CN117155673A - 基于数字人视频的登录验证方法、装置、电子设备及介质 - Google Patents

基于数字人视频的登录验证方法、装置、电子设备及介质 Download PDF

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CN117155673A CN202311157270.9A CN202311157270A CN117155673A CN 117155673 A CN117155673 A CN 117155673A CN 202311157270 A CN202311157270 A CN 202311157270A CN 117155673 A CN117155673 A CN 117155673A
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Abstract

本公开提供了一种基于数字人视频的登录验证方法，涉及人工智能技术领域。该方法包括：响应于用户发起登录请求，向用户播报数字人视频；响应于用户与数字人视频发生互动，采集用户在互动过程中的多维生物特征信息；分别对每维生物特征信息进行处理，得到每维生物特征信息属于真人的概率；在多维生物特征信息的概率均符合预设阈值的情况下，确定登录请求验证通过。本公开还提供了一种基于数字人视频的登录验证装置、电子设备、存储介质和程序产品。

Description

基于数字人视频的登录验证方法、装置、电子设备及介质
技术领域
本公开涉及人工智能技术领域，具体涉及登录验证领域，更具体地涉及一种基于数字人视频的登录验证方法、装置、电子设备、介质和程序产品。
背景技术
为了保证账户安全，防止恶意攻击和暴力破解，一些APP(应用程序)登录时常常会有验证码用于身份验证。验证码是通过识别、输入、交互等区分出操作者的真伪，在注册、登录、交易、交互等各类场景中都发挥着巨大作用，能够防止操作者利用机器软件程序化的垃圾注册、仿冒登录、盗取信息等，在保障账户安全等方面具有重要作用。
验证码最重要的作用就是区分用户是计算机还是人的公共自动程序，有效地筑牢安全防线。现如今，越来越复杂的验证码层出不穷，虽然增加了安全性，但是终究还是给很多客户带来烦恼。例如，现有的验证技术包括以下六种方法，每种方法具有各自的局限性：
(1)数字、字母、中文组合输入，有的添加干扰线或背景图。虽然实现成本低，但是用户需要在鼠标与键盘之间切换(中英文混合验证码)，看似简单的输入几个字母或者数字，实际上很可能需要反复操作。而且常常为了增加难度，添加干扰线，导致真实用户登录常常认错，带来负担。
(2)图片识别：根据提示词选择对应的图片。与第一种形式相比，操作简单，只需点击鼠标就可以。但是如果图片太相似，很容易选错，用户很反感，造成不必要的困扰。
(3)滑块：将某个图片滑到对应位置。这种形式比较新颖，操作简单，趣味性强。唯一缺点是实现成本较高。
(4)手机短信：发送短信验证码验证手机号真实性，防止恶意注册。优点是适用性广，除了防止恶意登录外，还完成了手机号码真实性的验证，多加一层验证关卡。然而缺点也是显而易见的，这种形式需要专门的短信发送平台，向电信运营商支付短信费用，有些APP的短信等待时间长，影响用户体验。
(5)手机语音验证：拨打电话发送语音验证码。主要是对由于各种原因无法正常接收短信验证码的一种补救方案，适用于无法接收短信的场景。
(6)邮箱验证码：将验证码发送到指定邮箱。通过电子邮件将验证码发送到用户的邮箱中，用户输入正确的验证码后进行验证。主要缺点是需要用户留有电子邮箱地址。
发明内容
鉴于上述问题，本公开提供了一种基于数字人视频的登录验证方法、装置、电子设备、介质和程序产品。
根据本公开的第一个方面，提供了一种基于数字人视频的登录验证方法，包括：响应于用户发起登录请求，向用户播报数字人视频；响应于用户与数字人视频发生互动，采集用户在互动过程中的多维生物特征信息；分别对每维生物特征信息进行处理，得到每维生物特征信息属于真人的概率；在多维生物特征信息的概率均超出预设阈值的情况下，确定登录请求验证通过。
根据本公开的实施例，多维生物特征信息包括声音、表情、动作、答复频率和输入的文本内容。
根据本公开的实施例，采集用户在互动过程中的多维生物特征信息，还包括：采集用户在互动过程中的模拟信号；对模拟信号进行PCM编码，然后进行音频增强和降噪，形成音频文件；对模拟信号进行数模转换，然后进行YUV编码和色彩增强，形成视频文件。
根据本公开的实施例，概率包括第一概率和第二概率；分别对每维生物特征信息进行处理，得到每维生物特征信息属于真人的概率，包括：对音频文件进行处理，得到音频文件属于真人的第一概率；对视频文件进行处理，得到视频文件属于真人的第二概率。
根据本公开的实施例，预设阈值包括第一预设阈值和第二预设阈值；在多维生物特征信息的概率均超出预设阈值的情况下，确定登录请求验证通过，包括：在确定第一概率大于第一预设阈值，且第二概率大于第二预设阈值的情况下，确定登录请求验证通过。
