一种基于唇语识别的验证方法以及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于唇语识别的验证方法及系统，方法包括：随机生成验证码，并采集待验证者的人脸信息；根据所述人脸信息获取待验证者朗读该验证码的唇语信息；提取所述唇语信息中的特征向量，并与预设的验证码特征向量进行对比，对所述唇语信息进行识别；根据识别结果，判定待验证者朗读是否正确，如果正确则通过验证；本发明专利技术通过采集和分析唇语视频，智能的判别出用户是否朗读正确，以及从唇语行为中判断是否存在风险，本发明专利技术突破了传统的验证码方法，使得验证更准确、更可靠；避免了传统验证码中的文字扭曲、噪声/随机线条干扰、近似图片干扰等情形，增加了系统的易用性；克服了应用环境的局限性；降低了部署成本和维护成本，适于推广应用。

【技术实现步骤摘要】
一种基于唇语识别的验证方法以及系统
本专利技术涉及计算机应用领域，尤其涉及一种基于唇语识别的验证方法以及系统。
技术介绍
人工智能(ArtificialIntelligence)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，人工智能技术的发展给人们带来了方便，但是目前存在大量模仿人类的程序或行为在进行不正当使用的情况，例如，机器人注册、用人脸照片骗过人脸识别系统、刷票软件、群发垃圾邮件等。这些不正当使用行为不仅大量占用了互联网资源，还可能导致诈骗、服务器瘫痪等严重后果。因而需要用户在访问网络资源、人脸辅助认证时进行真人验证，以识别出当前系统面对的是真人而不是机器人或者照片、视频。目前，现有技术中通常采用的方式是通过使用对机器具有一定识别难度的验证码来进行身份验证。验证码(CAPTCHA：CompletelyAutomatedPublicTuringTesttoTellComputersandHumansApart，全自动区分计算机和人类的图灵测试)是一种区分用户是计算机和人的公共全自动程序。现有的验证码主要包含：OCR(OpticalCharacterRecognition，光学字符识别技术)验证码、非OCR的图片验证码、交互式验证码、语音验证码。然而，目前的验证码技术还存在以下局限性：一、易被攻破，现在的验证码大部分都能被人工智能技术攻破，因而这类验证码已经起不到区分人类和机器程序的作用。二、复杂度不断提升，为了减小验证码易被攻破的风险，往往会加大验证码的复杂度，从而也给人类的识别带来较大的困难，大大降低了用户体验。三、应用范围局限性，以语音验证码为代表的验证码技术需要给用户播放一段语音，因而需要用户在一个相对安静的环境中接听，对环境的局限性限制了这类技术的应用。
技术实现思路
鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术提供一种基于唇语识别的验证方法及系统，以解决上述技术问题。本专利技术提供的基于唇语识别的验证方法，包括：随机生成验证码，并采集待验证者的人脸信息；根据所述人脸信息获取待验证者朗读该验证码的唇语信息；提取所述唇语信息中的特征向量，并与预设的验证码特征向量进行对比，对所述唇语信息进行识别；根据识别结果，判定待验证者朗读是否正确，如果正确则通过验证。进一步，所述人脸信息包括视频信息，对所述视频信息进行分割处理，分割处理包括对视频中信息中的包括唇语信息的每一帧唇形图片进行提取；分别对每一帧唇形图片中的唇形进行关键点检测，并获取各关键点的坐标。进一步，根据验证码字符的唇形特征以及朗读的行为特征来将所有验证码对应的唇形图片集进行分组，每组唇形图片集代表朗读的验证码中的一个字符；分别计算每组唇形图片集的特征向量，并与验证码已知的特征向量进行对比，判断每组唇形图片集与对应的验证码是否符合，并根据预设的评分等级，对每个字符的朗读结果进行评分。进一步，分别根据每个字符的朗读结果的评分，以及朗读验证码过程中的行为特征，获取整段唇语朗读的通过分，所述行为特征至少包括朗读速度波动、每个字符或单词之间的唇形过渡动作的完整性以及过渡速度中的一种或几种的组合。进一步，还包括根据通过分进行风险评估：当通过分高于于预设的第一阈值时，则判定无风险，并验证通过；当通过分低于预设的第一阈值且高于第二阈值时，则判定有一定风险，并使待验证者进行二次验证，根据二次验证第三结果判定是否进入进入下一步业务操作；当通过分低于第二阈值时，则判定为高风险，无法进入下一步业务操作。进一步，还包括对采集的人脸信息进行质量评估，获取人脸质量评分，当人脸质量评分高于预设的阈值时，判定人脸质量合格，所述阈值包括预设的固定阈值，或根据历史质量评分获取的动态阈值。本专利技术还提供一种基于唇语识别的验证系统，包括唇语识别子系统和辅助验证子系统，所述唇语识别子系统包括：验证码库，用于存储验证码；唇语采集模块，用于采集待验证者朗读该验证码的唇语信息；唇语识别模块，用于提取所述唇语信息中的特征向量，并与预设的验证码特征向量进行对比，对所述唇语信息进行识别；所述辅助验证子系统包括：人脸检测模块，用于采集采集待验证者的人脸信息；验证码生成模块，用于随机生成验证码；风险控制模块，用于根据识别结果，对下一步业务操作进行风险控制。进一步，所述唇语识别子系统还包括唇语预处理模块，用于提取视频帧图片并进行唇形校正；所述唇语识别模块根据验证码字符的唇形特征以及朗读的行为特征来将所有验证码对应的唇形图片集进行分组，每组唇形图片集代表朗读的验证码中的一个字符。本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任一项所述方法。本专利技术还提供一种电子终端，包括：处理器及存储器；所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述终端执行如上述任一项所述方法。本专利技术的有益效果：本专利技术中的基于唇语识别的验证方法及系统，通过自动识别唇语的方式来替代传统的OCR、图片、语音等验证码方式，通过采集和分析唇语视频，智能的判别出用户是否朗读正确，以及从唇语行为中判断是否存在风险，本专利技术突破了传统的OCR验证码、非OCR的图片验证码、交互式验证码、语音验证码等验证码方法，使得验证更准确、更可靠；避免了传统验证码中的文字扭曲、噪声/随机线条干扰、近似图片干扰等情形，增加了系统的易用性；另外，在验证时只需要对口型而不需要真正发音，不会对周边环境造成干扰，因此也没有类似语音验证码的环境局限性；本专利技术对硬件要求较低，部署成本和维护成本都较低，适用于广泛的推广应用。附图说明图1是本专利技术实施例中基于唇语识别的验证方法的流程示意图。图2是本专利技术实施例中基于唇语识别的验证方法的人脸关键点的一种实现方式图。图3是本专利技术实施例中基于唇语识别的验证方法的唇形关键点的一种实现方式图。图4是本专利技术实施例中基于唇语识别的验证方法的人脸相对于相机坐标系的角度定义图。图5是本专利技术实施例中基于唇语识别的验证系统架构图。具体实施方式以下通过特定的具体实例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效。本专利技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本专利技术的基本构想，遂图式中仅显示与本专利技术中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。在下文描述中，探讨了大量细节，以提供对本专利技术实施例的更透彻的解释，然而，对本领域技术人员来说，可以在没有这些具体细节的情况下实时本专利技术的实施例是显而易见的，在其他实施例中，以方框图的形式而不是以细节的形式来示出公职的结构和设备，以避免使本专利技术的实施例难以理解。本实施例中的基于唇语识别的验证方法，包括：随机生成验证码，并采集待验证者的人脸信息；根据所述人脸信息获取待验证者朗读该验证码的唇语信息；提取所述唇语信息中的特征向量，并与预设的验证码特征向量进行对比本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于唇语识别的验证方法，其特征在于，包括：随机生成验证码，并采集待验证者的人脸信息；根据所述人脸信息获取待验证者朗读该验证码的唇语信息；提取所述唇语信息中的特征向量，并与预设的验证码特征向量进行对比，对所述唇语信息进行识别；根据识别结果，判定待验证者朗读是否正确，如果正确则通过验证。

