WO2021047314A1 - 登录认证方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

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WO2021047314A1
WO2021047314A1 PCT/CN2020/105017 CN2020105017W WO2021047314A1 WO 2021047314 A1 WO2021047314 A1 WO 2021047314A1 CN 2020105017 W CN2020105017 W CN 2020105017W WO 2021047314 A1 WO2021047314 A1 WO 2021047314A1
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WO
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user
gesture
login
key points
position data
Prior art date
Application number
PCT/CN2020/105017
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English (en)
French (fr)
Inventor
吴贞海
徐国强
Original Assignee
深圳壹账通智能科技有限公司
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/31—User authentication
    • G06F21/32—User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/45—Structures or tools for the administration of authentication

Definitions

  • This application relates to the field of computer technology, in particular to a login authentication method, device, computer equipment and storage medium.
  • the traditional login authentication methods mainly include the login authentication method based on face recognition.
  • the computer directly verifies the user's identity through face recognition to complete the login authentication operation.
  • this method can easily achieve login authentication, it is aimed at situations where facial features cannot be accurately obtained, or When the facial features are temporarily adjusted (for example, the user wears a mask, the user performs facial cosmetic surgery, etc.), the login authentication may fail.
  • the inventor realizes that the current login authentication method based on face recognition is prone to recognition errors due to factors such as changes in appearance or wearing glasses, and its recognition efficiency is low.
  • a login authentication method, device, computer equipment, and storage medium are provided.
  • a login authentication method includes:
  • the code information is sent to the server, and the server is used to perform login authentication based on the code information;
  • a login authentication device includes:
  • the image acquisition module is used to collect a login gesture image when a preset instruction for inputting a login gesture is detected;
  • the key point acquisition module is used to identify multiple knuckle key points in the login gesture image, and determine the position data between the multiple knuckle key points;
  • the first query module is used to send the code information to the server when the corresponding code information is queried from the preset database according to the location data, and the server is used to perform login authentication according to the code information;
  • the second query module is configured to push a prompt message indicating that the login gesture input is incorrect when the corresponding coding information cannot be queried from the preset database according to the location data.
  • a computer device includes a memory and one or more processors.
  • the memory stores computer-readable instructions.
  • the one or more processors perform the following steps:
  • the code information is sent to the server, and the server is used to perform login authentication based on the code information;
  • One or more computer-readable storage media storing computer-readable instructions.
  • the one or more processors perform the following steps:
  • the code information is sent to the server, and the server is used to perform login authentication based on the code information;
  • the above login authentication method, device, computer equipment and storage medium adopt gesture recognition method, based on the corresponding relationship between the position data and the code of the key points of the knuckles corresponding to the input login gesture image, and accurately identify the code input by the user's current login operation. Rely on face recognition to avoid recognition errors due to changes in facial features, and can efficiently and accurately achieve login authentication.
  • Fig. 1 is an application scenario diagram of a login authentication method according to one or more embodiments
  • Fig. 2 is a schematic flowchart of a login authentication method according to one or more embodiments
  • Figure 3 is a block diagram of a login authentication device according to one or more embodiments.
  • Figure 4 is a block diagram of a computer device according to one or more embodiments.
  • the login authentication method provided in this application can be applied to the application environment as shown in FIG. 1.
  • the terminal 102 communicates with the server 104 through the network through the network.
  • the user performs a login operation on the terminal 102.
  • the terminal 102 detects a preset instruction for inputting a login gesture
  • the terminal 102 calls an image acquisition device (such as a camera) to collect a login gesture image; recognizes multiple knuckle keys in the login gesture image Point, and determine the position data between multiple knuckle key points;
  • the corresponding coding information is queried from the preset database according to the position data, the coding information is sent to the server 104, and the server 104 performs login authentication according to the coding information;
  • the terminal 102 pushes a prompt message of the login gesture input error to the user, so that the user can understand the current login gesture input error.
  • the terminal 102 may be, but is not limited to, various personal computers, notebook computers
  • a login authentication method is provided. Taking the method applied to the terminal in FIG. 1 as an example for description, the method includes the following steps:
  • the user performs a login operation on the terminal.
  • the terminal detects a preset instruction for inputting a login gesture
  • the terminal enters an image collection mode and collects an image of the user's gesture.
  • the user can click the login URL on the terminal to access the server and enter the login interface.
  • the server feeds back the preset instruction.
  • the terminal detects the preset instruction for inputting the login gesture, it starts the image collection function and collects The login gesture image, the login gesture image can be completed through the camera on the terminal.
  • S400 Identify multiple knuckle key points in the login gesture image, and determine position data between the multiple knuckle key points.
  • Knuckle key points refer to the joint points of each finger on the finger.
  • the gesture recognition model can be used to identify multiple knuckle key points in the login gesture image, and determine the position data between these knuckle key points.
  • the openpose gesture recognition model can be used to identify multiple knuckle key points in the login gesture image, and determine the position data between the multiple knuckle key points.
  • the openpose gesture recognition model is a conventional open source gesture recognition model , Can identify many key points of the human body, including the key points of each knuckle of the finger and the position information of the key points of these knuckles.
  • the corresponding relationship between location data and code is stored in the preset database.
  • the corresponding code information is queried from the preset database according to the location data, it indicates that the login gesture has been successfully entered, and the terminal sends the obtained code information to the server ,
  • the server performs login authentication according to the encoding information.
  • the server determines that the login authentication is successful, and the user can perform the next operation at the terminal; when the encoding information is inconsistent with the preset encoding information, the server If it is determined that the login authentication fails, the server may feed back a login authentication failure prompt message to the terminal, and the terminal then displays the information to the user.
  • the terminal pushes a prompt message of the login gesture input error to the user, and the user can choose to re-enter the login gesture image.
  • the above login authentication method uses gesture recognition, based on the position data and code correspondence between the key points of the knuckles corresponding to the input login gesture image, and accurately recognizes the code entered by the user for the current login operation. It does not rely on face recognition and avoids Changes in facial features cause recognition errors, which can efficiently and accurately achieve login authentication.
  • the number of login gesture images is multiple; determining the position data between the multiple knuckle key points includes: determining the position data between the multiple knuckle key points corresponding to each login gesture image to obtain Multiple sets of position data; after determining the position data between the key points of the multiple knuckles, it also includes: acquiring and combining the codes corresponding to each set of position data to obtain code information.
  • the number of login gesture images can be multiple, corresponding to multiple sets of position data and multiple codes, and multiple codes are combined to obtain code information.
