[發(fā)明專利]一種基于圖像的人機鑒別方法及鑒別系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710382658.7
• 申請日: 2017-05-26
• 公開（公告）號: CN107241320A
• 公開（公告）日: 2017-10-10
• 發(fā)明（設計）人: 潘帥企
• 申請（專利權(quán)）人: 微夢創(chuàng)科網(wǎng)絡科技（中國）有限公司
• 主分類號: H04L29/06
• 分類號: H04L29/06;G06F21/36;G06K9/62;G06N3/08;G06T3/00
• 代理公司: 北京卓嵐智財知識產(chǎn)權(quán)代理事務所(特殊普通合伙)11624
• 代理人: 任漱晨

1.一種基于圖像的人機鑒別方法，其特征在于，所述人機鑒別方法包括：

根據(jù)原始內(nèi)容標識及對應的原始輸入圖像生成導致人類視覺和機器視覺差異的擾動圖像；

接收來自客戶端的驗證請求，并根據(jù)所述驗證請求，調(diào)取一對原始內(nèi)容標識與對應的擾動圖像，并將調(diào)取的擾動圖像發(fā)送至客戶端；其中，驗證者識別所述調(diào)取的擾動圖像，并通過所述客戶端生成識別標識；

接收來自所述客戶端的識別標識，并根據(jù)所述識別標識與調(diào)取的原始內(nèi)容標識確定所述驗證者的身份。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像的人機鑒別方法，其特征在于，所述根據(jù)原始內(nèi)容標識及對應的原始輸入圖像生成導致人類視覺和機器視覺差異的擾動圖像，具體包括：

根據(jù)以下公式，采用最小可能性迭代分類法生成帶有干擾信息的擾動圖像：

X0adv=X,XN+1adv=ClipX,∈{XNadv-α×sign(▿x×J(XNadv,Y))};]]>

其中：N為迭代次數(shù)，X為原始輸入圖像，X_N為第N次迭代的輸入圖像，為第N次迭代后生成的帶有干擾信息的擾動圖像，Clip_X，∈{X`}為由X_N生成的圖像處理函數(shù)，為損失函數(shù)，Y為原始內(nèi)容標識，α為擾動權(quán)重，為梯度向量，所述梯度向量通過反向傳播算法確定。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于圖像的人機鑒別方法，其特征在于，所述迭代次數(shù)N的取值為int(min(α+4，1.25α))，其中，int()表示取整函數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像的人機鑒別方法，其特征在于，所述根據(jù)所述識別標識與調(diào)取的原始內(nèi)容標識確定所述驗證者的身份，具體包括：

當所述識別標識與調(diào)取的原始內(nèi)容標識一致時，則確定所述驗證者為人；

當所述識別標識與調(diào)取的原始內(nèi)容標識不一致時，則確定所述驗證者為機器。

5.根據(jù)權(quán)利要求1-4中任一項所述的基于圖像的人機鑒別方法，其特征在于，所述人機鑒別方法還包括：

生成多幅擾動圖像，并存儲多對不同的原始內(nèi)容標識與對應的擾動圖像供調(diào)取。