本信息提取；
若不存在隐秘文本信息，则输出图像数据伪造结果；
若提取出隐秘文本信息，将隐秘文本信息与预设比对信息进行比对；
若比对成功，则输出图像数据正常结果；
若比对不成功，则输出图像数据伪造结果。
第二方面，本发明提供了一种社区矫正对象公益活动数据的防伪处理设备，所述防伪处理设备包括自助矫正终端机和移动智能设备；
所述移动智能设备响应于当前用户进行采集公益活动数据的操作，执行防伪数据采集流程，具体包括：
执行语音采集步骤，生成当前用于语音采集流程的语音规则；
采集当前用户基于所述语音规则进行朗读的待认证语音，所述待认证语音用于对当前用户进行身份认证；
待语音采集步骤执行完毕，获取由移动智能设备的摄像模块拍摄的图像数据；
获取隐秘文本信息，根据图像隐写算法将隐秘文本信息嵌入图像数据中，得到隐秘图像数据；
所述移动智能设备将由当前用户信息、待认证语音和隐秘图像数据组成的防伪数据，上传至自助矫正终端机；
所述自助矫正终端机获取防伪数据并识别，根据防伪数据识别结果，判断当前用户的公益活动数据是否正常，根据判断结果执行相应流程。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明提供了一种社区矫正对象公益活动数据的防伪处理方法，包括以下步骤：所述移动智能设备响应于当前用户进行采集公益活动数据的操作，执行防伪数据采集流程，具体包括：执行语音采集步骤，生成当前用于语音采集流程的语音规则；采集当前用户基于所述语音规则进行朗读的待认证语音，所述待认证语音用于对当前用户进行身份认证；待语音采集步骤执行完毕，获取由移动智能设备的摄像模块拍摄的图像数据；获取隐秘文本信息，根据图像隐写算法将隐秘文本信息嵌入图像数据中，得到隐秘图像数据；所述移动智能设备将由当前用户信息、待认证语音和隐秘图像数据组成的防伪数据，上传至自助矫正终端机。由所述自助矫正终端机获取防伪数据并识别，根据防伪数据识别结果，判断当前用户的公益活动数据是否正常，根据判断结果执行相应流程。
（1）本发明由移动智能设备在采集社区矫正对象的公益活动数据时，对公益活动数据进行了防伪加密处理，利用信息隐藏技术将各自的身份标记隐藏到要发送的载体中，以此来确定身份。同时，对使用移动智能设备的用户进行生物特征数据的采集，以语音为主。通过生物特征数据进行身份特征认证，能够避免公益活动数据被伪造而造成的安全隐患，以及发现社区矫正对象违反管理措施的不当行为，提高对于社区矫正对象的公益活动规章管理。
（2）本发明通过在图像数据中进行隐秘文本信息的嵌入，也难以通过计算机技术伪造图像数据。更进一步，即便伪造出符合要求的图像数据，也还有生物特征进行身份认证的兜底方案，进而让非法人员，难以伪造满足自助矫正终端识别需要的公益活动数据。
附图说明
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明，其中：
图1是本发明的一种社区矫正对象公益活动数据的防伪处理设备的组成示意图；
图2是本发明的一种社区矫正对象公益活动数据的防伪处理方法的流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
社区矫正机构通过对社区矫正对象自发参加公益活动情况予以统计的方法，将其作为日常管理的依据。随着技术发展，公益活动的业务流程已经不采用人力管理，而是通过社区矫正机构的自助矫正终端机完成；矫正对象通过自助矫正终端机进行公益活动的登记报到，以及参与公益活动的汇报。
其中，参与公益活动的汇报，是由矫正对象上传公益活动相关的图像数据至自助矫正终端机，后续由后台人员确认即可；图像数据主要是公益活动的现场照片。而公益活动的管理过程中，存在通过伪造公益活动数据的安全漏洞。
然而，经申请人研究发现，一方面，存在非法人员代替社区矫正对象，去到公益活动现场，完成公益活动现场的公益工作、以及拍摄公益活动的图像数据以进行上报，以此伪造出矫正对象参与了公益活动的数据。第二方面，也存在非法人员，利用计算机成像技术，通过电脑生成出社区矫正对象的公益活动数据，社区矫正对象无须参加相关公益活动，后续上传至自助矫正终端机即可。
为此，本发明提供了一种社区矫正对象公益活动数据的防伪处理方法，包括：
所述移动智能设备响应于当前用户进行采集公益活动数据的操作，执行防伪数据采集流程，具体包括：执行语音采集步骤，生成当前用于语音采集流程的语音规则；采集当前用户基于所述语音规则进行朗读的待认证语音，所述待认证语音用于对当前用户进行身份认证；待语音采集步骤执行完毕，获取由移动智能设备的摄像模块拍摄的图像数据；获取隐秘文本信息，根据图像隐写算法将隐秘文本信息嵌入图像数据中，得到隐秘图像数据；所述移动智能设备将由当前用户信息、待认证语音和隐秘图像数据组成的防伪数据，上传至自助矫正终端机。由所述自助矫正终端机获取防伪数据并识别，根据防伪数据识别结果，判断当前用户的公益活动数据是否正常，根据判断结果执行相应流程。
