用户认证方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种用户认证方法，包括：获得待认证用户在经由输入装置执行输入操作过程中的操作图像和输入的内容信息；将所述操作图像和所述内容信息输入预先创建的特征获取模型，得到所述待识别用户的特征；以及基于所述待认证用户的特征和预先得到的多个已认证用户的特征，对所述待认证用户进行认证。本公开还提供了一种用户认证装置、一种电子设备和一种计算机可读存储介质。

User authentication method and device, electronic equipment, computer-readable storage medium

The present disclosure provides a user authentication method, which includes: obtaining the operation image and the input content information of the user to be authenticated in the process of performing the input operation via the input device; inputting the operation image and the content information into the pre created feature acquisition model to obtain the features of the user to be identified; and based on the features of the user to be authenticated and the pre obtained features Features of a plurality of authenticated users to authenticate the user to be authenticated. The invention also provides a user authentication device, an electronic device and a computer-readable storage medium.

【技术实现步骤摘要】
用户认证方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质
本公开涉及计算机
，更具体地，涉及一种用户认证方法、一种用户认证装置、一种电子设备和一种计算机可读存储介质。
技术介绍
随着科学技术的发展，电子设备日新月异，但是电子设备在给用户带来工作和生活便利的同时，也存在很多泄露重要信息的隐患，因此，为了保障信息安全，在用户登录各种系统或网站时需要进行身份认证。在实现本公开构思的过程中，专利技术人发现相关技术中至少存在如下问题。传统的认证方式是“账号+密码”的方式，这种静态密码方式保证的是账号和密码的匹配度，但无法识别“人”的唯一性，因此存在密码被破解的问题。为了提高安全性，很多账号密码必须符合特殊规则，比如包含大小写字母、特殊字符、数字等，这样增加了记忆难度，导致用户体验差。相关技术中还存在生物识别认证的方式，如指纹、人脸、声纹等，但是这些生物特征收集成本较高，并且已经出现伪造和复制手段，所以生物识别的方法同样存在安全隐患。
技术实现思路
有鉴于此，本公开提供了一种用户认证方法、一种用户认证装置、一种电子设备和一种计算机可读存储介质。本公开的一个方面提供了一种用户认证方法，包括：获得待认证用户在经由输入装置执行输入操作过程中的操作图像和输入的内容信息；将所述操作图像和所述内容信息输入预先创建的特征获取模型，得到所述待识别用户的特征；以及基于所述待认证用户的特征和预先得到的多个已认证用户的特征，对所述待认证用户进行认证。根据本公开的实施例，通过以下操作预先创建所述特征获取模型：获得多个用户在经由输入装置执行输入操作过程中各自的操作图像和输入的内容信息、以及所述多个用户各自的标识信息；将每个用户的操作图像和内容信息输入神经网络模型，并将神经网络模型的输出结果输入分类模型；利用所述分类模型的输出结果和相应用户的标识信息修正所述神经网络模型和所述分类模型；以及将修正得到的神经网络模型作为所述特征获取模型。根据本公开的实施例，通过以下操作预先得到所述多个已认证用户的特征：将所述多个已认证用户中的每个已认证用户的操作图像和输入的内容信息输入所述特征获取模型，得到每个已认证用户的特征。根据本公开的实施例，所述获得多个用户在经由输入装置执行输入操作过程中的操作图像和输入的内容信息包括：获得所述多个用户中的每个用户在执行输入操作过程中的多帧操作图像；以及获得与所述多帧操作图像中的每帧操作图像对应的内容信息；其中，所述操作图像包括用户手部操作输入装置的图像，所述内容信息包括用户经由输入装置输入的字符。根据本公开的实施例，获得所述特征获取模型的操作还包括：对所述每个用户的每帧操作图像进行特征提取，得到每帧操作图像的图像特征；对每帧操作图像对应的内容信息进行特征提取，得到每帧操作图像对应的内容特征；以及依次将每帧操作图像的图像特征和对应的内容特征、以及每帧操作图像对应的用户的标识信息输入所述神经网络模型和所述分类模型，以便对所述神经网络模型和所述分类模型进行训练。根据本公开的实施例，所述基于所述待认证用户的特征和预先得到的多个已认证用户的特征对所述待认证用户进行认证包括：计算所述待认证用户的特征与每个已认证用户的特征之间的相似度；以及基于所述相似度对所述待认证用户进行认证。本公开的另一个方面提供了一种用户认证装置，包括：第一获取模块，用于获得待认证用户在经由键盘执行输入操作过程中的操作图像和输入的内容信息；输入模块，用于将所述操作图像和所述内容信息输入预先获得的特征获取模型，得到所述待识别用户的特征；以及认证模块，用于基于所述待认证用户的特征和预先得到的多个已认证用户的特征对所述待认证用户进行认证。根据本公开的实施例，所述装置还包括：第二获取模块，获得多个用户在经由键盘执行输入操作过程中各自的操作图像和输入的内容信息、以及所述多个用户各自的标识信息；以及训练模块，用于将每个用户的操作图像和内容信息输入神经网络模型，并将神经网络模型的输出结果输入分类模型，利用所述分类模型的输出结果和每个用户的标识信息修正所述神经网络模型和所述分类模型，并将修正得到的神经网络模型作为所述特征获取模型。本公开的另一个方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上所述的方法。本公开的另一方面提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。本公开的另一方面提供了一种计算机程序，所述计算机程序包括计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。根据本公开的实施例，因为采用了将待认证用户在执行输入操作过程中的操作图像和输入的内容信息输入预先创建的特征获取模型中，得到待认证用户的特征，并基于待认证用户的特征和多个已认证用户的特征对待认证用户进行认证的技术手段，所以至少部分地克服了相关技术中认证特征易于被破解伪造等高风险问题以及用户体验差的技术问题，进而达到了有效提升认证的可靠性，且可以在用户无感知的情况下进行身份认证，从而提升用户体验的技术效果。附图说明通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用用户认证方法的示例性应用场景；图2示意性示出了根据本公开实施例的用户认证方法的流程图；图3示意性示出了根据本公开实施例的创建特征获取模型的方法流程图；图4示意性示出了根据本公开实施例的某一用户的操作图像、内容信息和用户标识的示意图；图5示意性示出了根据本公开实施例的训练过程的示意图；图6示意性示出了根据本公开的实施例的用户认证装置的框图；图7示意性示出了根据本公开的另一实施例的用户认证装置的框图；以及图8示意性示出了根据本公开实施例的适于实现用户认证方法的电子设备的框图。具体实施方式以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用户认证方法，包括：/n获得待认证用户在经由输入装置执行输入操作过程中的操作图像和输入的内容信息；/n将所述操作图像和所述内容信息输入预先创建的特征获取模型，得到所述待识别用户的特征；以及/n基于所述待认证用户的特征和预先得到的多个已认证用户的特征，对所述待认证用户进行认证。/n