  • the login gesture image currently input by the user includes three login gesture images: image 1, image 2, and image 3. Determine the position data of No. 1 corresponding to image 1, the position data of No. 2 corresponding to FIG. 2, and the position data of No. 3 of image 3.
  • the code corresponding to position data No. 1 is obtained as 1
  • the code corresponding to position data No. 2 is code 2
  • the code corresponding to position data No. 3 is obtained as code 3
  • the code 1, code 2, and code 3 are combined to obtain code information 123.
  • the method before collecting the image of the login gesture in response to the user login operation, the method further includes: responding to the user login code setting operation; collecting the image data of the user-defined coding gesture and the user-defined code entered by the user; according to the user-defined code Gesture image data, through the openpose gesture recognition model to identify the knuckle key point position data corresponding to the user-defined encoding gesture; store the corresponding relationship between the user-defined code entered by the user and the knuckle key point position data corresponding to the user-defined encoding gesture to Preset the database and send the custom code entered by the user to the server.
  • the whole scheme also includes the custom code setting stage.
  • the terminal When the terminal is in the custom code setting stage, the terminal responds to the user-defined login code setting operation, collects the image of the user-defined coding gesture and the corresponding custom code entered by the user. Encode the image of the gesture, recognize the key point position data of the knuckles through the gesture recognition model of openpose, send the custom code and the corresponding relationship between the key point position data of the knuckles corresponding to the custom code gesture to the server, and the server stores the code as the login Authentication code (password).
  • different custom-coded gestures correspond to different numbers of extended fingers. That is, the code can correspond to the number of fingers extended, and the code can be a number within 0-5 or 0-10.
  • the user performs operations on the terminal, clicks the "Settings” button on the terminal display interface, enters the encoding setting stage, the terminal starts its own image capture function, and the user makes the first custom gestures "scissors" and "self-defense” in turn.
  • the defined second gesture “stretch middle finger” and the custom third gesture “stretch middle finger, index finger, and ring finger”.
  • the user While making the custom gesture, the user inputs the code of 213 to the terminal, and the terminal collects the first gesture,
  • the image data of the second gesture and the third gesture are recognized by the gesture recognition model of openpose to identify the position data of the knuckle key points corresponding to the first gesture, the second gesture and the third gesture (for example, the knuckle key points for the first gesture include The 6 knuckle key points that are connected to form a "V" shape, of which 3 knuckle key points are on a straight line, the other 3 knuckle key points are on another straight line, and the two straight lines form a "V" shape)
  • the terminal stores the code 213 in association with the knuckle key point position data of the corresponding first, second, and third gestures to form a correspondence between the two, and sends the custom code entered by the user to the server as Login authentication code.
  • collecting the custom code entered by the user includes: receiving the code sequence input by the user; judging whether there are two adjacent code identical events in the code sequence input by the user; if so, feedback the code sequence setting error message To the user; if it does not exist, enter the step of identifying the key point position data of the knuckles corresponding to the user-defined coding gesture according to the image data of the user-defined coding gesture.
  • the code sequence When a user registers with a web account, the code sequence is entered into the terminal, and the terminal sends the code sequence to the web server for storage. For different web pages and users with different accounts, the code sequence needs to be entered separately.
  • the user When the user performs coding input, he can use manual input or voice input.
  • the coding sequence can only be composed of numbers not greater than 10, in order to support the use of edge triggering in the subsequent coding gesture recognition, therefore, there cannot be two adjacent codes in the coding sequence in the coding setting stage.
  • the sequence setting error message is sent to the user, for example, a "setting error" text message or voice message is fed back to the user; when it does not exist, this enters the subsequent processing.
  • the edge trigger method is adopted to recognize user coding gestures through the gesture recognition model of openpose.
  • the login gesture image is acquired in real time, and the user gesture is recognized through the gesture recognition model of openpose.
  • the user coded gestures recognized at two adjacent moments are the same, no new code is triggered, and only the code corresponding to the same coded gesture is obtained;
  • the user code gestures recognized at two adjacent moments are different, the corresponding code is triggered.
  • code 3 when two adjacent moments recognize the coded gesture as the gesture corresponding to code 3, the terminal recognizes a single code 3 instead of the code 33. Only the coded gesture recognized at the adjacent time is not At the same time, the corresponding code will be generated. In other words, 3322 is an invalid code.
  • querying the corresponding encoding information from the preset database according to the position data includes: extracting the knuckle key point position data of each finger in the position data; according to the knuckle key point position data of each finger, Determine the relative spatial position relationship between the key points of the upper knuckle of a single finger; according to the relative spatial position relationship between the key points of the upper knuckle of each finger, obtain the code information corresponding to the number of fingers that have been extended.
  • the mutual spatial position relationship can be passed Construct a spatial coordinate system, mark and add the coordinate method of each knuckle key point in the spatial coordinate system. According to the relative spatial position relationship between the knuckle key points on the same finger, you can identify whether the finger is extended, and get The code corresponding to the number of fingers extended.
  • querying the corresponding code information from the preset database according to the position data includes: according to the position data, searching for three knuckle key points belonging to the same finger; when the three knuckle key points are in the same When straight, it is determined that the fingers corresponding to the three key points of the knuckles have been extended; the number of the extended fingers is used as the coded information.
  • a person poses a scissor hand (digital code 2) gesture
  • we calculate the relative spatial relationship of the key points of the six knuckles (for example, whether the point on the index finger and the point on the middle finger are in a straight line) to determine whether it is a specific scissors hand gesture.
  • the key points of 3 fingers are detected in a straight line, it can be considered as code 3.
  • steps in the flowchart of FIG. 2 are displayed in sequence as indicated by the arrows, these steps are not necessarily executed in sequence in the order indicated by the arrows. Unless there is a clear description in this article, there is no strict order for the execution of these steps, and these steps can be executed in other orders. Moreover, at least part of the steps in FIG. 2 may include multiple sub-steps or multiple stages. These sub-steps or stages are not necessarily executed at the same time, but can be executed at different times. The execution of these sub-steps or stages The sequence is not necessarily performed sequentially, but may be performed alternately or alternately with at least a part of other steps or sub-steps or stages of other steps.
  • a login authentication device includes:
  • the image collection module 200 is configured to collect a login gesture image when a preset instruction for inputting a login gesture is detected;
  • the key point acquisition module 400 is used to identify multiple knuckle key points in the login gesture image, and determine position data between the multiple knuckle key points;
  • the first query module 600 is configured to send the code information to the server when the corresponding code information is queried from the preset database according to the location data, and the server is used to perform login authentication according to the code information;
  • the second query module 800 is configured to push a prompt message indicating that the login gesture input is incorrect when the corresponding code information cannot be queried from the preset database according to the location data.