（1）本发明由移动智能设备在采集社区矫正对象的公益活动数据时，对公益活动数据进行了防伪加密处理。同时，对使用移动智能设备的用户进行生物特征数据的采集，以语音为主。通过生物特征数据进行身份特征认证，能够避免公益活动数据被伪造而造成的安全隐患，以及发现社区矫正对象违反管理措施的不当行为，提高对于社区矫正对象的公益活动规章管理。
（2）本发明通过在图像数据中进行隐秘文本信息的嵌入，也难以通过计算机技术伪造图像数据。更进一步，即便伪造出符合要求的图像数据，也还有生物特征进行身份认证的兜底方案，进而让非法人员，难以伪造满足自助矫正终端识别需要的公益活动数据。
具体的，本发明结合附图和实施例，对社区矫正对象公益活动数据的防伪处理方法进行如下的详细说明。
如图1所示，本发明提供了一种社区矫正对象公益活动数据的防伪处理设备，包括自助矫正终端机和移动智能设备，其为实现本社区矫正对象公益活动数据的防伪处理方法的系统组成。所述防伪处理方法基于自助矫正终端机和移动智能设备实现，所述自助矫正终端机与移动智能设备通过无线通讯网络（例如4G通信技术）进行通讯，实现交互。
其中，所述移动智能设备用于采集实现本发明防伪处理方法的相关必要数据，并上传至自助矫正终端机进行识别，得到数据的识别结果，进而判定社区矫正对象是否亲自参加并完成了社区矫正机构组织开展集体公益活动，以便于进行统计，作为日常管理的依据。同时，也对伪造公益活动数据的社区矫正对象进行智能识别，通过防伪处理方法判断社区矫正人员是否存在违反管理措施的行为，并根据相关法规进行训诫、警告和相关处罚等，起到应有的引导与震慑作用。
在本发明中，自助矫正终端机属于本领域的现有技术设备，用于社区矫正的报到登记、参与公益活动、自助学习、请假外出、活动教育等业务。自助矫正终端机多安装在特定的相关部门机构中，如基层司法所等。目前的自助矫正终端包括台式终端机和立式终端机，均具备智能处理器、通讯模块等用于通讯、数据处理的硬件环境；并可以部署相应的社区矫正应用程序、app等。
其中，所述自助矫正终端机的数据库存储有社区矫正对象的相关数据，如个人信息、社区矫正相关数据、身份证信息、生物特征信息（脸部、指纹、声纹等）。数据库还包括与用户关联的移动智能设备信息，以供防伪处理方法使用。自助矫正终端也可以通过第三方服务接口调取与用户相关的数据，例如相关部门系统提供的第三方接口。
在本发明中，所述移动智能设备主要是指手机和平板电脑。可以是社区矫正机构提供的专用设备，也可以是用户自身持有的移动智能设备。通过在移动智能设备中安装社区矫正相关的应用程序、app，用户通过应用程序或app注册登录后，实现该移动智能设备和用户的强关联，并通过应用程序与自助矫正终端机实现交互，如通过移动智能设备的应用程序上传公益活动数据至自助矫正终端机。
在一种具体实施中，部分机构的管理流程中，需要社区矫正对象亲身前往相关机构场所，通过自助矫正终端进行申请参与公益活动的业务办理。例如，用户通过自助矫正终端进行身份认证后，用户可以根据需要通过自助矫正终端机办理公益活动参加的申报。进而会在与社区矫正对象关联的手机应用程序上，生成采集公益活动的页面或任务，社区矫正对象通过手机即可查看到。待公益活动开展时，需要社区矫正对象拍摄与公益活动相关的图像数据，通过手机的应用程序上传图像数据至自助矫正终端机中，以供社区矫正机构在后台对社区矫正对象参加公益活动情况予以统计，并将其作为日常管理的依据。
实施例1
参见图2所示，本发明实施例1所述的社区矫正对象公益活动数据的防伪处理方法的流程示意图，所述防伪处理方法基于自助矫正终端机和移动智能设备实现，所述防伪处理方法包括由移动智能设备执行的防伪数据采集流程，以及由自助矫正终端机执行的防伪数据识别，并根据判断结果执行相应流程。具体的，各部分包括：
所述移动智能设备响应于当前用户进行采集公益活动数据的操作，执行防伪数据采集流程，具体包括：
S100：执行语音采集步骤，生成当前用于语音采集流程的语音规则。
在本发明中，用户生物特征数据选用涵盖声纹特征的语音，这在采集时十分便利。且提取语音的识别花费极低，操作简便，仅仅需要一个麦克风便能够完成操作。而利用移动智能设备则可以直接完成，无须再用其他设备；且在进行声纹确认时，所需要的算法比较简单，容易实施和实现。
本发明的一核心创造在于，提供了一种新型的语音采集流程，对用户进行语音采集，得到待验证语音，其最终目的是用于进行语音身份验证，识别当前发出语音的人员的身份，判断其是否为社区矫正对象本人。
本发明通过以下特定的语音采集流程，所采集到的语音，能够用于识别当前用户身份，识别是否为矫正对象本人。而语音采集流程所得到的语音，具有难以伪造的效果，以使整个监控流程具有不被语音伪造攻击的安全性和可靠性。当持有移动智能设备并进行语音采集的人员为矫正对象本人时，能够轻易完成语音采集。但持有移动智能设备的人员为非矫正对象的其他人员，即使完成语音采集，也能识别出其为非矫正对象。
