[發明專利]身份認證的方法、裝置及計算機存儲介質

有效

• 申請號: 201710302159.2
• 申請日: 2017-05-02
• 公開（公告）號: CN108804884B
• 公開（公告）日: 2020-08-07
• 發明（設計）人: 敖翔;李浩然
• 申請（專利權）人: 北京曠視科技有限公司;北京邁格威科技有限公司
• 主分類號: G06F21/31
• 分類號: G06F21/31;G06F21/32;G06Q20/40;G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 何少巖

1.一種身份認證的方法，其特征在于，包括：

采用預定認證方式對用戶進行認證；其中所述預定認證方式包括：用戶名和密碼登錄方式，或者，指紋登錄方式；

通過所述預定認證之后，對所述用戶進行人臉認證，所述人臉認證包括活體檢測和人臉比對；

若所述人臉認證通過，則確定所述用戶通過所述身份認證；

所述通過所述預定認證之后，對所述用戶進行人臉認證，包括：

通過所述預定認證之后，獲取移動終端采集的人臉圖像；

基于所述人臉圖像進行活體檢測；

將所述人臉圖像的至少一部分與預存的底庫圖像進行比對；

所述人臉圖像為所述用戶作出指定動作的人臉圖像，所述基于所述人臉圖像進行活體檢測，包括：

使用預先訓練好的人臉檢測算法和人臉關鍵點定位算法，從所述用戶作出指定動作前的第一圖像和所述用戶作出指定動作后的第二圖像中采集皮膚區域圖像；

使用預先訓練好的皮膚彈性分類算法，判斷所述皮膚區域圖像中的皮膚是否為活體皮膚；

在所述方法之前，還包括：

獲取多個訓練圖像，所述訓練圖像包括正樣本圖像和負樣本圖像；

采用深度學習的方法，通過訓練得到所述皮膚彈性分類算法；

獲取多個帶標注圖像，其中，所述帶標注圖像包括人臉的多個關鍵點；

基于所述多個帶標注圖像，采用機器學習的方法，通過訓練得到所述人臉檢測算法和所述人臉關鍵點定位算法。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，

如果所述活體檢測確定所述人臉圖像中的人臉為活體，且所述人臉比對確定所述人臉圖像的至少一部分與所述底庫圖像的相似度大于預設的相似度閾值，則確定通過所述人臉認證。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取移動終端采集的人臉圖像，包括：

向所述移動終端發送第一指令；

從所述移動終端獲取所述人臉圖像，其中所述人臉圖像是由所述移動終端根據所述第一指令采集的。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取移動終端采集的人臉圖像，包括：

生成二維碼，所述二維碼用于標識當前認證過程；

從所述移動終端獲取所述人臉圖像，其中所述人臉圖像是由所述移動終端掃描所述二維碼后啟動人臉驗證進程后采集的。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述人臉圖像為所述用戶作出指定動作的人臉圖像，

所述基于所述人臉圖像進行活體檢測，包括：

通過判斷所述指定動作是否合格來進行活體檢測。

6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述人臉圖像為所述用戶朗讀特定文字的人臉圖像，

所述基于所述人臉圖像進行活體檢測，包括：將所述人臉圖像中的唇動與所述特定文字中的對應文字的唇動進行對比，來進行活體檢測。

7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述人臉圖像是由雙目攝像頭所采集的帶有結構光圖案的人臉圖像，

所述基于所述人臉圖像進行活體檢測，包括：

根據所述結構光圖案在所述人臉圖像中的散射程度來進行活體檢測。

8.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過所述預定認證之后，對所述用戶進行人臉認證，包括：

通過所述預定認證之后，向移動終端發送第二指令，以便所述移動終端根據所述第二指令采集人臉圖像并進行活體檢測；

接收所述移動終端發送的響應，所述響應指示所述人臉圖像中的人臉為活體；

從所述移動終端獲取所述人臉圖像，并將所述人臉圖像的至少一部分與預存的底庫圖像進行比對。