  • the above login authentication device adopts gesture recognition, based on the corresponding relationship between the position data and the code of the key points of the knuckles corresponding to the input login gesture image, and accurately recognizes the code entered by the user for the current login operation, does not rely on face recognition, and avoids Changes in facial features cause recognition errors, which can efficiently and accurately achieve login authentication.
  • the key point acquisition module 400 is also used to identify multiple knuckle key points in the login gesture image through the gesture recognition model.
  • the number of login gesture images is multiple; the key point acquisition module 400 is also used to determine position data between multiple knuckle key points corresponding to each login gesture image to obtain multiple sets of position data; A query module 600 is also used to obtain and combine codes corresponding to each group of position data to obtain code information.
  • the above-mentioned login authentication device further includes a setting module for responding to the user's login code setting operation; collecting the image data of the user-defined coding gesture and the user-defined code entered by the user; according to the image of the user-defined coding gesture Data, through the gesture recognition model of openpose to identify the knuckle key point position data corresponding to the user-defined coding gesture; store the corresponding relationship between the user-defined code entered by the user and the knuckle key point position data corresponding to the user-defined coding gesture to the preset database , And send the custom code entered by the user to the server.
  • a setting module for responding to the user's login code setting operation; collecting the image data of the user-defined coding gesture and the user-defined code entered by the user; according to the image of the user-defined coding gesture Data, through the gesture recognition model of openpose to identify the knuckle key point position data corresponding to the user-defined coding gesture; store the corresponding relationship between the user-defined code entered by the
  • the setting module is also used to receive the code sequence input by the user; determine whether there are two adjacent code identical events in the code sequence input by the user; if so, feedback the code sequence setting error message to the user; if If it does not exist, enter the step of identifying the position data of the knuckle key points corresponding to the user-defined coding gesture based on the image data of the user-defined coding gesture.
  • the first query module 600 is also used to extract the knuckle key point position data of each finger in the position data; according to the knuckle key point position data of each finger, determine the knuckle key point of a single finger The relative spatial position relationship between the points; according to the relative spatial position relationship between the key points of the knuckle joints of each finger, the code information corresponding to the number of fingers that have been extended is obtained.
  • the first query module 600 is also used to search for three knuckle key points belonging to the same finger according to the position data; when the three knuckle key points are on the same straight line, determine the three knuckles The finger corresponding to the key point is stretched out; the number of stretched fingers is used as the coded information.
  • Each module in the above-mentioned login authentication device can be implemented in whole or in part by software, hardware and a combination thereof.
  • the above-mentioned modules may be embedded in the form of hardware or independent of the processor in the computer equipment, or may be stored in the memory of the computer equipment in the form of software, so that the processor can call and execute the operations corresponding to the above-mentioned modules.
  • a computer device is provided.
  • the computer device may be a server, and its internal structure diagram may be as shown in FIG. 4.
  • the computer equipment includes a processor, a memory, a network interface, and a database connected through a system bus. Among them, the processor of the computer device is used to provide calculation and control capabilities.
  • the memory of the computer device includes a non-volatile storage medium and an internal memory.
  • the non-volatile storage medium stores an operating system, a computer program, and a database.
  • the internal memory provides an environment for the operation of the operating system and computer programs in the non-volatile storage medium.
  • the database of the computer device is used to store data such as the corresponding relationship between the user-defined code entered by the user and the knuckle key point position data corresponding to the user-defined code gesture.
  • the network interface of the computer device is used to communicate with an external terminal through a network connection.
  • the computer program is executed by the processor to realize a login authentication method.
  • FIG. 4 is only a block diagram of part of the structure related to the solution of the present application, and does not constitute a limitation on the computer device to which the solution of the present application is applied.
  • the specific computer device may Including more or fewer parts than shown in the figure, or combining some parts, or having a different arrangement of parts.
  • a computer device includes a memory and one or more processors.
  • the memory stores computer-readable instructions.
  • the one or more processors perform the following steps:
  • the code information is sent to the server, and the server is used to perform login authentication based on the code information;
  • the processor further implements the following steps when executing the computer-readable instructions:
  • the processor further implements the following steps when executing the computer-readable instructions:
  • the code corresponding to each group of position data is obtained and combined to obtain code information.
  • the processor further implements the following steps when executing the computer-readable instructions:
  • the corresponding relationship between the user-defined code entered by the user and the knuckle key point position data corresponding to the user-defined code gesture is stored in a preset database, and the user-defined code entered by the user is sent to the server.
  • the processor further implements the following steps when executing the computer-readable instructions:
  • the processor further implements the following steps when executing the computer-readable instructions:
  • the code information corresponding to the number of fingers extended is obtained.
  • the processor further implements the following steps when executing the computer-readable instructions:
  • the processor further implements the following steps when executing the computer-readable instructions:
  • the key points of multiple knuckles in the login gesture image are recognized, and the position data between the key points of the multiple knuckles is determined.
  • the processor further implements the following steps when executing the computer-readable instructions:
  • the login authentication failure prompt message is issued when the server identification code information is inconsistent with the preset code information
  • the processor further implements the following steps when executing the computer-readable instructions:
  • One or more computer-readable storage media storing computer-readable instructions.
  • the one or more processors perform the following steps:
  • the code information is sent to the server, and the server is used to perform login authentication based on the code information;
  • the code corresponding to each group of position data is obtained and combined to obtain code information.
  • the corresponding relationship between the user-defined code entered by the user and the knuckle key point position data corresponding to the user-defined code gesture is stored in a preset database, and the user-defined code entered by the user is sent to the server.
  • the code information corresponding to the number of fingers extended is obtained.
  • the key points of multiple knuckles in the login gesture image are recognized, and the position data between the key points of the multiple knuckles is determined.
  • the login authentication failure prompt message is issued when the server identification code information is inconsistent with the preset code information
  • Non-volatile memory may include read only memory (ROM), programmable ROM (PROM), electrically programmable ROM (EPROM), electrically erasable programmable ROM (EEPROM), or flash memory.
  • Volatile memory may include random access memory (RAM) or external cache memory.