其中，所述语音规则由多个动态语句文本组成，每一动态语句文本配置有一个停止语音指令，所述停止语音指令包含停止时长和指示用户停止发出语音的图像信息。
在一种优选实施中，每个动态语句文本为多个不相同的随机组合排列的字符串。
在一种具体实施中，所述动态语句文本通过利用由26个英文字母和全量简体汉字构成的动态文本库中的字符随机排列组合生成，所述动态语句至少包括10个字符。这有助于构建伪造难度大的动态语音文本，而对于正常验证的用户而言，具备一定认知能力的人员即可简单朗读出来。动态文本库部署在移动智能设备中，由应用程序调用。
在一种具体实施中，动态语句文本可以是“富文和自平公法爱敬诚友”、“富文H自平公法爱敬诚友”、“富文HZ平公法爱敬诚Y”、“富W和Z平G法A敬C友”等等。
更进一步，本发明的语音规则中，还在动态语音文本中插入了停止语音指令。其中，所述停止语音指令包含停止时长和指示当前用户停止发出语音的图像信息。停止语音指令的原理具体参见S110中的说明。
具体的，所述语音规则中设置了停止语音指令的顺序配置，随机在所述动态语句的任意两个相邻字符之间配置一个停止语音指令。
仅作为一种示例，设置有停止语音指令的动态语句文本的信息配置，可以是：
${@textData|time:H|}其中，“@”表示预设显示为文本类型；“textData”为填入的文字内容；“H”为该文本内容的显示时长，如0.5s、1s等；“|”是属性分割符。
${@&imgData|time:h|}其中，“&”表示预设显示为图片类型；“imgData”为填入的图片内容，“h”为该文本内容的显示时长；“|”是属性分割符。
在一种具体实施中，所述停止时长在时间区间5～15s中随机生成，在所述图像信息中不包括停止时长的信息。一方面，停止语音指令的目的是打断用户进行语句的完整朗读，这样可以与伪造算法模拟的完整语句文本的语音有着极大的区别。另一方面，通过在图片信息中不显示时长，具有随机性，更无法预测，目的是加大伪造难度。
在一种示例中，所述图像信息通过显眼的图/文，告知当前对象保存静默，不要发出语音（声音）。例如可以是停止说话的字眼、或者是禁止发声的图示。
需要说明的是，动态语句文本是本领域的一次性口令认证，即用户每次语音采集时，所生成的多个动态语句文本是不同的，且一次有效。动态语句文本具有动态性、随机性、一次性、伪造难、方便性等优点，具有较高的安全性和可靠性。而通过多个动态语句文本进行组合，目的是增加语音伪造的难度，让非法人员难以在现场中通过安装有伪造算法的智能设备多次伪造语音，以完成语音采集。
其中，所述语音采集步骤具体包括步骤S110和步骤S200，具体的：
S110：根据所述语音规则，在第一预设显示区域显示当前需要用户朗读的动态语句文本；在第二预设显示区域按序逐一显示当前需要用户朗读的动态语句文本的字符，当执行动态语句文本的停止语音指令时，第二预设显示区域切换为所述停止语音指令的图像信息，并根据停止时长显示所述图像信息。
基于S100的语音规则，移动智能设备的应用程序获取到语音规则后，在移动智能设备的交互界面的第一预设显示区域和第二预设显示区域进行显示。
其中，第一显示区域是显示当前需要用户朗读的动态语句文本，多个动态语句文本，依次轮训显示即可，这样便于让用户了解稍后进行朗读的文本内容。设置第一显示区域还具有一定的诱导性作用，非法人员看到第一显示区域的朗读内容后，可能会直接将朗读内容输入伪造算法做好准备，在验证时直接生成语音播放，而停止语音指令更会让对方措手不及。第二显示区域是逐一显示当前需要用户朗读的具体字符。
在一种具体实例中，以①动态语句文本内容“富文和自平公法爱敬诚友”，在“法”与“爱”之间插入了一个时长为6s的停止语音指令；②动态语句文本内容“富W和Z平G法A敬C友”，在“Z”与“平”之间插入了一个时长为8s的停止语音指令，为例进行说明：
具体的，在第一显示区域中，首先显示完整的①动态语句文本内容“富文和自平公法爱敬诚友”。当进行语音采集流程时，第二显示区域会显示“准备语音采集”的告示，待用户点击确认进行后，移动智能设备通过麦克风开始采集当前用户基于所述语音规则进行朗读的待认证语音，同时，第二显示区域会根据语音规则的信息配置，按照“富”→“文”→“和”→“自”→“平”→“公”→“法”→“图片信息”→“爱”→“敬”→“诚”→“友”依次进行显示。当“友”显示完后，第一显示区域切换②动态语句文本内容“富W和Z平G法A敬C友”，第二显示区域会根据语音规则的信息配置，按照“富”→“W”→“和”→“Z”→“图片信息”→“平”→“G”→“法”→“A”→“敬”→“C”→“友”依次进行显示。
在这个过程中，当前用户需要按着第二显示区域显示的“字符”依次进行朗读，当第二预设显示界面的内容由“字符”切换为“图片信息”时，用户需要停止朗读。而当第二预设显示界面的内容由“图片信息”切换为“字符”时，用户即可继续朗读。
为了方便用户了解规则，在进入语音采集流程时，可通过屏幕显示相关的规则说明，让用户了解整个语音采集流程的过程。例如在规定时间内进行语音朗读、又例如当看到图像信息时，需要用户停止朗读等操作。