【技术特征摘要】
1.一种用户认证方法，包括：
获得待认证用户在经由输入装置执行输入操作过程中的操作图像和输入的内容信息；
将所述操作图像和所述内容信息输入预先创建的特征获取模型，得到所述待识别用户的特征；以及
基于所述待认证用户的特征和预先得到的多个已认证用户的特征，对所述待认证用户进行认证。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，通过以下操作预先创建所述特征获取模型：
获得多个用户在经由输入装置执行输入操作过程中各自的操作图像和输入的内容信息、以及所述多个用户各自的标识信息；
将每个用户的操作图像和内容信息输入神经网络模型，并将神经网络模型的输出结果输入分类模型；
利用所述分类模型的输出结果和相应用户的标识信息修正所述神经网络模型和所述分类模型；以及
将修正得到的神经网络模型作为所述特征获取模型。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，通过以下操作预先得到所述多个已认证用户的特征：
将所述多个已认证用户中的每个已认证用户的操作图像和输入的内容信息输入所述特征获取模型，得到每个已认证用户的特征。


4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述获得多个用户在经由输入装置执行输入操作过程中的操作图像和输入的内容信息包括：
获得所述多个用户中的每个用户在执行输入操作过程中的多帧操作图像；以及
获得与所述多帧操作图像中的每帧操作图像对应的内容信息；
其中，所述操作图像包括用户手部操作输入装置的图像，所述内容信息包括用户经由输入装置输入的字符。


5.根据权利要求4所述的方法，其中，获得所述特征获取模型的操作还包括：
对所述每个用户的每帧操作图像进行特征提取，得到每帧操作图像的图像特征；
对每帧操作图像对应的内容信息进行特征提取，得到每帧操作图像对应的内容特征；以...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙文慧，安思宇，林璞雍，陈梦霄，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11