根据本公开的实施例，对音频文件进行处理，得到音频文件属于真人的第一概率，包括：对音频文件进行语音识别，得到文本内容；利用自然语言处理算法，提取文本内容中的多个关键词；对多个关键词进行语义分析，确定音频文件属于真人的第一概率。
根据本公开的实施例，对视频文件进行处理，得到视频文件属于真人的第二概率，包括：利用目标检测算法锁定视频文件中的目标用户，捕捉目标用户的面部表情和肢体动作；分别对面部表情和肢体动作进行人脸活体检测和手势识别，确定视频文件属于真人的第二概率。
根据本公开的实施例，该方法还包括：在多维生物特征信息的概率均超出预设阈值的情况下，结合其他验证方式，共同验证登录请求，其中，其他验证方式包括密码、指纹、令牌。
本公开的第二方面提供了一种基于数字人视频的登录验证装置，包括：视频播报模块，用于响应于用户发起登录请求，向用户播报数字人视频；特征采集模块，用于响应于用户与数字人视频发生互动，采集用户在互动过程中的多维生物特征信息；概率计算模块，用于分别对每维生物特征信息进行处理，得到每维生物特征信息属于真人的概率；登录验证模块，用于在多维生物特征信息的概率均超出预设阈值的情况下，确定登录请求验证通过。
本公开的第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述基于数字人视频的登录验证方法。
本公开的第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述基于数字人视频的登录验证方法。
本公开的第五方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述基于数字人视频的登录验证方法。
附图说明
通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述内容以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：
图1示意性示出了根据本公开实施例的适于基于数字人视频的登录验证方法及装置的系统架构；
图2示意性示出了根据本公开实施例的基于数字人视频的登录验证方法的流程图；
图3示意性示出了根据本公开实施例的基于数字人视频的登录验证方法的原理图；
图4示意性示出了根据本公开实施例的采集用户的多维生物特征信息的流程图；
图5示意性示出了根据本公开实施例的概率计算的流程图；
图6示意性示出了根据本公开实施例的对音频文件进行处理的流程图；
图7示意性示出了根据本公开实施例的对视频文件进行处理的流程图；
图8示意性示出了根据本公开实施例的基于数字人视频的登录验证装置的结构框图；
图9示意性示出了根据本公开实施例的适于实现基于数字人视频的登录验证方法的电子设备的方框图。
具体实施方式
以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。
在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。
在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。
附图中示出了一些方框图和/或流程图。应理解，方框图和/或流程图中的一些方框或其组合可以由计算机程序指令来实现。这些计算机程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，从而这些指令在由该处理器执行时可以创建用于实现这些方框图和/或流程图中所说明的功能/操作的装置。本公开的技术可以硬件和/或软件(包括固件、微代码等)的形式来实现。另外，本公开的技术可以采取存储有指令的计算机可读存储介质上的计算机程序产品的形式，该计算机程序产品可供指令执行系统使用或者结合指令执行系统使用。
在本公开的技术方案中，所涉及的用户信息(包括但不限于用户个人信息、用户图像信息、用户设备信息，例如位置信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，并且相关数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开和应用等处理，均遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准，采取了必要保密措施，不违背公序良俗，并提供有相应的操作入口，供用户选择授权或者拒绝。
在详细描述本公开的具体实施例之前，首先对技术术语进行阐释，以便于更好地理解本公开。
数字人：是信息科学与生命科学融合的产物，是运用数字技术创造出来的与人类形象接近的数字化人物形象。它包括视觉人、物理人、生理人、智能人四个相互重叠的发展阶段。数字人不仅需要好看的相貌，还需要学习虚拟形象、语音交互(TTS、ASR)、自然语言理解(NLU)等技术。
验证码：是一种区分用户是计算机还是人的公共全自动程序，或进行安全验证的一次性临时代码，是防止机器人恶意攻击的技术。它通常是由一组数字、字母或符号组成的随机字符串，需要用户在输入框中输入正确的验证码才能继续进行操作。