S200：采集当前用户基于所述语音规则进行朗读的待认证语音，所述待认证语音用于对当前用户进行身份认证。
S300：待语音采集步骤执行完毕，获取由移动智能设备的摄像模块拍摄的图像数据。
在本发明的另一核心创造在于，提供了一种新型的公益数据采集流程，在进行图像采集前，需要先采集用户语音。通过语音+图片的双重数据采集，目的是加大对非法人员伪造公益数据的难度，并且通过多维度对持有移动智能设备的人员进行身份认证，判定其是否为社区矫正对象本人。
具体的，以手机为例，当用户通过手机上的应用程序触发采集公益活动数据的操作时，系统会先提示用户进行语音采集，待语音采集步骤执行完毕后，则应用程序会切换手机的图像拍摄功能，进行图像数据的拍摄。应用程序只需要获取手机相应的拍照权限即可实现。而拍摄公益活动现场的照片，则是由持有手机的人员完成的。
S400：获取隐秘文本信息，根据图像隐写算法将隐秘文本信息嵌入图像数据中，得到隐秘图像数据。
在一种具体实施中，所述隐秘文本信息为当前执行所述防伪数据采集流程的移动智能设备的设备ID和/或与公益活动相关的中文文本。
因图片数据可由非法人员代替社区矫正对象到现场拍摄，或直接利用计算机技术伪造出。为此，本专利在图像数据中，嵌入了隐秘文本信息，加大图像数据的伪造难度。同时，选用了设备ID和与公益活动相关的中文文本，极大地增加伪造难度，因为非法人员无法知道本技术采用何种图像隐写算法、并采用了何种隐秘文本信息嵌入图像中。
在一种具体实施中，所述设备ID可以是IMEI码、手机序列号等。与公益活动相关的中文文本，可以是“公益活动名称”、“公益活动名称+举办方”、“公益活动名称+举办方+地址”等等组合。
在一种具体实施中，图像隐写算法是本领域的公知技术。例如以JPEG图像为隐写载体的四种典型隐写算法Jsteg、OutGuess、F5、MB。而将隐秘文本信息写入图像数据中，是本领域技术人员可实现的，在此不过多说明。也可以采用中国发明专利CN107908969B一种基于空域特性的JPEG图像自适应隐写方法的现有技术。
S500：所述移动智能设备将由当前用户信息、待认证语音和隐秘图像数据组成的防伪数据，上传至自助矫正终端机。
在一种实施中，当前用户信息是指登陆手机社区矫正应用程序的账号所关联社区矫正对象的信息，当前用户信息可以包括姓名、身份证、电话号码等等。当前用户信息是作为标识，供自助矫正终端机调取相关的用于比对识别的用户数据，以完成对防伪数据的识别流程。在自助矫正终端机的数据库以及存储有社区矫正对象的用户数据。
S600：所述自助矫正终端机获取防伪数据并识别，根据防伪数据识别结果，判断当前用户的公益活动数据是否正常，根据判断结果执行相应流程。
在一种具体实施中，所述自助矫正终端机识别所述防伪数据，包括：
S610：对所述待认证语音进行声纹识别，以识别当前用户的身份，得到身份识别结果。
在具体实施中，语音的声纹特征可以参考相关技术获取，例如，利用混合高斯模型(Gaussian Mixture Model，GMM)-通用背景模型(Universal Background Model，UBM)，一种基于通用背景模型的混合高斯模型，获取输入语音的声纹特征；还可以利用GMM-ivector模型获取输入语音的声纹特征；还可以利用DNN(Deep Neural Networks，深度神经网络)-ivector模型获取输入语音的声纹特征；还可以利用其他的声纹特征提取模型获取输入语音的声纹特征，这里不再一一列举。
自助矫正终端机的数据库已经预先存储有当前矫正对象的用于比对的认证声纹信息（也可以通过第三方接口实时调取）。先根据当前用户信息调取相应的认证声纹信息等。然后只需要从待认证语音中提取声纹特征，将声纹特征与认证声纹信息进行比对即可。声纹比对认证是本领域的现有技术，在此不过多说明。
具体的，当前用户的声纹特征与认证声纹信息比对成功，则判定身份识别结果为认证成功。当前用户的声纹特征与认证声纹信息比对不成功，则判定所述待认证用户认证异常。
S620：对所述待认证语音进行语音识别，以识别所述待认证语音中的朗读语音片段和空白语音片段，进行比对得到朗读语音片段比对结果和空白语音片段比对结果。
具体的，本发明还提供如下得到朗读语音片段比对结果和空白语音片段比对结果的具体实施方式，包括：
S621：对所述待认证语音进行分帧操作，得到多个连续的语音帧。
分帧处理是本领域的常规技术手段，在分帧之前，还可以对待认证语音进行预处理，这是语音身份认证的常规技术手段。
S622：识别各语音帧的语音强度，将各个语音帧的语音强度和预设语音强度范围进行比较，得到语音强度识别结果。
在一种具体实施中，预设语音强度范围可以是40～60分贝；最优是50～60分贝，这是人类言语清晰度最好的强度。因社区矫正的场所是特定场所，声音干扰较少。
S623：根据语音强度识别结果，将各个语音帧划分为朗读语音帧和空白语音帧。
