一种基于联盟区块链的人脸识别密码验证方法及系统

本发明涉及人脸识别，尤其涉及一种基于联盟区块链的人脸识别密码验证方法及系统。

背景技术：

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

2、用户本人的身份信息验证是用户使用金融软件办理业务时不可或缺的一项，通常小额转账等普通业务由用户输入密码来进行身份验证，而个人隐私信息更改、大额转账等复杂业务则通过密码加人脸识别的方法来进行双重验证。

3、在实际生活中，不同的银行或其他金融机构为客户提供手机银行等金融软件系统，为居民生活提供了极高的便利性；同时，软件的身份验证也成为保证用户信息安全和财产安全的关键环节。

4、现有技术中，往往通过多位数字密码或者人脸识别的方法作为系统登录或操作的密码；其中：

5、多位数字密码方法需要用户输入预先设置好的多位数字或字符作为密码进行验证，这种方式存在被破解或信息被泄露的风险，并且无法识别出是否是本人的操作，安全系数不高。

6、人脸识别方法要求用户将面部置于采集框中进行照片拍摄，而后进行头部转动、眨眼睛等3d 活体识别动作，主要作用是为确保业务操作系用户本人操作，同时也起到了密码验证的作用。但是，当前人脸识别方法中的活体识别仅要求进行眨眼、转动脸部等确定性的简单动态行为，而这些行为较容易被模仿和伪造，目前已经出现了成功模拟人脸识别过程中的3d活体识别的案例；因此，简单的人脸识别防护措施所起的防护作用正在日益减弱，这极大增加了用户信息泄露和财产损失的风险。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明提出了一种基于联盟区块链的人脸识别密码验证方法及系统，构建包含多张人脸图像的人脸图像密码，在密码验证的同时进行活体识别，通过联盟区块链技术提高身份验证密码的安全系数，降低用户信息泄露的风险。

2、在一些实施方式中，采用如下技术方案：

3、一种基于联盟区块链的人脸识别密码验证方法，包括：

4、获取预先构建的人脸图像密码，所述人脸图像密码由多张人脸图像构成；

5、对每一张人脸图像进行特征提取，并将特征信息及对应的用户信息保存在联盟区块链中；

6、接收到输入的人脸图像密码时，进行联盟区块链的身份验证，验证通过后，对输入的每一张人脸图像进行特征提取，并与保存在联盟区块链中的特征信息进行对比，计算人脸图像的特征重合度；输入人脸图像密码的过程中，同时进行活体检测；

7、若活体检测以及所有输入的人脸图像的特征重合度均满足设定要求，则密码验证通过。

8、其中，所述多张人脸图像为：带有相同或不同的面部表情或面部动作的人脸图像，这些人脸图像按照设定的顺序，构成人脸图像密码。

9、可选的，对每一张人脸图像进行特征提取，具体为：

10、分别确定人脸图像中不同的面部器官所处位置对应的特征点；

11、每一个特征点提取的特征信息处理为一个二进制的特征矩阵块；

12、所有特征点对应的特征矩阵块按显著程度不同排成一个特征信息矩阵。

13、可选的，对输入的每一张人脸图像进行特征提取，并与保存在联盟区块链中的特征信息进行对比，计算人脸图像的特征重合度，具体过程为：

14、将单张输入人脸图像的特征信息矩阵与联盟区块链保存的特征信息矩阵进行二进制加法得到特征计算矩阵；基于特征计算矩阵中每一个分块对应的十进制数值，确定特征信息中每一个特征点的特征重合率；

15、若每一个特征点的特征重合率均达到了设定的特征重合率标准，将该人脸图像的所有特征重合率进行相乘，所得乘积即为该张人脸图像的特征重合度；并且计算特征计算矩阵中0元素出现的频率；

