[發明專利]一種基于唇語識別的驗證方法以及系統

有效

• 申請號: 201811292142.4
• 申請日: 2018-11-01
• 公開（公告）號: CN109389098B
• 公開（公告）日: 2020-04-28
• 發明（設計）人: 周曦;吳媛;吳大為
• 申請（專利權）人: 重慶中科云從科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 上海光華專利事務所(普通合伙) 31219
• 代理人: 尹麗云

本發明提供一種基于唇語識別的驗證方法及系統，方法包括：隨機生成驗證碼，并采集待驗證者的人臉信息；根據所述人臉信息獲取待驗證者朗讀該驗證碼的唇語信息；提取所述唇語信息中的特征向量，并與預設的驗證碼特征向量進行對比，對所述唇語信息進行識別；根據識別結果，判定待驗證者朗讀是否正確，如果正確則通過驗證；本發明通過采集和分析唇語視頻，智能的判別出用戶是否朗讀正確，以及從唇語行為中判斷是否存在風險，本發明突破了傳統的驗證碼方法，使得驗證更準確、更可靠；避免了傳統驗證碼中的文字扭曲、噪聲/隨機線條干擾、近似圖片干擾等情形，增加了系統的易用性；克服了應用環境的局限性；降低了部署成本和維護成本，適于推廣應用。

技術領域

本發明涉及計算機應用領域，尤其涉及一種基于唇語識別的驗證方法以及系統。

背景技術

人工智能(Artificial Intelligence)是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，人工智能技術的發展給人們帶來了方便，但是目前存在大量模仿人類的程序或行為在進行不正當使用的情況，例如，機器人注冊、用人臉照片騙過人臉識別系統、刷票軟件、群發垃圾郵件等。這些不正當使用行為不僅大量占用了互聯網資源，還可能導致詐騙、服務器癱瘓等嚴重后果。因而需要用戶在訪問網絡資源、人臉輔助認證時進行真人驗證，以識別出當前系統面對的是真人而不是機器人或者照片、視頻。

目前，現有技術中通常采用的方式是通過使用對機器具有一定識別難度的驗證碼來進行身份驗證。驗證碼(CAPTCHA：Completely Automated Public Turing Test to TellComputers and Humans Apart，全自動區分計算機和人類的圖靈測試)是一種區分用戶是計算機和人的公共全自動程序。現有的驗證碼主要包含：OCR(Optical CharacterRecognition，光學字符識別技術)驗證碼、非OCR的圖片驗證碼、交互式驗證碼、語音驗證碼。然而，目前的驗證碼技術還存在以下局限性：

一、易被攻破，現在的驗證碼大部分都能被人工智能技術攻破，因而這類驗證碼已經起不到區分人類和機器程序的作用。

二、復雜度不斷提升，為了減小驗證碼易被攻破的風險，往往會加大驗證碼的復雜度，從而也給人類的識別帶來較大的困難，大大降低了用戶體驗。

三、應用范圍局限性，以語音驗證碼為代表的驗證碼技術需要給用戶播放一段語音，因而需要用戶在一個相對安靜的環境中接聽，對環境的局限性限制了這類技術的應用。

發明內容

鑒于以上所述現有技術的缺點，本發明提供一種基于唇語識別的驗證方法及系統，以解決上述技術問題。

本發明提供的基于唇語識別的驗證方法，包括：

隨機生成驗證碼，并采集待驗證者的人臉信息；

根據所述人臉信息獲取待驗證者朗讀該驗證碼的唇語信息；

提取所述唇語信息中的特征向量，并與預設的驗證碼特征向量進行對比，對所述唇語信息進行識別；

根據識別結果，判定待驗證者朗讀是否正確，如果正確則通過驗證。

進一步，所述人臉信息包括視頻信息，對所述視頻信息進行分割處理，分割處理包括對視頻中信息中的包括唇語信息的每一幀唇形圖片進行提取；

分別對每一幀唇形圖片中的唇形進行關鍵點檢測，并獲取各關鍵點的坐標。

進一步，根據驗證碼字符的唇形特征以及朗讀的行為特征來將所有驗證碼對應的唇形圖片集進行分組，每組唇形圖片集代表朗讀的驗證碼中的一個字符；分別計算每組唇形圖片集的特征向量，并與驗證碼已知的特征向量進行對比，判斷每組唇形圖片集與對應的驗證碼是否符合，并根據預設的評分等級，對每個字符的朗讀結果進行評分。