基于此，本公开的实施例提供一种基于数字人视频的登录验证方法，包括：响应于用户发起登录请求，向用户播报数字人视频；响应于用户与数字人视频发生互动，采集用户在互动过程中的多维生物特征信息；分别对每维生物特征信息进行处理，得到每维生物特征信息属于真人的概率；在多维生物特征信息的概率均超出预设阈值的情况下，确定登录请求验证通过。通过本公开的实施例，保证了验证码的安全性、易用性与实用性，作为一种新颖的无感验证解决方案，实现成本低，不仅减轻普通用户群体反复操作的负担，还针对特殊用户群体操作友好。
图1示意性示出了根据本公开实施例的适于基于数字人视频的登录验证方法及装置的系统架构。需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。
如图1所示，根据该实施例的系统架构100可以包括终端设备101、102、103、网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。
终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备101、102、103所浏览的网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的用户请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如根据用户请求获取或生成的网页、信息、或数据等)反馈给终端设备。
需要说明的是，本公开实施例所提供的基于数字人视频的登录验证方法一般可以由服务器105执行。相应地，本公开实施例所提供的基于数字人视频的登录验证装置一般可以设置于服务器105中。本公开实施例所提供的基于数字人视频的登录验证方法也可以由不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的基于数字人视频的登录验证装置也可以设置于不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群中。
应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
以下将基于图1描述的系统架构，通过图2～图7对本公开实施例的基于数字人视频的登录验证方法进行详细描述。
图2示意性示出了根据本公开实施例的基于数字人视频的登录验证方法的流程图。图3示意性示出了根据本公开实施例的基于数字人视频的登录验证方法的原理图。
如图2和图3所示，该实施例的基于数字人视频的登录验证方法可以包括操作S210～操作S240，该基于数字人视频的登录验证方法可以由上述服务器105执行。
在操作S210，响应于用户发起登录请求，向用户播报数字人视频。
例如，用户登录目标系统前，需要向目标系统发起登录请求，此时向用户播报数字人视频，以供用户与数字人进行互动或者交互。
例如，在用户登录页面访问系统例如手机银行时，在用户输入用户密码后，随即播放一段时长约30s的数字人视频，由数字人提出3个常见问题，用户做答。
在操作S220，响应于用户与数字人视频发生互动，采集用户在互动过程中的多维生物特征信息。
例如，在用户与播报的数字人视频进行互动的过程中，利用用户登录目标系统的设备，通过摄像头和麦克风两种渠道捕获用户的多维生物特征信息。
在本公开的实施例中，在采集用户的多维生物特征信息之前，可以获得用户的同意或授权。例如，在操作S220之前，可以向用户发出获取用户多维生物特征信息的请求。在用户同意或授权可以获取用户多维生物特征信息的情况下，执行所述操作S220。
在操作S230，分别对每维生物特征信息进行处理，得到每维生物特征信息属于真人的概率。
在操作S240，在多维生物特征信息的概率均超出预设阈值的情况下，确定登录请求验证通过。
通过本公开的实施例，在用户发起登录请求时，采用一种新颖的数字人视频的登录验证方式，模拟真人问答对话的形式，在用户与数字人进行互动的过程中采集用户的多维生物特征信息，然后通过对每维生物特征信息的处理，得到每维生物特征信息属于真人的概率。在多个概率与预设阈值的比较，对登录请求进行验证。通过这种方式，无需手动操作验证，亲切自然的形象更适合面向客户，在保障安全的同时提升用户体验，增强客户满意度。并且，保证了登录验证的安全性、易用性与实用性，作为一种新颖的无感验证解决方案，实现成本低，不仅减轻普通用户群体反复操作的负担，还针对特殊用户群体操作友好。
如图3所示，在本公开实施例中，多维生物特征信息包括声音、表情、动作、答复频率和输入的文本内容。
例如，采用数字人验证引擎或者物理设备，将交互过程中用户的声音、表情、动作、回答问题的频率、以及用户输入的文本内容进行采集。
可以理解的是，用户登录各种目标系统前需要进行身份验证，该各种目标系统可以是手机银行系统、网页系统、小程序、负载均衡系统H5或者其他系统。尤其是银行研发的系统，包含客户敏感的金融信息和资金，安全认证显得尤为重要。
为了防止恶意攻击，本公开实施例的方法，在登录系统前添加登录验证环节，可以灵活嵌入各种目标系统的登录控制模块，采用一种新颖的数字人视频的验证方式，模拟真人问答对话的形式，无需手动操作验证，亲切自然的形象更适合面向客户，在保障安全的同时提升用户体验，增强客户满意度。