16、若特征计算矩阵中0元素出现的频率大于设定的第一阈值，且特征重合度大于设定的第二阈值；则认为该人脸图像的特征重合度满足要求；

17、依次判断输入的每一张人脸图像的特征重合度是否满足，任一人脸图像不满足要求时，验证结束。

18、可选的，基于输入的人脸图像密码进行活体检测，具体过程为：

19、将采集相邻两张人脸图像的时间定义为采集间隔；在每一个采集间隔内，判断检测对象是否为活体；若判断为活体的采集间隔数量达到设定的阈值，则判定检测对象为活体；

20、其中，判断检测对象是否为活体的过程为：

21、随机在检测对象的面部选择至少一个观察点，连续追踪特征观察点的位置参数，判断位置参数的变化是否符合状态变化标准，若符合，则判断检测对象为活体。

22、可选的，判断位置参数的变化是否符合状态变化标准，具体为：

23、当人脸图像的面部表情或面部动作发生变化时，观察点的位置会发生变化，若观察点的位置变化与预先训练的活体变化规律一致时，认为符合状态变化标准。

24、可选的，进行联盟区块链的身份验证，具体过程为：

25、联盟区块链中设有金融机构区块、用户区块、监管区块和验证区块；

26、验证区块设置零知识证明模型，当接收到人脸图像密码验证请求时，验证区块打开，用户的id 信息被传入到验证区块中，并转为二进制；

27、零知识证明模型中产生随机数，该随机数二进制表达式的长度与二进制用户id长度相同；

28、验证区块将二进制的随机数与二进制的用户id相加，得到随机二进制表达式；将随机二进制表达式为0 的位置转为0 或者1，进行自由组合，当有a 个位置为0 时，有2a种随机二进制表达式，将2a种随机二进制表达式传给金融机构区块；

29、金融机构区块对2a种随机二进制表达式进行检索，最多匹配得到y个随机二进制表达式，0<y<2a+1，将y 个随机二进制表达式传给验证区块；

30、当验证区块中的随机二进制表达式与金融机构区块送入的y种随机二进制表达式之一相加为0时，用户的身份验证通过。

31、可选的，同一时间段内设置人脸图像密码的用户，通过身份验证后，存入联盟区块链的同一个用户区块。

32、可选的，当某一用户区块的用户更改密码时，修改该用户在所述用户区块中的标识；当某一用户区块中的所有用户标识均修改后，对该用户区块进行爆炸，并进行废弃信息清除。

33、在另一些实施方式中，采用如下技术方案：

34、一种基于联盟区块链的人脸识别密码验证系统，包括：

35、数据获取模块，用于获取预先构建的人脸图像密码，所述人脸图像密码由多张人脸图像构成；

36、特征提取模块，用于对每一张人脸图像进行特征提取，并将特征信息及对应的用户信息保存在联盟区块链中；

37、人脸图像密码验证模块，用于在接收到输入的人脸图像密码时，进行联盟区块链的身份验证，验证通过后，对输入的每一张人脸图像进行特征提取，并与保存在联盟区块链中的特征信息进行对比，计算人脸图像的特征重合度；输入人脸图像密码的过程中，同时进行活体检测；若活体检测以及所有输入的人脸图像的特征重合度均满足设定要求，则密码验证通过。

38、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

39、（1）相比与传统的数字密码和人脸图像识别，本发明使用人脸图像密码方式进行密码验证，可以自定义设置多种不同的人脸图像组合，避免单次人脸识别过程容易被伪造的问题，进一步增强了密码的安全性。

40、（2）本发明将人脸图像密码信息存储在联盟区块链中，保证了密码信息的安全性和不可篡改性；通过联盟区块链的零知识证明模型，用户不用受到金融机构的绝对管控，但仍接受区块链中的监管区块与金融机构区块的管控，同时金融机构区块受监管区块管控，监管区块受到所有区块监督，在一定程度上实现实时监管，实时监督，能够最大程度降低金融机构对用户信息的泄露风险。

41、（3）本发明在比对输入人脸图像密码与区块链中预存的人脸图像密码的特征信息时，选取人脸图像的多个特征点，通过计算每一个特征点的特征重合率，得到单张图像的特征重合度；通过判断每一个特征点的特征重合率是否符合要求来验证每一张输入人脸图像是否正确；通过多个特征点的共同验证，保证了对输入人脸图像密码验证的准确性。

42、（4）本发明在进行人脸图像密码验证的过程中，可以在一个采集间隔截取多张图片追踪观察点的变化，实现同步活体检测，活体检测过程不再限制于传统技术中的简单确定性动作，而是变为增加复杂性的随机动作；能够进一步避免人脸识别过程被不法分子模拟，提高密码的防护作用，进一步保护用户的信息安全和财产安全。

43、本发明的其他特征和附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本方面的实践了解到。