在一种具体实施中，按着划分得到的连续的多个语音帧，根据语音强度划分后，对多个语音帧标记为朗读语音帧和空白语音帧，并按序排列。
S624：依次将两个相邻语音帧之间的若干连续的空白语音帧进行组合，得到多个空白片段。
在一种具体实施中，依次识别两个相邻的语音帧之间空白语音帧，将连续排列的多个空白语音帧进行合帧操作，得到一个空白帧集合，并标记为空白片段。若两个相邻的语音帧之间不存在语音帧时，直接跳过即可。按上述规则对所述语音帧进行操作。
S625：将空白片段的时长与第一预设时间阈值和第二预设时间阈值比较：
S625-1：当空白片段的时长小于第一预设时间阈值，则删除该空白片段的空白语音帧。
在一种具体实施中，当空白片段的时长小于第一预设时间阈值，这可能是用户说话的间隔导致。删除是方便识别待验证语音中是否有空白语音片段。通过删除语音中的无实际意义的空白片段，可节省存储空间，也可提高语音处理效率。
在另一种具体实施中，也可以不对时长小于第一预设时间阈值的空白片段的空白语音帧进行删除。
S625-2：当空白片段的时长大于第一预设时间阈值且小于第二时间阈值时，将空白片段标记为空白语音片段。
S625-3：当空白片段的时长大于第二时间阈值时，将空白片段标记为异常空白片段。
在本发明中，第一时间阈值的设置，目的是筛选出无实际意义的时间阈值，并且基于现有语音伪造算法，并不会生成空白语音片段，即使待验证语音中没有空白语音片段，可以直接识别出当前认证存在异常。第二时间阈值的设置，是限制用户进行朗读的时间区间，不给非法人员预留太多时间以做现场伪造准备。
在具体实施中，所述第一预设时间阈值和第二时间阈值可以根据停止时长进行设置。
在一种具体实施中，第一预设时间阈值=停止时长-第一预设时间（0.5s、1s等，不宜过长）；第二预设时间阈值=停止时长+第二预设时间（1s、1.5s、2s等，不宜过长）。
S626：将朗读语音帧按序进行组合，得到朗读语音片段。
S627：将朗读语音片段转换为待验证文本信息，将待验证文本信息与语音规则的多个动态语句文本进行比对。
S627-1：若比对结果一致，则输出朗读语音片段认证成功结果；
S627-2：如比对结果不一致，则输出朗读语音片段认证不成功结果。
在另一种实施中，语音信号能零比能够检测语音端点，区分有声段和无声段，也可以通过此方式，直接识别出空白片段。根据待验证语音的音频能量比分布情况，将音频区分为能零比较大的朗读语音段和能零比较小的空白片段，然后进一步地进行比对等。
S630：对所述防伪数据中的图像数据进行识别，以识别图像数据中是否有隐秘文本信息。
进一步地，包括以下具体步骤：
S631:对图像数据进行隐秘文本信息提取。
在一种具体的实施中，根据四种典型隐写算法Jsteg、OutGuess、F5、MB的提取算法，即可从图像数据中，提取出隐秘文本信息，这是本领域的公知技术手段。
S631-1:若不存在隐秘文本信息，则输出图像数据伪造结果。
因图像隐写算法具有较好的不可见性，导致非法人员无法得知图像数据具有隐秘文本信息，如此一来，非法人员伪造的图像数据，就很容易被识别出来。
S631-2:若提取出隐秘文本信息，将隐秘文本信息与预设比对信息进行比对。
S631-2-1:若比对成功，则输出图像数据正常结果。
S631-2-2:若比对不成功，则输出图像数据伪造结果。
在此设计中，当隐秘文本信息为移动智能设备的设备ID时，可以是IMEI码、手机序列号等，通常为一组数字序列。预设比对信息，可以是社区矫正对象在当地社区矫正机构初次报到登记时，录入采集的；也可以是用户通过手机上的社区矫正应用程序进行首次注册登陆时，应用程序通过手机权限自动获取，并上传至后台数据库。
当隐秘文本信息为与公益活动相关的文本信息时，只需要将提取到的隐秘文本信息与预存在自助矫正终端机数据库的预审比对文本进行比对即可。
在一种优选实施中，本发明还提供了根据判断结果执行相应流程的若干实例，具体的，包括如下流程：
S710：若防伪数据的身份识别结果和朗读语音片段比对结果均为认证成功，且仅识别有空白语音片段、图像数据正常结果时，判定所述公益活动数据正常，确认当前用户参与公益活动，并将写入到当前用户的相关数据中。
S720：若防伪数据的身份识别结果为声纹不一致时，判定所述公益活动数据异常，认定当前用户存在伪造公益活动数据的行为，发出异常通知至后台或工作人员。
S730：若防伪数据的识别结果包括图像数据伪造结果时，判定所述公益活动数据异常，认定当前用户存在伪造公益活动数据的行为，发出异常通知至后台或工作人员。
综上所述，本发明通过基于特定语音规则采集的待认证语音，对当前用户进行身份识别，结合图像隐秘算法写入隐秘文本信息，双重防伪技术，避免非法人员不合规的代替社区矫正对象参与公益活动的行为，也难以通过计算机技术伪造社区矫正对象的语音数据和图片数据，以为社区矫正对象提供便利。
实施例2
本实施例2所述的一种社区矫正对象公益活动数据的防伪处理方法与实施例1的完全相同，不同之处在于，本实施例2提供了一种图像隐写算法的具体实施方式。