图4示意性示出了根据本公开实施例的采集用户的多维生物特征信息的流程图。
如图4所示，在本公开实施例中，上述操作S220采集用户在互动过程中的多维生物特征信息，还可以包括操作S401～操作S403。
在操作S401，采集用户在互动过程中的模拟信号。
在操作S402，对模拟信号进行PCM编码，然后进行音频增强和降噪，形成音频文件。
在操作S403，对模拟信号进行数模转换，然后进行YUV编码和色彩增强，形成视频文件。
例如，采集模拟信号得到PCM编码后的原始数据，音频增强噪声消除后形成音频文件；采集光信号然后进行数模转换，YUV编码原始数据，色彩增强后形成视频文件。
可以理解的是，PCM(Pulse Code Modulation，脉冲编码调制)是数字通信的编码方式之一，主要过程是将话音、图像等模拟信号每隔一定时间进行取样，使其离散化，同时将抽样值按分层单位四舍五入取整量化，同时将抽样值按一组二进制码来表示抽样脉冲的幅值。YUV编码是一种颜色编码方法，常使用在各个视频处理组件中。YUV在对照片或视频编码时，考虑到人类的感知能力，允许降低色度的带宽。
图5示意性示出了根据本公开实施例的概率计算的流程图。
如图5所示，在本公开实施例中，上述操作S230中的概率包括第一概率和第二概率；上述操作S230分别对每维生物特征信息进行处理，得到每维生物特征信息属于真人的概率，可以包括操作S501～操作S502。
在操作S501，对音频文件进行处理，得到音频文件属于真人的第一概率。
在操作S502，对视频文件进行处理，得到视频文件属于真人的第二概率。
例如，可以采用安全分析模块，分别对音频文件和视频文件进行处理，得到第一概率和第二概率。
通过本公开的实施例，通过数字人视频播报的形式验证用户真实性，实现音频和视频技术的创新应用，提升线上账户安全的风险防控能力，尤其对金融行业尤为重要。
在本公开实施例中，上述操作S240中的预设阈值包括第一预设阈值和第二预设阈值；上述操作S240在多维生物特征信息的概率均超出预设阈值的情况下，确定登录请求验证通过，包括：在确定第一概率大于第一预设阈值，且第二概率大于第二预设阈值的情况下，确定登录请求验证通过。
其中，第一预设阈值和第二预设阈值可以相同或者不同，具体本公开不做限制。例如，第一预设阈值和第二预设阈值均为90％，则在两种概率均达到90％以上，才可以验证通过，也即认为用户是真人，而不是机器程序。
通过本公开的实施例，在音频文件和视频文件对应的概率分别超过预设阈值时，则可以判定用户发起的登录请求通过了目标系统的登录验证，保证了数据的质量和完整性，从而更加筑牢网络安全的防线，防范潜在的风险和攻击。
图6示意性示出了根据本公开实施例的对音频文件进行处理的流程图。
如图6所示，在本公开实施例中，上述操作S501对音频文件进行处理，得到音频文件属于真人的第一概率，可以包括操作S601～操作S603。
在操作S601，对音频文件进行语音识别，得到文本内容。
例如，利用语音识别技术(Automatic Speech Recognition，ASR)将用户回答识别为文本内容。
在操作S602，利用自然语言处理算法(Natural Language Processing，NLP)，提取文本内容中的多个关键词。
在操作S603，对多个关键词进行语义分析，确定音频文件属于真人的第一概率。
例如，该语义分析可以是：根据用户和数字人之间的对话，分析用户回答的内容是否符合正常逻辑、内容是否完整且真实。若用户在目标系统留有用户信息，可直接对接目标系统验证回答内容是否真实有效。
通过本公开的实施例，结合ASR和NLP技术，分析用户回答文本内容的真实性，得到音频文件属于真人的概率。
又例如，在其他实施例中，针对音频文件的处理，在上述操作S601之后，还可以包括：利用TTS引擎将文字转换成音素，结合不同音调及语音合成模型，如WaveNet、Tacotron、Transformer-TTS等，制作成更自然、流畅的音频文件。
图7示意性示出了根据本公开实施例的对视频文件进行处理的流程图。
如图7所示，在本公开实施例中，上述操作S502对视频文件进行处理，得到视频文件属于真人的第二概率，可以包括操作S701～操作S702。
在操作S701，利用目标检测算法锁定视频文件中的目标用户，捕捉目标用户的面部表情和肢体动作。
例如，通过安全分析模块，将视频文件进行图像处理，从视频中提取出一系列帧图像，通过目标检测算法锁定视频文件中每帧图像的目标用户。
在操作S702，分别对面部表情和肢体动作进行人脸活体检测和手势识别，确定视频文件属于真人的第二概率。
例如，通过人脸识别，活体检测目标用户是否是具有生命特征的真人(真实人)，捕捉到的表情可标记该目标用户回答时的心情体态，反应用户的真情实感是自然还是胁迫的，有助于分辨是否参与诈骗。通过对肢体动作进行手势识别，更能协助分析目标用户的真实性。
需要说明的是，上述操作S210向用户播报的数字人视频，由数字人从知识库中提出三个问题，可根据用户回答情况、是否真实，调整后续问题的难易程度，生成数字人下个问题的内容，以便用户更快地通过验证环节，减轻用户登录负担。
