身份识别方法、装置以及计算机可读存储介质与流程

1.本发明涉及视频处理技术领域，具体提供一种身份识别方法、装置以及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.在金融服务和安全管理等应用场景中通常需要对人员进行身份识别，在身份识别时可以同时采用人脸识别和活体识别这两种识别方法进行身份识别，即只有同时通过人脸识别和活体识别才被判定为身份识别成功。而目前同时采用上述两种识别方法的身份识别方法主要是在前端设备中安装活体识别软件，通过这个活体识别软件调用前端设备的摄像装置采集人员的图像信息并根据采集到的图像信息进行活体识别，在活体识别通过后再将这些图像信息发送至后端服务器。后端服务器会对这些图像信息进行人脸识别并在人脸识别通过后将身份识别成功信息发送至前端设备进行输出。由于需要在前端设备和后端服务器分别进行活体识别和人脸识别才能完成身份识别，因而增加了方法流程的复杂程度。同时，还需要针对不同的类型的前端设备开发不同的活体识别软件，同样也增加了身份识别方法的开发设计难度。


技术实现要素：

3.为了克服上述缺陷，提出了本发明，以提供解决或至少部分地解决如何便捷且可靠地通过活体识别与人脸识别完成对人员的身份识别的技术问题的身份识别方法、装置以及计算机可读存储介质。
4.在第一方面，本发明提供一种身份识别方法，应用于后端设备，所述方法包括：
5.接收前端设备发送的视频信息，所述视频信息是所述前端设备通过html页面调用自身的视频采集装置采集到的视频信息；
6.分别对所述视频信息进行活体识别与人脸识别；
7.根据活体识别与人脸识别的结果确定身份识别结果并将所述身份识别结果发送至所述前端设备。
8.在上述身份识别方法的一个技术方案中，“对所述视频信息进行活体识别”的步骤具体包括：
9.获取所述视频信息中不同类型的视频特征，根据所有视频特征进行动作分类，以确定所述视频信息中的人员实际完成的动作类型；
10.若所述实际完成的动作类型与所述前端设备发送的指定类型一致，则判定所述视频信息中的人员是活体；否则，判定所述人员不是活体；
11.和/或，
[0012]“对所述视频信息进行人脸识别”的步骤具体包括：
[0013]
在通过所述活体识别判定所述视频信息中的人员是活体后，从所述视频信息中提取所述人员的人脸图像并对所述人脸图像进行人脸识别。
[0014]
在上述身份识别方法的一个技术方案中，所述视频信息是所述前端设备在通过html页面调用自身的视频采集装置采集到视频信息之后从所述视频信息中提取到的动作关键帧；
[0015]
和/或，所述html页面至少包括html5页面。
[0016]
第二方面，提供一种身份识别方法，应用于前端设备，所述方法包括：
[0017]
通过html页面调用自身的视频采集装置采集视频信息并将所述视频信息发送至后端设备；
[0018]
接收所述后端设备根据所述视频信息反馈的身份识别结果，所述身份识别结果是所述后端设备分别对所述视频信息进行活体识别与人脸识别后根据活体识别与人脸识别的结果确定出的身份识别结果。
[0019]
在上述身份识别方法的一个技术方案中，“将所述视频信息发送至后端设备”的步骤具体包括：
[0020]
提取所述视频信息中的动作关键帧并将所述动作关键帧发送至所述后端设备；
[0021]
和/或，所述html页面至少包括html5页面。
[0022]
在上述身份识别方法的一个技术方案中，所述后端设备被配置成通过执行下列步骤对所述视频信息进行活体识别：
[0023]
获取所述视频信息中不同类型的视频特征，根据所有视频特征进行动作分类，以确定所述视频信息中的人员实际完成的动作类型；
[0024]
若所述实际完成的动作类型与所述前端设备发送的指定类型一致，则判定所述视频信息中的人员是活体；否则，判定所述人员不是活体；
[0025]
和/或，
[0026]
所述后端设备还被配置成通过执行下列步骤对所述视频信息进行人脸识别：
[0027]
在通过所述活体识别判定所述视频信息中的人员是活体后，从所述视频信息中提取所述人员的人脸图像并对所述人脸图像进行人脸识别。
[0028]
第三方面，提供一种身份识别装置，应用于后端设备，所述装置包括：
[0029]