具体的，本发明提供了一种当所述隐秘文本信息为与公益活动相关的中文文本时，所述图像隐写算法包括以下步骤：
S1000:根据logistic映射生成混沌伪随机序列，并对待嵌入的秘密信息加密。
对于有意义的嵌入对象，一般都有自身独特的统计特性，而且嵌入对象的统计特性与载体对象的统计特性往往又难以一致，因此，在将嵌入对象隐藏到载体对象之前，对嵌入对象进行预处理是完全必要的。为此，本发明通过利用混沌序列伪随机性好、对初值敏感等特点，基于混沌伪随机序列的文本信息加密方法。
在具体实施中，根据异或运算的可逆性，将待嵌入的文本信息比特流与由特定混沌映射生成的“0”、“1”序列相异或，即可实现文本信息的加密。
具体的，根据文本信息比特流的长度，按Logistic映射产生一组混沌序列。利用阈值函数对生成的混沌序列进行二值化。如：
y(k)=1,0≤xk ≤0.5;
y(k)=0,0.5＜xk ≤1;
然后将文本信息比特流与由混沌序列生成的二值序列逐一进行异或，就得到了加密后的比特流。
具体的，Logistic映射是非线性方程中出现的一个能成功地进行实验教学研究的不寻常的实例，它虽然简单却能体现出所有非线性现象的本质。Logistic映射如下：
xn+1=f(μ,xn )=μxn(1-xn), n=0,1,2,3,……xn ∈［0,1］。
其中，μ为控制参量。可以看作是一个动力学系统，μ值确定后，由任意初值x0∈(0,1);可以跌出一个确定的时间序列x1，x2，x3，……。具体的，对于不同的μ值，系统将呈现不同的特性。
相应的概率密度函数为：
, x∈(-1,1);
，其它;
具体的，根据logistic映射生成混沌伪随机序列，并对待嵌入的文本信息加密，是本领域技术人员根据公知技术手段可实现的，在此不过得说明。
S2000:将伪随机加密后的秘密信息卷积编码成长度为n的二进制比特流，二进制比特流为：M(M∈｛0,1｝)。
S3000:用交织置乱算法对卷积编码后的比特流置乱，得到交织后的比特序列，比特序列为：D(D∈｛0,1｝)。
S4000: 选择作为载体的所述摄像模块拍摄的图像数据中的蓝色分量，并在蓝色分量图像上伪随机选择n个像素点作为秘密信息的嵌入点；
S5000:将置乱后的比特序列D分别与各个伪随机选择的像素点的最高位进行比较，并按如下规则完成秘密信息嵌入：
1）如果秘密信息的第i个比特Di与伪随机选择的第i个像素点fi(x,y)的最高位相同，则保持该像素点的像素值不变，即：
如果fi(x,y)≥128，且比特 Di=1，则f i ’(x,y)= fi(x,y)；
如果fi(x,y)＜128，且比特Di =0，则f i ’(x,y)= fi(x,y)。
2）如果秘密信息的第i个比特Di与伪随机选择的第i个像素点fi(x,y)的最高位不相同，则用秘密信息的比特Di替换被选择像素点的最高位，即：
如果fi(x,y)＜128，且比特Di =1，则f i ’(x,y)= fi(x,y)+128；
如果fi(x,y)≥128，且比特Di =0，则f i ’(x,y)= fi(x,y)-128。
S6000：生成嵌入有隐秘文本信息的隐秘图像数据。
在一种优选实施中，为减小因改变像素点的最高位而引起的图像降质，必须对图像像素值最高位与待嵌入比特不一致而修改的像素值f i ’(x,y)做必要的修正，否则容易导致f i ’(x,y)和fi(x,y)的值差异过大，引起隐秘图像严重降质。误差修正可根据对隐藏信息不可感知性和健壮性的不同要求采取不同的策略。为确保隐藏信息的健壮性，本发明采用如下策略是令：
f i ’(x,y)=135；当fi(x,y)＜128且Di =1时；
f i ’(x,y)=120；当fi(x,y)≥128且Di =0时。
具体的，本发明是提供了一种在RGB图像蓝色分量的MSB位平面隐藏信息算法。具体实施中，将图像数据转换为统一的位图图像。
在对伪造数据进行识别时，对图像数据进行隐秘文本信息提取相对比较简单。只需要用相同的密钥控制伪随机序列发生器产生与嵌入时相同的伪随机序列，并依次提取所选择像素点的最高位即可。即：
D’=1，f i ’(x,y)≥128时；
D’=0，当f i ’(x,y)＜128时；
其中，D’为从隐秘载体提取出的比特流。然后对提取的比特序列D’解交织，再进行Viterbi译码，对译码后的比特流用相同的Logistic伪随机序列解密，即可得到嵌入的秘密信息。
本实施例所述一种社区矫正对象公益活动数据的防伪处理方法的其它技术手段参见现有技术。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，故凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何修改、等同变化与修饰,均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (8)