例如，知识库可以分为简单、中等、难度大三个等级，若音频文件和视频文件各自属于真人的概率极高，可在简单题库中筛选问题进行提问，如“现在时间是几点？”若音频文件和视频文件各自属于真人的概率较低，则会选择难度较高的问题进行提问，比如“客户在我行预留身份证号后6位是多少？”、“客户的生日是几月几号？”等等一系列涉及到客户信息的问题。目标系统后台通过与客户信息数据库进行比对验证，提高验证通过率，减少用户登录系统时的操作负担，提升体验感。
在本公开实施例中，该基于数字人视频的登录验证方法还可以包括：在多维生物特征信息的概率均超出预设阈值的情况下，结合其他验证方式，共同验证登录请求，其中，其他验证方式包括密码、指纹、令牌。
通过本公开的实施例，数字人视频可以与其他多因素验证方式(如密码、指纹、令牌等)结合使用，以建立更强大的身份验证。由此可以为用户提供更高级别的安全性，使得恶意用户更难以绕过多层次的验证过程。
综上所述，本公开实施例提供的基于数字人视频的登录验证方法，将数字人视频用作登录验证，在安全性和用户体验方面带来一些独特的优势：
(1)生物特征识别增强安全性：数字人视频可以捕捉用户的生物特征，如面部表情、眼神移动和嘴唇动作。这些生物特征在每个人之间都是独特的，使得数字人视频能够成为高度个性化和强大的生物特征识别工具，从而提高登录系统的安全性，防止冒充和欺诈。
(2)抵抗仿真和欺骗：数字人视频可以模拟真实的人类动作和表情，相对于静态图像或传统的验证码，更难以被自动化工具或恶意程序伪造。这可以减少机器人攻击、验证码破解等风险，从而更好地保护用户的帐户和数据。
(3)用户友好体验：数字人视频可以为用户提供更加生动和自然的登录体验，因为他们可以通过与数字人互动来完成验证，这与键入复杂的验证码或点击复选框相比更加直观和愉悦。这可以降低用户的登录疲劳感，提高用户满意度。尤其对于盲人特殊群体或中老年群体，可以通过语音指令完成登录操作，无需视觉输入，和手部操作。为老年群体减少记忆负担。
(4)无需额外设备和花销：与某些生物特征识别技术(如指纹识别或虹膜扫描)不同，数字人视频不需要额外的硬件设备。用户只需要使用他们的摄像头就可以进行验证，这可以在很大程度上提高采用率，特别是在智能手机和计算机上。
(5)数据分析和个性化体验：数字人视频可以记录用户的登录活动，并根据用户的表情和行为模式进行分析。这可以帮助服务提供商更好地了解用户行为，为他们提供更个性化的体验和服务。
还需要说明的是，尽管数字人视频作为登录验证方式具有许多创新性的优点，但也需要注意隐私和道德问题，确保用户的个人数据得到适当的保护和使用。同时，还应考虑到技术的普及程度和适用性，以确保用户能够轻松使用这种创新的验证方法。
本公开还提供了一种基于数字人视频的登录验证装置，以下将结合图8对该装置进行详细描述。
图8示意性示出了根据本公开实施例的基于数字人视频的登录验证装置的结构框图。
如图8所示，该实施例的基于数字人视频的登录验证装置800包括视频播报模块810、特征采集模块820、概率计算模块830和登录验证模块840。
视频播报模块810，用于响应于用户发起登录请求，向用户播报数字人视频。在一实施例中，视频播报模块810可以用于执行前文描述的操作S210，在此不再赘述。
特征采集模块820，用于响应于用户与数字人视频发生互动，采集用户在互动过程中的多维生物特征信息。在一实施例中，特征采集模块820可以用于执行前文描述的操作S220，在此不再赘述。
概率计算模块830，用于分别对每维生物特征信息进行处理，得到每维生物特征信息属于真人的概率。在一实施例中，概率计算模块830可以用于执行前文描述的操作S230，在此不再赘述。
登录验证模块840，用于在多维生物特征信息的概率均超出预设阈值的情况下，确定登录请求验证通过。在一实施例中，登录验证模块840可以用于执行前文描述的操作S240，在此不再赘述。
根据本公开的实施例，视频播报模块810、特征采集模块820、概率计算模块830和登录验证模块840中的任意多个模块可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本公开的实施例，视频播报模块810、特征采集模块820、概率计算模块830和登录验证模块840中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，视频播报模块810、特征采集模块820、概率计算模块830和登录验证模块840中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。
图9示意性示出了根据本公开实施例的适于实现基于数字人视频的登录验证方法的电子设备的方框图。