  • RAM is available in many forms, such as static RAM (SRAM), dynamic RAM (DRAM), synchronous DRAM (SDRAM), double data rate SDRAM (DDRSDRAM), enhanced SDRAM (ESDRAM), synchronous chain Channel (Synchlink) DRAM (SLDRAM), memory bus (Rambus) direct RAM (RDRAM), direct memory bus dynamic RAM (DRDRAM), and memory bus dynamic RAM (RDRAM), etc.
  • SRAM static RAM
  • DRAM dynamic RAM
  • SDRAM synchronous DRAM
  • DDRSDRAM double data rate SDRAM
  • ESDRAM enhanced SDRAM
  • SLDRAM synchronous chain Channel
  • memory bus Radbus direct RAM
  • RDRAM direct memory bus dynamic RAM
  • RDRAM memory bus dynamic RAM

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Abstract

一种登录认证方法，涉及计算机技术领域，包括：当检测到用于输入登录手势的预设指令时，采集登录手势图像（S200）；识别登录手势图像中的多个指关节关键点，并确定多个指关节关键点之间的位置数据（S400）；若根据位置数据从预设数据库中查询到对应的编码信息，则将编码信息发送至服务器，服务器用于根据编码信息进行登录认证（S600）；若根据位置数据从预设数据库中查询不到对应的编码信息，则推送登录手势输入错误的提示消息（S800）。

Description

登录认证方法、装置、计算机设备和存储介质
相关申请的交叉引用
本申请要求于2019年9月9日提交中国专利局，申请号为2019108488904，申请名称为“登录认证方法、装置、计算机设备和存储介质”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种登录认证方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
目前用户在访问某个页面或者借助某些工具时，常常需要进行登录认证操作，例如用户登录认证邮箱、用户登录认证银行账户等。
传统的登录认证方式主要包括基于人脸识别的登录认证方式，计算机通过人脸识别直接验证用户身份完成登录认证操作，该方式虽然可以便捷实现登录认证，但是针对无法准确获取面部特征的情况、或者面部特征存在暂时性调整时(例如用户戴了面具、用户做了面部美容手术等)，其登录认证可能失败。
因此，发明人意识到，目前基于人脸识别的登录认证方式容易由于容貌变化或戴眼镜等因素导致识别错误，其识别效率低。
发明内容
根据本申请公开的各种实施例，提供一种登录认证方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种登录认证方法，方法包括：
当检测到用于输入登录手势的预设指令时，采集登录手势图像；
识别登录手势图像中的多个指关节关键点，并确定多个指关节关键点之间的位置数据；
若根据位置数据从预设数据库中查询到对应的编码信息，则将编码信息发送至服务器，服务器用于根据编码信息进行登录认证；及
若根据位置数据从预设数据库中查询不到对应的编码信息，则推送登录手势输入错误的提示消息。
一种登录认证装置，包括：
图像采集模块，用于当检测到用于输入登录手势的预设指令时，采集登录手势图像；
关键点获取模块，用于识别登录手势图像中的多个指关节关键点，并确定多个指关节关键点之间的位置数据；
第一查询模块，用于当根据位置数据从预设数据库中查询到对应的编码信息时，将编码信息发送至服务器，服务器用于根据编码信息进行登录认证；及
第二查询模块，用于当根据位置数据从预设数据库中查询不到对应的编码信息，则推送登录手势输入错误的提示消息。
一种计算机设备，包括存储器和一个或多个处理器，存储器中储存有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时，使得一个或多个处理器执行以下步骤：
当检测到用于输入登录手势的预设指令时，采集登录手势图像；
识别登录手势图像中的多个指关节关键点，并确定多个指关节关键点之间的位置数据；
若根据位置数据从预设数据库中查询到对应的编码信息，则将编码信息发送至服务器，服务器用于根据编码信息进行登录认证；及
若根据位置数据从预设数据库中查询不到对应的编码信息，则推送登录手势输入错误的提示消息。
一个或多个存储有计算机可读指令的计算机可读存储介质，计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行以下步骤：
当检测到用于输入登录手势的预设指令时，采集登录手势图像；
识别登录手势图像中的多个指关节关键点，并确定多个指关节关键点之间的位置数据；
若根据位置数据从预设数据库中查询到对应的编码信息，则将编码信息发送至服务器，服务器用于根据编码信息进行登录认证；及
若根据位置数据从预设数据库中查询不到对应的编码信息，则推送登录手势输入错误的提示消息。
上述登录认证方法、装置、计算机设备和存储介质，采用手势识别方式，基于输入的登录手势图像对应的指关节关键点之间位置数据与编码对应关系，准确识别用户当前登录操作输入的编码，不依赖于人脸识别，避免由于人脸特征改变造成识别失误，可以高效且准确实现登录认证。
本申请的一个或多个实施例的细节在下面的附图和描述中提出。本申请的其它特征和优点将从说明书、附图以及权利要求书变得明显。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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它的附图。
图1为根据一个或多个实施例中登录认证方法的应用场景图；
图2为根据一个或多个实施例中登录认证方法的流程示意图；
图3为根据一个或多个实施例中登录认证装置的框图；
图4为根据一个或多个实施例中计算机设备的框图。
具体实施方式
为了使本申请的技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请提供的登录认证方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104通过网络进行通信。用户在终端102进行登录操作，当终端102检测到用于输入登录手势的预设指令时，终端102调用图像采集设备(例如摄像头)采集登录手势图像；识别登录手势图像中的多个指关节关键点，并确定多个指关节关键点之间的位置数据；当根据位置数据从预设数据库中查询到对应的编码信息时，将编码信息发送至服务器104，服务器104根据编码信息进行登录认证；当根据位置数据从预设数据库中查询不到对应的编码信息时，终端102推送登录手势输入错误的提示消息至用户，以使用户了解当前登录手势输入错误。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种登录认证方法，以该方法应用于图1中的终端为例进行说明，包括以下步骤：