1.一种社区矫正对象公益活动数据的防伪处理方法，其特征在于，所述防伪处理方法基于自助矫正终端机和移动智能设备实现，所述防伪处理方法包括：
所述移动智能设备响应于当前用户进行采集公益活动数据的操作，执行防伪数据采集流程，具体包括：
执行语音采集步骤，生成当前用于语音采集流程的语音规则；
采集当前用户基于所述语音规则进行朗读的待认证语音，所述待认证语音用于对当前用户进行身份认证；
待语音采集步骤执行完毕，获取由移动智能设备的摄像模块拍摄的图像数据；
获取隐秘文本信息，根据图像隐写算法将隐秘文本信息嵌入图像数据中，得到隐秘图像数据；
所述移动智能设备将由当前用户信息、待认证语音和隐秘图像数据组成的防伪数据，上传至自助矫正终端机；
所述自助矫正终端机获取防伪数据并识别，根据防伪数据识别结果，判断当前用户的公益活动数据是否正常，根据判断结果执行相应流程；
其中，所述语音规则由多个动态语句文本组成，每一动态语句文本配置有一个停止语音指令，所述停止语音指令包含停止时长和指示当前用户停止发出语音的图像信息；
每一动态语句文本配置有一个停止语音指令，具体为：随机在所述动态语句文本的任意两个相邻字符之间配置一个停止语音指令；所述停止时长在时间区间5～15s中随机生成；
其中，所述自助矫正终端机识别所述防伪数据，包括：
对所述待认证语音进行声纹识别，以识别当前用户的身份，得到身份识别结果；
对所述待认证语音进行语音识别，以识别所述待认证语音中的朗读语音片段和空白语音片段，得到朗读语音片段比对结果和空白语音片段比对结果；
对所述防伪数据中的图像数据进行识别，以识别图像数据中是否有隐秘文本信息，得到图像数据比对结果；
其中，根据防伪数据识别结果，判断当前用户的公益活动数据是否正常，包括：
若防伪数据的身份识别结果和朗读语音片段比对结果均为认证成功，且结果中仅识别有空白语音片段、以及图像数据正常时，判定所述公益活动数据正常，确认当前用户参与公益活动；
若防伪数据的身份识别结果为声纹不一致时，判定所述公益活动数据异常，认定当前用户存在伪造公益活动数据的行为，发出异常通知至后台或工作人员；
若防伪数据的识别结果包括图像数据为伪造时，判定所述公益活动数据异常，认定当前用户存在伪造公益活动数据的行为，发出异常通知至后台或工作人员；
其中，对所述待认证语音进行语音识别，以识别所述待认证语音中的朗读语音片段和空白语音片段，具体包括以下步骤：
对采集的待认证语音进行分帧操作，得到多个语音帧；
获取各语音帧的语音强度，将各个语音帧的语音强度和预设语音强度范围进行比较，得到语音强度检测结果；
根据语音强度检测结果，将各个语音帧划分为朗读语音帧和空白语音帧；
依次将两个相邻语音帧之间的若干连续的空白语音帧进行组合，得到多个空白片段；
将空白片段的时长与第一预设时间阈值和第二预设时间阈值比较；
当空白片段的时长小于第一预设时间阈值，则删除该空白片段的空白语音帧；
当空白片段的时长大于第一预设时间阈值且小于第二时间阈值时，将空白片段标记为空白语音片段；
当空白片段的时长大于第二时间阈值时，将空白片段标记为异常空白片段；
将朗读语音帧按序进行组合，得到朗读语音片段；
将朗读语音片段转换为待验证文本信息，将待验证文本信息与语音规则的多个动态语句文本进行比对；
若比对结果一致，则输出朗读语音片段认证成功的结果；
若比对结果不一致，则输出朗读语音片段认证不成功的结果。
2.根据权利要求1所述的一种社区矫正对象公益活动数据的防伪处理方法，其特征在于：
所述隐秘文本信息为当前执行所述防伪数据采集流程的移动智能设备的设备ID和/或与公益活动相关的中文文本。
3.根据权利要求2所述的一种社区矫正对象公益活动数据的防伪处理方法，其特征在于，当所述隐秘文本信息为与公益活动相关的中文文本时，所述图像隐写算法包括以下步骤：
根据logistic映射生成混沌伪随机序列，并对待嵌入的秘密信息加密；
将伪随机加密后的秘密信息卷积编码成长度为n的二进制比特流M，M∈{01}；
用交织置乱算法对卷积编码后的比特流置乱，得到交织后的比特序列D，D∈{01}；
选择作为载体的所述图像数据中的蓝色分量，并在蓝色分量图像上伪随机选择n个像素点作为秘密信息的嵌入点；
将置乱后的比特序列D分别与伪随机选择的像素点的最高位进行比较，并按如下规则完成秘密信息嵌入：
1)如果秘密信息的第i个比特Di与伪随机选择的第i个像素点fi(x,y)的最高位相同，则保持该像素点的像素值不变，即：
如果fi(x,y)≥128，且比特Di＝1，则fi'(x,y)＝fi(x,y)；
如果fi(x,y)＜128，且比特Di＝0，则fi'(x,y)＝fi(x,y)；
2)如果秘密信息的第i个比特Di与伪随机选择的第i个像素点fi(x,y)的最高位不相同，则用秘密信息的比特Di替换被选择像素点的最高位，即：
如果fi(x,y)＜128，且比特Di＝1，则fi'(x,y)＝fi(x,y)+128；
