一种活体识别的防破解方法与流程

1.本发明涉及识别技术领域，特别涉及一种活体识别的防破解方法。


背景技术：

2.随着科技的不断发展，特别是计算机视觉技术的发展，人体识别技术广泛应用于信息安全、电子认证等各个领域，图像特征提取方法具有良好的识别性能。特别是，随着活体识别技术逐步被广泛用于金融开户，实名制认证等身份验证场合。这些应用场景对安全性的要求都是非常高的。
3.目前正常的活体识别是需要人站在镜头前，按照提示做一些动作，或者念一些数字，服务器会判断人是否按照指令完成动作来检测被检测物是否为活体的人体。例如，我们在给手机卡激活的时候，如图1所示，当人物在摄像头面前时，我们会提示他念一串随机数字，如果识别出的人脸是跟身份证匹配，并且念的数字也匹配的时候就认为是本人在操作。目前认为活体识别还是具有较高安全性的并且能满足这些应用场景的安全性要求的。
4.但随着应用的普及，技术的透明化，黑客技术的发展，逐渐存在一些破解手段，因此需要加以防范。
5.现在黑客可以按需要虚构出这样的过程，如图2所示，他会用一个显示屏放在摄像头面前，然后播放人物的一段视频，这些视频是可以动态编辑的，例如要做出摇头，眨眼的效果并不困难，当然我们也能根据系统提示播放那段随机数。因此黑客可以用这种方式虚拟出本人操作的效果，骗过识别程序。


技术实现要素：

6.为了解决上述现有技术中存在的问题，为了弥补上述这种安全漏洞，关键就是要能检测出拍摄的是一个屏幕，而并不是一个真人。本发明的目的在于：提供一种防破解办法，用于防止用户使用远程控制，录制视频等方式进行活体识别，本发明保证活体必须在本地验证，而并非远程操作甚至只是一段视频。
7.具体地，本发明提供一种活体识别的防破解方法，包括以下步骤：
8.s1，为用于活体识别的图像采集装置的摄像头安装一个灯，所述摄像头进行连续快速拍摄；
9.s2，拍摄过程中随着所述的摄像头连续快速拍摄，所述的灯交替打开和关闭；
10.s3，选取相邻拍摄出的两张图像进行对比；
11.s4，比较所述两张图像的亮度，如果亮度差别大于预设阈值，则判断为产生了眩光，被检测物体为经过屏幕反射的；如果亮度差别小于等于预设阈值，则判断没有产生眩光，被检测物体是活体。
12.本申请的优势在于：有效弥补现有的安全漏洞，识别出是真人活体还是通过屏幕放映出的视频或图片。这样的方法成本低廉，方法简单。
附图说明
13.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明的限定。
14.图1是本发明的现有技术的活体识别的示意图。
15.图2是本发明的现有技术中存在的问题的示意图。
16.图3是本发明涉及的灯照射到屏幕使得摄像头成像后形成眩光的示意图。
17.图4是本发明涉及的真人在摄像头前无法形成眩光的示意图。
18.图5是本发明涉及的方法的流程框图。
具体实施方式
19.本申请涉及的具体实施方案包括：
20.如图3所示，我们给摄像头上安装一个灯，当灯照射到屏幕的时候会反射光线，然后摄像头成像以后会形成眩光。
21.如图4所示，如果是真人在摄像头前，灯光射出来会被人脸散射，无法形成眩光，所以成像后仍然是清晰的人脸。
22.通过图像处理算法，进行眩光识别，如果识别到眩光就认为对方是屏幕，如果没识别眩光，就认为对方是真人。
23.关于眩光识别算法，可以有多种方式，这里只举例一种识别方式。本发明在应用中包括并不限于这种眩光识别算法。
24.眩光识别算法说明，例如，首先，摄像头进行连续快速拍摄，拍摄过程中灯光交替打开。然后我们拿相邻的两张照片出来比较，也就是一张是开灯的一张是不开灯的。最后，我们通过比较两张照片的亮度，如果亮度差别很大，我们认为对方是经过屏幕反射，产生了眩光；如果亮度差别不大就认为对方是真人。
25.如图5所示，涉及一种活体识别的防破解方法，包括以下步骤：
26.s1，为用于活体识别的图像采集装置的摄像头安装一个灯，所述摄像头进行连续快速拍摄；
27.s2，拍摄过程中随着所述的摄像头连续快速拍摄，所述的灯交替打开和关闭；
28.s3，选取相邻拍摄出的两张图像进行对比；
29.s4，比较所述两张图像的亮度，如果亮度差别大于预设阈值，则判断为产生了眩光，被检测物体为经过屏幕反射的；如果亮度差别小于等于预设阈值，则判断没有产生眩光，被检测物体是活体。
30.所述的步骤s1中连续快速拍摄是连续快速的按动图像采集装置的快门。
31.所述的步骤s2中拍摄过程中随着连续快速拍摄所述的灯交替打开和关闭是以按动图像采集装置的快门的频率进行灯的交替打开和关闭。
32.所述的步骤s3中相邻拍摄出的两张图像分别是一张开灯时拍摄的图像和一张关灯时拍摄的图像。
33.所述的步骤s1中安装的灯是图像采集装置之外的灯，所述灯安装在摄像头的周围的位置。
34.所述的预设阈值的是通过，例如，采集一个带眩光源的待测量图像并将其转化为
亮度分布图像数据，采集一个无眩光源的待测量图像并将其转化为亮度分布图像数据，将所述的两个亮度分布图像数据之间的差值设定为预设阈值。
35.进一步所述的两个亮度分布图像数据分别选取各自最亮和最暗的点的数值取二者的平均值，所得到的两个平均值之间的差值为预设阈值。
36.进一步包括s5，根据步骤s4的结果，对所述的判断为产生了眩光的被测物体报警。
37.所述的图像采集装置是摄像头。
38.所述的方法可以应用于照相机、摄像机等。基于现有的识别系统中的照相机、摄像机等进行系统升级和改造，将控制代码程序模块植入现有的识别系统中，从而实现本申请的方法。
39.以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。