【技术特征摘要】
1.一种基于唇语识别的验证方法，其特征在于，包括：随机生成验证码，并采集待验证者的人脸信息；根据所述人脸信息获取待验证者朗读该验证码的唇语信息；提取所述唇语信息中的特征向量，并与预设的验证码特征向量进行对比，对所述唇语信息进行识别；根据识别结果，判定待验证者朗读是否正确，如果正确则通过验证。2.根据权利要求1所述的基于唇语识别的验证方法，其特征在于：所述人脸信息包括视频信息，对所述视频信息进行分割处理，分割处理包括对视频中信息中的包括唇语信息的每一帧唇形图片进行提取；分别对每一帧唇形图片中的唇形进行关键点检测，并获取各关键点的坐标。3.根据权利要求2所述的基于唇语识别的验证方法，其特征在于：根据验证码字符的唇形特征以及朗读的行为特征来将所有验证码对应的唇形图片集进行分组，每组唇形图片集代表朗读的验证码中的一个字符；分别计算每组唇形图片集的特征向量，并与验证码已知的特征向量进行对比，判断每组唇形图片集与对应的验证码是否符合，并根据预设的评分等级，对每个字符的朗读结果进行评分。4.根据权利要求3所述的基于唇语识别的验证方法，其特征在于：分别根据每个字符的朗读结果的评分，以及朗读验证码过程中的行为特征，获取整段唇语朗读的通过分，所述行为特征至少包括朗读速度波动、每个字符或单词之间的唇形过渡动作的完整性以及过渡速度中的一种或几种的组合。5.根据权利要求4所述的基于唇语识别的验证方法，其特征在于，还包括根据通过分进行风险评估：当通过分高于于预设的第一阈值时，则判定无风险，并验证通过；当通过分低于预设的第一阈值且高于第二阈值时，则判定有一定风险，并使待验证者进行二次验证...

【专利技术属性】
技术研发人员：周曦，吴媛，吴大为，
申请(专利权)人：重庆中科云丛科技有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆,50