[發明專利]一種基于圖像的人機鑒別方法及鑒別系統在審

申請號：	201710382658.7	申請日：	2017-05-26
公開（公告）號：	CN107241320A	公開（公告）日：	2017-10-10
發明（設計）人：	潘帥企	申請（專利權）人：	微夢創科網絡科技（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
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種基于圖像人機鑒別方法鑒別系統
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【說明書】：

技術領域

本發明涉及人機鑒別技術領域，特別是涉及一種基于圖像的人機鑒別方法及鑒別系統。

背景技術

由于機器學習技術的快速發展，使得很多主流的人機鑒定識別方法被經過大量特定數據訓練后的機器所模擬識別和破解。尤其在圖片識別方面，基于深度神經網絡(Deep Neural Network，簡稱DNN)的機器學習模型在圖片識別方面已經能夠非常接近人類水平。

目前，主流的人機鑒別方法是一般為使用驗證碼的方法和基于風險測試系統的身份驗證機制兩種。

其中，所述驗證碼為全自動區分計算機和人類的公開圖靈測試(Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart，簡稱CAPTCHA)，是一種區分用戶是計算機或人的公共全自動程序。使用驗證碼方法對人機鑒別的方法分為兩種：一種驗證碼是將字母或字符輸出到圖片上，讓用戶輸入圖片上的字符，用戶輸入的字符與圖片上的字符按照某種規則計算相等則算驗證正確，例如算數公式、字母、數字、中文等；另一種是通過人與驗證碼進行某類簡單的交互行為，通過交互行為產生的數據，例如可滑動的驗證碼會生成滑動長度和位置數據，帶有方向性的驗證碼可進行旋轉生成旋轉次數或方向數據等，利用這些簡單交互數據進行人機鑒別。

但是，由于光學字符識別技術(Optical Character Recognition，簡稱OCR，是通過掃描等光學輸入方式將各種票據、報刊、書籍、文稿及其它印刷品的文字轉化為圖像信息，再利用文字識別技術將圖像信息轉化為可以使用的計算機輸入技術)已經發展得很成熟，對于普通的字符圖片能夠很容易識別出驗證碼圖片上的字符。雖然可通過額外的干擾因素來干擾程序的自動識別，如在圖片上加隨機像素點、隨機線條和隨機的圖片扭曲，但是這樣做非但沒有阻止程序自動識別出圖片上的字母，反而讓正常的用戶看不清圖片上的字母，導致用戶的錯誤率的提高，對用戶的使用體驗影響非常大。

此外，由于機器學習的發展迅速，很多需要基于用戶行為的操作，如滑動的指定位置或旋轉的指定方向等，大部分都能夠通過機器學習進行訓練和識別，進而模擬用戶交互數據，導致不能準確實現人機鑒別。

而在第二種方案中，基于風險測試系統的身份驗證機制是通過記錄客戶端與服務端之間的通信記錄和行為，對通信操作發生風險的可能性進行評估，根據評估值判斷是人或者機器。但是該鑒別的準確度完全依賴風險測試的準確性，對風險測試系統及相關技術要求較高。而且維護成本高，維護困難。

在實現本發明過程中，發明人發現現有技術中至少存在如下問題：人機鑒別的準確度比較低。因此目前亟需一種能夠準確實現人機鑒別的方法。

發明內容

本發明實施例提供一種基于圖像的人機鑒別方法及鑒別系統，可準確實現人機鑒別。

一方面，本發明實施例提供了基于圖像的人機鑒別方法，所述人機鑒別方法包括：

根據原始內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，并根據所述驗證請求，調取一對原始內容標識與對應的擾動圖像，并將調取的擾動圖像發送至客戶端；其中，驗證者識別所述調取的擾動圖像，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，并根據所述識別標識與調取的原始內容標識確定所述驗證者的身份。

可選的，所述根據原始內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：

其中：N為迭代次數，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，為損失函數，Y為原始內容標識，α為擾動權重，為梯度向量，所述梯度向量通過反向傳播算法確定。