如图9所示，根据本公开实施例的电子设备900包括处理器901，其可以根据存储在只读存储器(ROM)902中的程序或者从存储部分908加载到随机访问存储器(RAM)903中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器901例如可以包括通用微处理器(例如CPU)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))等等。处理器901还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器901可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。
在RAM 903中，存储有电子设备900操作所需的各种程序和数据。处理器901、ROM902以及RAM 903通过总线904彼此相连。处理器901通过执行ROM 902和/或RAM 903中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意，所述程序也可以存储在除ROM 902和RAM 903以外的一个或多个存储器中。处理器901也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。
根据本公开的实施例，电子设备900还可以包括输入/输出(I/O)接口905，输入/输出(I/O)接口905也连接至总线904。电子设备900还可以包括连接至I/O接口905的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分906；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907；包括硬盘等的存储部分908；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909。通信部分909经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器910也根据需要连接至I/O接口905。可拆卸介质911，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910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908。
本公开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设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。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执行时，实现根据本公开实施例的基于数字人视频的登录验证方法。
根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：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)、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。例如，根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的ROM 902和/或RAM 903和/或ROM 902和RAM 903以外的一个或多个存储器。
本公开的实施例还包括一种计算机程序产品，其包括计算机程序，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。当计算机程序产品在计算机系统中运行时，该程序代码用于使计算机系统实现本公开实施例所提供的基于数字人视频的登录验证方法。
在该计算机程序被处理器901执行时执行本公开实施例的系统/装置中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
在一种实施例中，该计算机程序可以依托于光存储器件、磁存储器件等有形存储介质。在另一种实施例中，该计算机程序也可以在网络介质上以信号的形式进行传输、分发，并通过通信部分909被下载和安装，和/或从可拆卸介质911被安装。该计算机程序包含的程序代码可以用任何适当的网络介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分909从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质911被安装。在该计算机程序被处理器901执行时，执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
根据本公开的实施例，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例提供的计算机程序的程序代码，具体地，可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。程序设计语言包括但不限于诸如Java，C++，python，“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