S200：当检测到用于输入登录手势的预设指令时，采集登录手势图像。
用户在终端进行登录操作，当终端检测到用于输入登录手势的预设指令时，终端进入图像采集模式，采集用户手势图像。在实际应用中，可以是用户在终端上点击登录网址访问服务器并进入登录界面，服务器反馈预设指令，终端在侦测到该用于输入登录手势的预设指令时，启动图像采集功能，采集登录手势图像，登录手势图像可以通过终端上摄像头完成。
S400：识别登录手势图像中的多个指关节关键点，并确定多个指关节关键点之间的位置数据。
指关节关键点是指手指上每根手指上关节点，具体可以通过手势识别模型来识别登录手势图像中的多个指关节关键点，并确定这些指关节关键点之间的位置数据。更具体可以通过openpose的手势识别模型，识别登录手势图像中的多个指关节关键点，并确定多个指关节关键点之间的位置数据，openpose的手势识别模型是一个常规的开源姿势识别模型，可以识别人体的很多关键点，其中就包括手指的各个指关节关键点和这些指关节关键点位置信息。
S600：若根据位置数据从预设数据库中查询到对应的编码信息，则将编码信息发送至服务器，服务器用于根据编码信息进行登录认证。
在预设数据库中存储有位置数据与编码的对应关系，当根据位置数据从预设数据库中查询到对应的编码信息时，表明本次登录手势已经成功输入，终端将得到的编码信息发送至服务器，由服务器根据编码信息进行登录认证，当该编码信息与预设编码信息一致时，服务器判定登录认证成功，用户可以在终端进行下一步操作；当该编码信息与预设编码信息不一致时，服务器判定登录认证失败，服务器可以反馈登录认证失败提示消息至终端，终端再将该信息展示给用户。
S800：若根据位置数据从预设数据库中查询不到对应的编码信息，则推送登录手势输入错误的提示消息。
当根据位置数据从预设数据库中查询不到对应的编码信息，表明本次登录手势输入错误，终端推送登录手势输入错误的提示消息至用户，用户可以选择重新输入登录手势图像。
上述登录认证方法，采用手势识别方式，基于输入的登录手势图像对应的指关节关键点之间位置数据与编码对应关系，准确识别用户当前登录操作输入的编码，不依赖于人脸识别，避免由于人脸特征改变造成识别失误，可以高效且准确实现登录认证。
在其中一个实施例中，登录手势图像的数量为多个；确定多个指关节关键点之间的位置数据包括：确定各登录手势图像对应的多个指关节关键点之间的位置数据，得到多组位置数据；确定多个指关节关键点之间的位置数据之后，还包括：获取每组位置数据对应的编码并组合，得到编码信息。
登录手势图像数量可以为多个，对应的将得到多组位置数据以及多个编码，多个编码进行组合得到编码信息。例如用户当前输入的登录手势图像包括图像1、图像2以及图像3共计3个登录手势图像，确定图像1对应的1号位置数据、图2对应的2号位置数据以及图像3的3号位置数据，分别得到1号位置数据对应的编码为1、2号位置数据对应的编码为2以及3号位置数据对应的编码为3，将编码1、编码2以及编码3组合得到编码信息123。
在其中一个实施例中，响应用户登录操作，采集登录手势图像之前，还包括：响应用户登录编码设置操作；采集用户自定义编码手势的图像数据以及用户录入的自定义编码；根据用户自定义编码手势的图像数据，通过openpose的手势识别模型识别用户自定义编码手势对应的指关节关键点位置数据；存储用户录入的自定义编码与用户自定义编码手势对应的指关节关键点位置数据对应关系至预设数据库，并将用户录入的自定义编码发送至服务器。
整个方案还包括自定义编码设置阶段，在终端处于自定义编码设置阶段时，终端响应用户自定义登录编码设置操作，采集用户自定义编码手势的图像以及用户对应录入的自定义编码，对自定义编码手势的图像，通过openpose的手势识别模型识别指关节关键点位置数据，将自定义编码以及自定义编码手势对应的指关节关键点位置数据对应关系发送至 服务器，服务器将该编码存储作为登录的认证编码(密码)。进一步的，不同自定义编码手势对应伸出手指的数量不同。即编码可以与伸出手指的数量对应，编码可以选择0～5以内或0～10以内的数字。
在实际应用中，用户在终端上进行操作，点击终端显示界面上“设置”按钮，进入编码设置阶段，终端启动自身图像采集功能，用户依次做出自定义的第一手势“剪刀手”、自定义的第二手势“伸出中指”以及自定义的第三手势“伸出中指、食指以及无名指”，在做出自定义手势的同时用户输入213的编码至终端，终端采集第一手势、第二手势以及第三手势的图像数据，通过openpose的手势识别模型识别第一手势、第二手势以及第三手势对应的指关节关键点位置数据(例如针对第一手势指关节关键点包括连线相对成“V”状的6个指关节关键点，其中3个指关节关键点在一条直线上，另外3个指关节关键点在另一条直线上，两条直线成“V”状)，终端将编码213与对应的第一手势、第二手势以及第三手势的指关节关键点位置数据关联存储，构成两者之间对应关系，并且将用户录入的自定义编码发送至服务器作为登录认证编码。
在其中一个实施例中，采集用户录入的自定义编码包括：接收用户输入的编码序列；判断用户输入的编码序列中是否存在相邻两个编码相同事件；若存在，则反馈编码序列设置错误消息至用户；若不存在，则进入根据用户自定义编码手势的图像数据，识别用户自定义编码手势对应的指关节关键点位置数据的步骤。
用户在网页账户注册时，将编码序列录入到终端，终端再将编码序列发送至网页服务器中存储，针对不同的网页以及不同账户用户需要分别录入编码序列。用户在进行编码录入时，可以采用手动录入的方式或采用语音录入方式。编码序列只能由不大于10的数字组成，为支持后续编码手势识别中采用边缘触发方式，因此，编码设置阶段在编码序列中不能存在相邻两个编码相同的情况，当存在时，反馈编码序列设置错误消息至用户，例如反馈“设置错误”文字消息或语音消息至用户；当不存在时，这进入后续处理。相应的在手势编码识别阶段，采用边缘触发方式，通过openpose的手势识别模型识别用户编码手势。具体的，实时获取登录手势图像，通过openpose的手势识别模型识别用户手势，当相邻两个时刻识别得到的用户编码手势相同时，不触发新的编码，仅得到相同编码手势对应的编码；当相邻两个时刻识别得到的用户编码手势不同时，触发得到对应的编码。以编码3为例，当相邻两个时刻识别出编码手势为编码3对应的手势时，终端识别出单个编码3，而不会识别出33的编码，只有相邻时刻识别出的编码手势不同时，才会生成对应的编码。换言之，3322这样的是无效编码。
在其中一个实施例中，根据位置数据从预设数据库中查询到对应的编码信息包括：提取位置数据中每根手指的指关节关键点位置数据；根据每根手指的指关节关键点位置数据，确定单根手指上指关节关键点之间相对空间位置关系；根据每根手指上指关节关键点之间相对空间位置关系，得到与已伸出手指数量对应的编码信息。