如果fi(x,y)≥128，且比特Di＝0，则fi'(x,y)＝fi(x,y)-128；
生成嵌入有隐秘文本信息的隐秘图像数据。
4.根据权利要求2所述的一种社区矫正对象公益活动数据的防伪处理方法，其特征在于：
其中，所述语音采集步骤具体包括：
根据所述语音规则，在第一预设显示区域显示当前需要用户朗读的动态语句文本；在第二预设显示区域按序逐一显示当前需要用户朗读的动态语句文本的字符，当执行动态语句文本的停止语音指令时，第二预设显示区域切换为所述停止语音指令的图像信息，并根据停止时长显示所述图像信息；
采集当前用户基于所述语音规则进行朗读的待认证语音。
5.根据权利要求4所述的一种社区矫正对象公益活动数据的防伪处理方法，其特征在于：
所述动态语句文本通过利用由26个英文字母和全量简体汉字构成的动态文本库中的字符随机排列组合生成，所述动态语句文本至少包括10个字符。
6.根据权利要求5所述的一种社区矫正对象公益活动数据的防伪处理方法，其特征在于，在所述图像信息中不包括停止时长的信息。
7.根据权利要求1所述的一种社区矫正对象公益活动数据的防伪处理方法，其特征在于，对所述防伪数据中的图像数据进行识别，以识别图像数据中是否有隐秘文本信息，包括：
对图像数据进行隐秘文本信息提取；
若不存在隐秘文本信息，则输出图像数据为伪造的结果；
若提取出隐秘文本信息，将隐秘文本信息与预设比对信息进行比对；
若比对成功，则输出图像数据正常的结果；
若比对不成功，则输出图像数据为伪造的结果。
8.一种社区矫正对象公益活动数据的防伪处理设备，其特征在于，所述防伪处理设备包括自助矫正终端机和移动智能设备；
所述移动智能设备响应于当前用户进行采集公益活动数据的操作，执行防伪数据采集流程，具体包括：
执行语音采集步骤，生成当前用于语音采集流程的语音规则；
采集当前用户基于所述语音规则进行朗读的待认证语音，所述待认证语音用于对当前用户进行身份认证；
待语音采集步骤执行完毕，获取由移动智能设备的摄像模块拍摄的图像数据；
获取隐秘文本信息，根据图像隐写算法将隐秘文本信息嵌入图像数据中，得到隐秘图像数据；
所述移动智能设备将由当前用户信息、待认证语音和隐秘图像数据组成的防伪数据，上传至自助矫正终端机；
所述自助矫正终端机获取防伪数据并识别，根据防伪数据识别结果，判断当前用户的公益活动数据是否正常，根据判断结果执行相应流程；
其中，所述语音规则由多个动态语句文本组成，每一动态语句文本配置有一个停止语音指令，所述停止语音指令包含停止时长和指示当前用户停止发出语音的图像信息；
每一动态语句文本配置有一个停止语音指令，具体为：随机在所述动态语句文本的任意两个相邻字符之间配置一个停止语音指令；所述停止时长在时间区间5～15s中随机生成；
其中，所述自助矫正终端机识别所述防伪数据，包括：
对所述待认证语音进行声纹识别，以识别当前用户的身份，得到身份识别结果；
对所述待认证语音进行语音识别，以识别所述待认证语音中的朗读语音片段和空白语音片段，得到朗读语音片段比对结果和空白语音片段比对结果；
对所述防伪数据中的图像数据进行识别，以识别图像数据中是否有隐秘文本信息，得到图像数据比对结果；
其中，根据防伪数据识别结果，判断当前用户的公益活动数据是否正常，包括：
若防伪数据的身份识别结果和朗读语音片段比对结果均为认证成功，且结果中仅识别有空白语音片段、以及图像数据正常时，判定所述公益活动数据正常，确认当前用户参与公益活动；
若防伪数据的身份识别结果为声纹不一致时，判定所述公益活动数据异常，认定当前用户存在伪造公益活动数据的行为，发出异常通知至后台或工作人员；
若防伪数据的识别结果包括图像数据为伪造的结果时，判定所述公益活动数据异常，认定当前用户存在伪造公益活动数据的行为，发出异常通知至后台或工作人员；
其中，对所述待认证语音进行语音识别，以识别所述待认证语音中的朗读语音片段和空白语音片段，具体包括以下步骤：
对采集的待认证语音进行分帧操作，得到多个语音帧；
获取各语音帧的语音强度，将各个语音帧的语音强度和预设语音强度范围进行比较，得到语音强度检测结果；
根据语音强度检测结果，将各个语音帧划分为朗读语音帧和空白语音帧；
依次将两个相邻语音帧之间的若干连续的空白语音帧进行组合，得到多个空白片段；
将空白片段的时长与第一预设时间阈值和第二预设时间阈值比较；
当空白片段的时长小于第一预设时间阈值，则删除该空白片段的空白语音帧；
当空白片段的时长大于第一预设时间阈值且小于第二时间阈值时，将空白片段标记为空白语音片段；
当空白片段的时长大于第二时间阈值时，将空白片段标记为异常空白片段；
将朗读语音帧按序进行组合，得到朗读语音片段；
将朗读语音片段转换为待验证文本信息，将待验证文本信息与语音规则的多个动态语句文本进行比对；
若比对结果一致，则输出朗读语音片段认证成功的结果；
若比对结果不一致，则输出朗读语音片段认证不成功的结果。
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