身份认证方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及人工智能技术领域，应用于金融行业，特别是涉及一种身份认证方法、装置、计算机设备和存储介质。一个实施例中的方法包括：获取待认证用户的认证请求，认证请求携带待认证用户的用户标识以及待认证用户的认证视频，对认证视频进行人脸检测以及面部特征点检测，得到嘴唇图像序列，对嘴唇图像序列进行特征提取，得到嘴唇图像序列的特征向量，以特征向量为唇语特征认证信息，根据用户标识查找预设用户注册信息，得到与用户标识对应的唇语特征注册信息，当唇语特征认证信息与唇语特征注册信息匹配时，得到待认证用户通过认证的认证结果。这样可以实现通过用户标识+唇语识别进行身份认证，可以有效提高身份认证的安全性。

Identity authentication methods, devices, computer equipment and storage media

【技术实现步骤摘要】
身份认证方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及人工智能
，特别是涉及一种身份认证方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着科学技术的发展，人们的生活发生了翻天覆地的变化，移动互联网设备成为日常生活的必需品，个人身份信息在互联网技术中占据重要地位。传统身份认证方法，比如通过口令、密码、证件来确认身份，存在验证信息容易被盗取，被人冒名的问题，即传统的身份认证方法存在安全性低的问题。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高认证安全性的身份认证方法、装置、计算机设备和存储介质。一种身份认证方法，所述方法包括：获取待认证用户的认证请求，所述认证请求携带待认证用户的用户标识以及待认证用户的认证视频；对所述认证视频进行人脸检测以及面部特征点检测，得到嘴唇图像序列；对所述嘴唇图像序列进行特征提取，得到所述嘴唇图像序列的特征向量，以所述特征向量为唇语特征认证信息；根据所述用户标识查找预设用户注册信息，得到与所述用户标识对应的唇语特征注册信息；当所述唇语特征认证信息与所述唇语特征注册信息匹配时，得到待认证用户通过认证的认证结果。在一个实施例中，所述对所述嘴唇图像序列进行特征提取，得到所述嘴唇图像序列的特征向量，包括：将所述嘴唇图像序列对应的视频块划分为多个子视频块；将各个子视频块分别通过第一独立子空间分析进行特征向量提取，得到第一特征向量集合；对所述第一特征向量集合中的特征向量进行降维处理，将降维处理后的特征向量输入第二独立子空间分析，得到第二特征向量集合；根据所述第一特征向量集合和所述第二特征向量集合，得到所述嘴唇图像序列的特征向量。在一个实施例中，所述对所述嘴唇图像序列进行特征提取之前，还包括：获取视频样本以及循环神经网络模型，所述视频样本包括唇语图像以及与所述唇语图像对应的唇语识别结果；将所述唇语图像作为所述循环神经网络模型的输入，将所述唇语识别结果作为所述循环神经网络模型的输出，对所述循环神经网络模型进行训练，得到已训练的循环神经网络模型；所述对所述嘴唇图像序列进行特征提取，包括：通过所述已训练的循环神经网络模型对所述嘴唇图像序列进行特征提取。在一个实施例中，所述将所述唇语图像作为所述循环神经网络模型的输入，将所述唇语识别结果作为所述循环神经网络模型的输出，对所述循环神经网络模型进行训练，得到已训练的循环神经网络模型之前，还包括：对所述视频样本进行图像处理，得到音节粘连数据；所述将所述唇语图像作为所述循环神经网络模型的输入，将所述唇语识别结果作为所述循环神经网络模型的输出，对所述循环神经网络模型进行训练，得到已训练的循环神经网络模型，包括：将所述唇语图像以及所述音节粘连数据作为所述循环神经网络模型的输入，将所述唇语识别结果作为所述循环神经网络模型的输出，对所述循环神经网络模型进行训练，得到已训练的循环神经网络模型。在一个实施例中，所述对所述视频样本进行图像处理，得到音节粘连数据，包括：将所述视频样本转化为口型序列图片；对所述口型序列图片进行口型识别，得到口型序列；将所述口型序列转化为音节序列，基于预设语义库以及所述音节序列，得到音节粘连数据。在一个实施例中，所述当所述唇语特征认证信息与所述唇语特征注册信息匹配时，得到待认证用户通过认证的认证结果，包括：获取所述唇语特征认证信息与所述唇语特征注册信息之间的相似度；当所述唇语特征认证信息与所述唇语特征注册信息之间的相似度大于预设阈值时，得到待认证用户通过认证的认证结果。一种身份认证装置，所述装置包括：认证请求获取模块，用于获取待认证用户的认证请求，所述认证请求携带待认证用户的用户标识以及待认证用户的认证视频；图像序列提取模块，用于对认证视频进行人脸检测以及面部特征点检测，得到嘴唇图像序列；特征向量获取模块，用于对嘴唇图像序列进行特征提取，得到嘴唇图像序列的特征向量，以特征向量为唇语特征认证信息；注册信息获取模块，用于根据所述用户标识查找预设用户注册信息，得到与所述用户标识对应的唇语特征注册信息；认证模块，用于当所述唇语特征认证信息与所述唇语特征注册信息匹配时，得到待认证用户通过认证的认证结果。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：获取待认证用户的认证请求，所述认证请求携带待认证用户的用户标识以及待认证用户的认证视频；对所述认证视频进行人脸检测以及面部特征点检测，得到嘴唇图像序列；对所述嘴唇图像序列进行特征提取，得到所述嘴唇图像序列的特征向量，以所述特征向量为唇语特征认证信息；根据所述用户标识查找预设用户注册信息，得到与所述用户标识对应的唇语特征注册信息；当所述唇语特征认证信息与所述唇语特征注册信息匹配时，得到待认证用户通过认证的认证结果。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取待认证用户的认证请求，所述认证请求携带待认证用户的用户标识以及待认证用户的认证视频；对所述认证视频进行人脸检测以及面部特征点检测，得到嘴唇图像序列；对所述嘴唇图像序列进行特征提取，得到所述嘴唇图像序列的特征向量，以所述特征向量为唇语特征认证信息；根据所述用户标识查找预设用户注册信息，得到与所述用户标识对应的唇语特征注册信息；当所述唇语特征认证信息与所述唇语特征注册信息匹配时，得到待认证用户通过认证的认证结果。上述身份认证方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取待认证用户的认证请求，认证请求携带待认证用户的用户标识以及待认证用户的认证视频，对认证视频进行人脸检测以及面部特征点检测，得到嘴唇图像序列，对嘴唇图像序列进行特征提取，得到嘴唇图像序列的特征向量，以特征向量为唇语特征认证信息，根据用户标识查找预设用户注册信息，得到与用户标识对应的唇语特征注册信息，当唇语特征认证信息与唇语特征注册信息匹配时，得到待认证用户通过认证的认证结果，这样可以实现通过用户标识+唇语识别进行身份认证，可以有效提高身份认证的安全性；且通过对认证视频得到嘴唇图像序列，再从嘴唇图像序列中提取特征向量，得到唇语特征认证信息，可以提高获取到的唇语特征的精准性，从而进一步提高身份认证的安全性。附图说明图1为一个实施例中身份认证方法的流程示意图；图2为一个实施例中嘴唇图像序列的特征向量生成步骤的流程示意图；图3为另一个实施例中身份认证方法的流程示意图；图4为一个实施例音节粘连数据生成步骤的流程示意图；图5为一个实施例中用户认证步骤的流程示意图；图6为一个实施例中身份认证装置的结构框图；图7为一个实施例中计算机设备的内部结构图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。在一个实施例中，如图1所示，提供了一种身份认证方法，包括以下步骤：步骤102，获取待认证用户的认证请求，认证请求携带待认证用户的用户标识以及待认证用户的认证视频。认证请求是指由待认证用户提出，向认证机构进行身份验证的请求。用户标识是指用于区分不同用户的标识，每个待认证用户对应的标识唯一，比如可以通过编号A、B、C等区分不同的待认证用户。认证视频是指待认证用户进行本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种身份认证方法，所述方法包括：获取待认证用户的认证请求，所述认证请求携带待认证用户的用户标识以及待认证用户的认证视频；对所述认证视频进行人脸检测以及面部特征点检测，得到嘴唇图像序列；对所述嘴唇图像序列进行特征提取，得到所述嘴唇图像序列的特征向量，以所述特征向量为唇语特征认证信息；根据所述用户标识查找预设用户注册信息，得到与所述用户标识对应的唇语特征注册信息；当所述唇语特征认证信息与所述唇语特征注册信息匹配时，得到待认证用户通过认证的认证结果。