以手指作为区分对象，从指关节关键点位置数据中筛选出每根手指的指关节关键点位 置数据，确定单根手指上指关节关键点之间相对空间位置关系，该相互空间位置关系可以通过构建空间坐标系，在空间坐标系中标注、添加每个指关节关键点的坐标方式体现，根据相同手指上指关节关键点之间相对空间位置关系，即可识别出该手指是否伸出，得到与已伸出手指数量对应的编码。
在其中一个实施例中，根据位置数据从预设数据库中查询到对应的编码信息包括：根据位置数据，查找属于同一根手指上的3个指关节关键点；当3个指关节关键点处于同一直线时，判定3个指关节关键点对应的手指已伸出；将已伸出手指的数量作为编码信息。
如果一个人摆出剪刀手(数字编码2)的手势，那么，我们可以至少获取到食指3个指关节关键点，和中指3个指关节关键点的位置信息。利用这些位置信息，我们计算这6个指关节关键点的空间相对位置关系(比如，食指上的点和中指上的点是否在一条直线)来判定是否是特定的剪刀手手势。类似的如果检测到3个手指的关键点直线排列，可以认为是编码3。
应该理解的是，虽然图2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
如图3所示，一种登录认证装置，装置包括：
图像采集模块200，用于当检测到用于输入登录手势的预设指令时，采集登录手势图像；
关键点获取模块400，用于识别登录手势图像中的多个指关节关键点，并确定多个指关节关键点之间的位置数据；
第一查询模块600，用于当根据位置数据从预设数据库中查询到对应的编码信息时，将编码信息发送至服务器，服务器用于根据编码信息进行登录认证；
第二查询模块800，用于当根据位置数据从预设数据库中查询不到对应的编码信息，则推送登录手势输入错误的提示消息。
上述登录认证装置，采用手势识别方式，基于输入的登录手势图像对应的指关节关键点之间位置数据与编码对应关系，准确识别用户当前登录操作输入的编码，不依赖于人脸识别，避免由于人脸特征改变造成识别失误，可以高效且准确实现登录认证。
在其中一个实施例中，关键点获取模块400还用于通过手势识别模型，识别登录手势图像中的多个指关节关键点。
在其中一个实施例中，登录手势图像的数量为多个；关键点获取模块400还用于确定各登录手势图像对应的多个指关节关键点之间的位置数据，得到多组位置数据；第一查询模块600还用于获取每组位置数据对应的编码并组合，得到编码信息。
在其中一个实施例中，上述登录认证装置还包括设置模块，用于响应用户登录编码设置操作；采集用户自定义编码手势的图像数据以及用户录入的自定义编码；根据用户自定义编码手势的图像数据，通过openpose的手势识别模型识别用户自定义编码手势对应的指关节关键点位置数据；存储用户录入的自定义编码与用户自定义编码手势对应的指关节关键点位置数据对应关系至预设数据库，并将用户录入的自定义编码发送至服务器。
在其中一个实施例中，设置模块还用于接收用户输入的编码序列；判断用户输入的编码序列中是否存在相邻两个编码相同事件；若存在，则反馈编码序列设置错误消息至用户；若不存在，则进入根据用户自定义编码手势的图像数据，识别用户自定义编码手势对应的指关节关键点位置数据的步骤。
在其中一个实施例中，第一查询模块600还用于提取位置数据中每根手指的指关节关键点位置数据；根据每根手指的指关节关键点位置数据，确定单根手指上指关节关键点之间相对空间位置关系；根据每根手指上指关节关键点之间相对空间位置关系，得到与已伸出手指数量对应的编码信息。
在其中一个实施例中，第一查询模块600还用于根据位置数据，查找属于同一根手指上的3个指关节关键点；当3个指关节关键点处于同一直线时，判定3个指关节关键点对应的手指已伸出；将已伸出手指的数量作为编码信息。
关于登录认证装置的具体限定可以参见上文中对于登录认证方法的限定，在此不再赘述。上述登录认证装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图4所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储用户录入的自定义编码与用户自定义编码手势对应的指关节关键点位置数据对应关系等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种登录认证方法。
本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
一种计算机设备，包括存储器和一个或多个处理器，存储器中储存有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时，使得一个或多个处理器执行以下步骤：
当检测到用于输入登录手势的预设指令时，采集登录手势图像；
识别登录手势图像中的多个指关节关键点，并确定多个指关节关键点之间的位置数据；
若根据位置数据从预设数据库中查询到对应的编码信息，则将编码信息发送至服务器，服务器用于根据编码信息进行登录认证；及
若根据位置数据从预设数据库中查询不到对应的编码信息，则推送登录手势输入错误的提示消息。
在一个实施例中，处理器执行计算机可读指令时还实现以下步骤：
通过手势识别模型，识别登录手势图像中的多个指关节关键点。
在一个实施例中，处理器执行计算机可读指令时还实现以下步骤：
确定各登录手势图像对应的多个指关节关键点之间的位置数据，得到多组位置数据，登录手势图像的数量为多个；
获取每组位置数据对应的编码并组合，得到编码信息。
在一个实施例中，处理器执行计算机可读指令时还实现以下步骤：
响应用户登录编码设置操作；
采集用户自定义编码手势的图像数据以及用户录入的自定义编码；
根据用户自定义编码手势的图像数据，通过openpose的手势识别模型识别用户自定义编码手势对应的指关节关键点位置数据；及
存储用户录入的自定义编码与用户自定义编码手势对应的指关节关键点位置数据对应关系至预设数据库，并将用户录入的自定义编码发送至服务器。
在一个实施例中，处理器执行计算机可读指令时还实现以下步骤：
接收用户输入的编码序列；
判断用户输入的编码序列中是否存在相邻两个编码相同事件；
若存在，则反馈编码序列设置错误消息至用户；及
若不存在，则进入根据用户自定义编码手势的图像数据，识别用户自定义编码手势对应的指关节关键点位置数据的步骤。
在一个实施例中，处理器执行计算机可读指令时还实现以下步骤：
提取位置数据中每根手指的指关节关键点位置数据；
根据每根手指的指关节关键点位置数据，确定单根手指上指关节关键点之间相对空间位置关系；及
根据每根手指上指关节关键点之间相对空间位置关系，得到与已伸出手指数量对应的编码信息。
在一个实施例中，处理器执行计算机可读指令时还实现以下步骤：
根据位置数据，查找属于同一根手指上的3个指关节关键点；
当3个指关节关键点处于同一直线时，判定3个指关节关键点对应的手指已伸出；及
将已伸出手指的数量作为编码信息。
在一个实施例中，处理器执行计算机可读指令时还实现以下步骤：
通过openpose的手势识别模型，识别登录手势图像中的多个指关节关键点，并确定多个指关节关键点之间的位置数据。
在一个实施例中，处理器执行计算机可读指令时还实现以下步骤：
接收服务器反馈的登录认证失败提示消息，登录认证失败提示消息由服务器识别编码信息与预设编码信息不一致时下发；及
推送登录认证失败提示消息至用户。
在一个实施例中，处理器执行计算机可读指令时还实现以下步骤：
若根据位置数据从预设数据库中查询到对应的编码信息，则识别相邻两个时刻的用户编码手势是否相同；