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。
本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合或/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。
以上对本公开的实施例进行了描述。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本公开的范围。尽管在以上分别描述了各实施例，但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本公开的范围，本领域技术人员可以做出多种替代和修改，这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。

Claims (12)

1.一种基于数字人视频的登录验证方法，包括：
响应于用户发起登录请求，向所述用户播报数字人视频；
响应于所述用户与所述数字人视频发生互动，采集所述用户在互动过程中的多维生物特征信息；
分别对每维所述生物特征信息进行处理，得到每维所述生物特征信息属于真人的概率；
在所述多维生物特征信息的概率均超出预设阈值的情况下，确定所述登录请求验证通过。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多维生物特征信息包括声音、表情、动作、答复频率和输入的文本内容。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述采集所述用户在互动过程中的多维生物特征信息，还包括：
采集所述用户在互动过程中的模拟信号；
对所述模拟信号进行PCM编码，然后进行音频增强和降噪，形成音频文件；
对所述模拟信号进行数模转换，然后进行YUV编码和色彩增强，形成视频文件。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述概率包括第一概率和第二概率；所述分别对每维所述生物特征信息进行处理，得到每维所述生物特征信息属于真人的概率，包括：
对所述音频文件进行处理，得到所述音频文件属于真人的第一概率；
对所述视频文件进行处理，得到所述视频文件属于真人的第二概率。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述预设阈值包括第一预设阈值和第二预设阈值；所述在所述多维生物特征信息的概率均超出预设阈值的情况下，确定所述登录请求验证通过，包括：
在确定所述第一概率大于第一预设阈值，且所述第二概率大于第二预设阈值的情况下，确定所述登录请求验证通过。
6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述对所述音频文件进行处理，得到所述音频文件属于真人的第一概率，包括：
对所述音频文件进行语音识别，得到文本内容；
利用自然语言处理算法，提取所述文本内容中的多个关键词；
对所述多个关键词进行语义分析，确定所述音频文件属于真人的第一概率。
7.根据权利要求4所述的方法，其中，所述对所述视频文件进行处理，得到所述视频文件属于真人的第二概率，包括：
利用目标检测算法锁定所述视频文件中的目标用户，捕捉所述目标用户的面部表情和肢体动作；
分别对所述面部表情和肢体动作进行人脸活体检测和手势识别，确定所述视频文件属于真人的第二概率。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
在所述多维生物特征信息的概率均超出预设阈值的情况下，结合其他验证方式，共同验证所述登录请求，其中，所述其他验证方式包括密码、指纹、令牌。
9.一种基于数字人视频的登录验证装置，包括：
视频播报模块，用于响应于用户发起登录请求，向所述用户播报数字人视频；
特征采集模块，用于响应于所述用户与所述数字人视频发生互动，采集所述用户在互动过程中的多维生物特征信息；
概率计算模块，用于分别对每维所述生物特征信息进行处理，得到每维所述生物特征信息属于真人的概率；
登录验证模块，用于在所述多维生物特征信息的概率均超出预设阈值的情况下，确定所述登录请求验证通过。
10.一种电子设备，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，
其中，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执行根据权利要求1～8中任一项所述的方法。
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行根据权利要求1～8中任一项所述的方法。
12.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1～8中任一项所述的方法。
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