【技术特征摘要】
1.一种身份认证方法，所述方法包括：获取待认证用户的认证请求，所述认证请求携带待认证用户的用户标识以及待认证用户的认证视频；对所述认证视频进行人脸检测以及面部特征点检测，得到嘴唇图像序列；对所述嘴唇图像序列进行特征提取，得到所述嘴唇图像序列的特征向量，以所述特征向量为唇语特征认证信息；根据所述用户标识查找预设用户注册信息，得到与所述用户标识对应的唇语特征注册信息；当所述唇语特征认证信息与所述唇语特征注册信息匹配时，得到待认证用户通过认证的认证结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述嘴唇图像序列进行特征提取，得到所述嘴唇图像序列的特征向量，包括：将所述嘴唇图像序列对应的视频块划分为多个子视频块；将各个子视频块分别通过第一独立子空间分析进行特征向量提取，得到第一特征向量集合；对所述第一特征向量集合中的特征向量进行降维处理，将降维处理后的特征向量输入第二独立子空间分析，得到第二特征向量集合；根据所述第一特征向量集合和所述第二特征向量集合，得到所述嘴唇图像序列的特征向量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述嘴唇图像序列进行特征提取之前，还包括：获取视频样本以及循环神经网络模型，所述视频样本包括唇语图像以及与所述唇语图像对应的唇语识别结果；将所述唇语图像作为所述循环神经网络模型的输入，将所述唇语识别结果作为所述循环神经网络模型的输出，对所述循环神经网络模型进行训练，得到已训练的循环神经网络模型；所述对所述嘴唇图像序列进行特征提取，包括：通过所述已训练的循环神经网络模型对所述嘴唇图像序列进行特征提取。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述唇语图像作为所述循环神经网络模型的输入，将所述唇语识别结果作为所述循环神经网络模型的输出，对所述循环神经网络模型进行训练，得到已训练的循环神经网络模型之前，还包括：对所述视频样本进行图像处理，得到音节粘连数据；所述将所述唇语图像作为所述循环神经网络模型的输入，将所述唇语识别结果作为所述循环神经网络模型的输出，对所述循环神经网络模型进行训练，得到已训练的循环神经网络模型，包括：将所述唇语图像以及所述音节粘连数据作为所述循环神经网络模型的输入，将所述唇语识别结果作为所述循环神经网络模型的输出，对所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑子奇，徐国强，邱寒，
申请(专利权)人：深圳壹账通智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44