当相邻两个时刻的用户编码手势相同，则只触发生成单个编码信息；
当相邻两个时刻的用户编码手势相同，则触发生成对应的两个编码信息；及
将触发生成的编码信息发送至服务器。
一个或多个存储有计算机可读指令的计算机可读存储介质，计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行以下步骤：
当检测到用于输入登录手势的预设指令时，采集登录手势图像；
识别登录手势图像中的多个指关节关键点，并确定多个指关节关键点之间的位置数据；
若根据位置数据从预设数据库中查询到对应的编码信息，则将编码信息发送至服务器，服务器用于根据编码信息进行登录认证；及
若根据位置数据从预设数据库中查询不到对应的编码信息，则推送登录手势输入错误的提示消息。
在一个实施例中，计算机可读指令被处理器执行时还实现以下步骤：
通过手势识别模型，识别登录手势图像中的多个指关节关键点。
在一个实施例中，计算机可读指令被处理器执行时还实现以下步骤：
确定各登录手势图像对应的多个指关节关键点之间的位置数据，得到多组位置数据，登录手势图像的数量为多个；
获取每组位置数据对应的编码并组合，得到编码信息。
在一个实施例中，计算机可读指令被处理器执行时还实现以下步骤：
响应用户登录编码设置操作；
采集用户自定义编码手势的图像数据以及用户录入的自定义编码；
根据用户自定义编码手势的图像数据，通过openpose的手势识别模型识别用户自定义编码手势对应的指关节关键点位置数据；及
存储用户录入的自定义编码与用户自定义编码手势对应的指关节关键点位置数据对应关系至预设数据库，并将用户录入的自定义编码发送至服务器。
在一个实施例中，计算机可读指令被处理器执行时还实现以下步骤：
接收用户输入的编码序列；
判断用户输入的编码序列中是否存在相邻两个编码相同事件；
若存在，则反馈编码序列设置错误消息至用户；及
若不存在，则进入根据用户自定义编码手势的图像数据，识别用户自定义编码手势对应的指关节关键点位置数据的步骤。
在一个实施例中，计算机可读指令被处理器执行时还实现以下步骤：
提取位置数据中每根手指的指关节关键点位置数据；
根据每根手指的指关节关键点位置数据，确定单根手指上指关节关键点之间相对空间位置关系；及
根据每根手指上指关节关键点之间相对空间位置关系，得到与已伸出手指数量对应的编码信息。
在一个实施例中，计算机可读指令被处理器执行时还实现以下步骤：
根据位置数据，查找属于同一根手指上的3个指关节关键点；
当3个指关节关键点处于同一直线时，判定3个指关节关键点对应的手指已伸出；及
将已伸出手指的数量作为编码信息。
在一个实施例中，计算机可读指令被处理器执行时还实现以下步骤：
通过openpose的手势识别模型，识别登录手势图像中的多个指关节关键点，并确定多个指关节关键点之间的位置数据。
在一个实施例中，计算机可读指令被处理器执行时还实现以下步骤：
接收服务器反馈的登录认证失败提示消息，登录认证失败提示消息由服务器识别编码信息与预设编码信息不一致时下发；及
推送登录认证失败提示消息至用户。
在一个实施例中，计算机可读指令被处理器执行时还实现以下步骤：
若根据位置数据从预设数据库中查询到对应的编码信息，则识别相邻两个时刻的用户编码手势是否相同；
当相邻两个时刻的用户编码手势相同，则只触发生成单个编码信息；
当相邻两个时刻的用户编码手势相同，则触发生成对应的两个编码信息；及
将触发生成的编码信息发送至服务器。
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，是可以通过计算机可读指令来指令相关的硬件来完成，的计算机可读指令可存储于一计算机可读取存储介质中，该计算机可读指令在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存 储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上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。
以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，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，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (20)

  1. 一种登录认证方法，包括：
    当检测到用于输入登录手势的预设指令时，采集登录手势图像；
    识别所述登录手势图像中的多个指关节关键点，并确定多个所述指关节关键点之间的位置数据；
    若根据所述位置数据从预设数据库中查询到对应的编码信息，则将所述编码信息发送至服务器，所述服务器用于根据所述编码信息进行登录认证；及
    若根据所述位置数据从预设数据库中查询不到对应的编码信息，则推送登录手势输入错误的提示消息。
  2. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述识别所述登录手势图像中的多个指关节关键点包括：
    通过手势识别模型，识别所述登录手势图像中的多个指关节关键点。
  3. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述登录手势图像的数量为多个；
    所述确定多个所述指关节关键点之间的位置数据包括：
    确定各所述登录手势图像对应的多个所述指关节关键点之间的位置数据，得到多组位置数据；
    在所述确定多个所述指关节关键点之间的位置数据之后，所述方法还包括：
    获取每组所述位置数据对应的编码并组合，得到编码信息。
  4. 根据权利要求1所述的方法，其中，在所述响应用户登录操作，采集登录手势图像之前，所述方法还包括：
    响应用户登录编码设置操作；
    采集用户自定义编码手势的图像数据以及用户录入的自定义编码；
    根据用户自定义编码手势的图像数据，通过openpose的手势识别模型识别用户自定义编码手势对应的指关节关键点位置数据；及
    存储所述用户录入的自定义编码与用户自定义编码手势对应的指关节关键点位置数据对应关系至所述预设数据库，并将所述用户录入的自定义编码发送至所述服务器。
  5. 根据权利要求4所述的方法，其中，采集用户录入的自定义编码包括：
    接收用户输入的编码序列；
    判断用户输入的编码序列中是否存在相邻两个编码相同事件；
    若存在，则反馈编码序列设置错误消息至用户；及
    若不存在，则进入所述根据用户自定义编码手势的图像数据，识别用户自定义编码手势对应的指关节关键点位置数据的步骤。
  6. 根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述位置数据从预设数据库中查询到对应的编码信息包括：
    提取所述位置数据中每根手指的指关节关键点位置数据；
    根据每根手指的指关节关键点位置数据，确定单根手指上指关节关键点之间相对空间位置关系；及
    根据所述每根手指上指关节关键点之间相对空间位置关系，得到与已伸出手指数量对应的编码信息。
  7. 根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述位置数据从预设数据库中查询到对应的编码信息包括：
    根据所述位置数据，查找属于同一根手指上的3个指关节关键点；
    当所述3个指关节关键点处于同一直线时，判定所述3个指关节关键点对应的手指已伸出；及
    将已伸出手指的数量作为编码信息。
  8. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述识别所述登录手势图像中的多个指关节关键点，并确定多个所述指关节关键点之间的位置数据包括：
    通过openpose的手势识别模型，识别登录手势图像中的多个指关节关键点，并确定多个指关节关键点之间的位置数据。
  9. 根据权利要求1所述的方法，其中，还包括：
    接收所述服务器反馈的登录认证失败提示消息，所述登录认证失败提示消息由所述服务器识别所述编码信息与预设编码信息不一致时下发；及
    推送所述登录认证失败提示消息至用户。
  10. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述若根据所述位置数据从预设数据库中查询到对应的编码信息，则将所述编码信息发送至服务器包括：
    若根据所述位置数据从预设数据库中查询到对应的编码信息，则识别相邻两个时刻的用户编码手势是否相同；
    当所述相邻两个时刻的用户编码手势相同，则只触发生成单个编码信息；
    当所述相邻两个时刻的用户编码手势相同，则触发生成对应的两个编码信息；及
    将触发生成的所述编码信息发送至服务器。
  11. 一种登录认证装置，包括：
    图像采集模块，用于当检测到用于输入登录手势的预设指令时，采集登录手势图像；
    关键点获取模块，用于识别所述登录手势图像中的多个指关节关键点，并确定多个所述指关节关键点之间的位置数据；
    第一查询模块，用于当根据所述位置数据从预设数据库中查询到对应的编码信息时，将所述编码信息发送至服务器，所述服务器用于根据所述编码信息进行登录认证；及
    第二查询模块，用于当根据所述位置数据从预设数据库中查询不到对应的编码信息，则推送登录手势输入错误的提示消息。
  12. 一种计算机设备，包括存储器及一个或多个处理器，所述存储器中储存有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处 理器执行以下步骤：
    当检测到用于输入登录手势的预设指令时，采集登录手势图像；
    识别所述登录手势图像中的多个指关节关键点，并确定多个所述指关节关键点之间的位置数据；
    若根据所述位置数据从预设数据库中查询到对应的编码信息，则将所述编码信息发送至服务器，所述服务器用于根据所述编码信息进行登录认证；及
    若根据所述位置数据从预设数据库中查询不到对应的编码信息，则推送登录手势输入错误的提示消息。
  13. 根据权利要求12所述的计算机设备，其中，所述处理器执行所述计算机可读指令时还执行以下步骤：
    通过手势识别模型，识别所述登录手势图像中的多个指关节关键点。
  14. 根据权利要求12所述的计算机设备，其中，所述处理器执行所述计算机可读指令时还执行以下步骤：
    响应用户登录编码设置操作；
    采集用户自定义编码手势的图像数据以及用户录入的自定义编码；
    根据用户自定义编码手势的图像数据，通过openpose的手势识别模型识别用户自定义编码手势对应的指关节关键点位置数据；及
    存储所述用户录入的自定义编码与用户自定义编码手势对应的指关节关键点位置数据对应关系至所述预设数据库，并将所述用户录入的自定义编码发送至所述服务器。
  15. 根据权利要求12所述的计算机设备，其中，所述处理器执行所述计算机可读指令时还执行以下步骤：
    接收用户输入的编码序列；
    判断用户输入的编码序列中是否存在相邻两个编码相同事件；
    若存在，则反馈编码序列设置错误消息至用户；及
    若不存在，则进入所述根据用户自定义编码手势的图像数据，识别用户自定义编码手势对应的指关节关键点位置数据的步骤。
  16. 根据权利要求12所述的计算机设备，其中，所述处理器执行所述计算机可读指令时还执行以下步骤：
    提取所述位置数据中每根手指的指关节关键点位置数据；
    根据每根手指的指关节关键点位置数据，确定单根手指上指关节关键点之间相对空间位置关系；及
    根据所述每根手指上指关节关键点之间相对空间位置关系，得到与已伸出手指数量对应的编码信息。
  17. 根据权利要求12所述的计算机设备，其中，所述处理器执行所述计算机可读指令时还执行以下步骤：
    根据所述位置数据，查找属于同一根手指上的3个指关节关键点；
    当所述3个指关节关键点处于同一直线时，判定所述3个指关节关键点对应的手指已伸出；及
    将已伸出手指的数量作为编码信息。
  18. 根据权利要求12所述的计算机设备，其中，所述处理器执行所述计算机可读指令时还执行以下步骤：
    通过openpose的手势识别模型，识别登录手势图像中的多个指关节关键点，并确定多个指关节关键点之间的位置数据。
  19. 根据权利要求12所述的计算机设备，其中，所述处理器执行所述计算机可读指令时还执行以下步骤：
    若根据所述位置数据从预设数据库中查询到对应的编码信息，则识别相邻两个时刻的用户编码手势是否相同；
    当所述相邻两个时刻的用户编码手势相同，则只触发生成单个编码信息；
    当所述相邻两个时刻的用户编码手势相同，则触发生成对应的两个编码信息；及
    将触发生成的所述编码信息发送至服务器。
  20. 一个或多个存储有计算机可读指令的计算机可读存储介质，所述计算机可读指令被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以下步骤：
    当检测到用于输入登录手势的预设指令时，采集登录手势图像；
    识别所述登录手势图像中的多个指关节关键点，并确定多个所述指关节关键点之间的位置数据；
    若根据所述位置数据从预设数据库中查询到对应的编码信息，则将所述编码信息发送至服务器，所述服务器用于根据所述编码信息进行登录认证；及
    若根据所述位置数据从预设数据库中查询不到对应的编码信息，则推送登录手势输入错误的提示消息。
PCT/CN2020/105017 2019-09-09 2020-07-28 登录认证方法、装置、计算机设备和存储介质 WO2021047314A1 (zh)

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Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910848890.4 2019-09-09
CN201910848890.4A CN110750771A (zh) 2019-09-09 2019-09-09 登录认证方法、装置、计算机设备和存储介质

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