第一信息接收模块，其被配置成接收前端设备发送的视频信息，所述视频信息是所述前端设备通过html页面调用自身的视频采集装置采集到的视频信息；
[0030]
信息识别模块，其被配置成分别对所述视频信息进行活体识别与人脸识别；
[0031]
结果处理模块，其被配置成根据活体识别与人脸识别的结果确定身份识别结果并将所述身份识别结果发送至所述前端设备。
[0032]
在上述身份识别装置的一个技术方案中，所述视频信息是所述前端设备在通过html页面调用自身的视频采集装置采集到视频信息之后从所述视频信息中提取到的动作关键帧；
[0033]
和/或，所述html页面至少包括html 5页面；
[0034]
和/或，所述信息识别模块包括活体识别子模块和/或人脸识别子模块；
[0035]
所述活体识别子模块被配置成执行下列操作：
[0036]
获取所述视频信息中不同类型的视频特征，根据所有视频特征进行动作分类，以确定所述视频信息中的人员实际完成的动作类型；
[0037]
若所述实际完成的动作类型与所述前端设备发送的指定类型一致，则判定所述视
频信息中的人员是活体；否则，判定所述人员不是活体；
[0038]
所述人脸识别子模块被配置成执行下列操作：
[0039]
在通过所述活体识别判定所述视频信息中的人员是活体后，从所述视频信息中提取所述人员的人脸图像并对所述人脸图像进行人脸识别。
[0040]
第四方面，提供一种身份识别装置，应用于前端设备，所述装置包括：
[0041]
信息采集模块，其被配置成通过html页面调用自身的视频采集装置采集视频信息并将所述视频信息发送至后端设备；
[0042]
第二信息接收模块，其被配置成接收所述后端设备根据所述视频信息反馈的身份识别结果，所述身份识别结果是所述后端设备分别对所述视频信息进行活体识别与人脸识别后根据活体识别与人脸识别的结果确定出的身份识别结果。
[0043]
在上述身份识别装置的一个技术方案中，所述信息采集模块被进一步配置成提取所述视频信息中的动作关键帧并将所述动作关键帧发送至所述后端设备；
[0044]
和/或，所述html页面至少包括html 5页面；
[0045]
和/或，所述后端设备被配置成通过执行下列步骤对所述视频信息进行活体识别：
[0046]
获取所述视频信息中不同类型的视频特征，根据所有视频特征进行动作分类，以确定所述视频信息中的人员实际完成的动作类型；
[0047]
若所述实际完成的动作类型与所述前端设备发送的指定类型一致，则判定所述视频信息中的人员是活体；否则，判定所述人员不是活体；
[0048]
和/或，所述后端设备还被配置成通过执行下列步骤对所述视频信息进行人脸识别：
[0049]
在通过所述活体识别判定所述视频信息中的人员是活体后，从所述视频信息中提取所述人员的人脸图像并对所述人脸图像进行人脸识别。
[0050]
在第五方面，提供一种控制装置，该控制装置包括处理器和存储装置，所述存储装置适于存储多条程序代码，所述程序代码适于由所述处理器加载并运行以执行上述身份识别方法的技术方案中任一项技术方案所述的身份识别方法。
[0051]
在第六方面，提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质其中存储有多条程序代码，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行上述身份识别方法的技术方案中任一项技术方案所述的身份识别方法。
[0052]
本发明上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种有益效果：
[0053]
在实施本发明的一个技术方案中，身份识别方法可以应用于后端设备，该身份识别方法可以包括下列步骤：接收前端设备发送的视频信息，视频信息可以是前端设备通过html页面调用自身的视频采集装置采集到的视频信息；分别对视频信息进行活体识别与人脸识别；根据活体识别与人脸识别的结果确定身份识别结果并将身份识别结果发送至前端设备。html页面指的是采用计算机技术领域中的超文本标记语言(hyper text markup language，html)创建的能够被前端设备加载的网页页面。通过html页面直接调用前端设备自身的视频采集装置采集人员的视频信息，可以应用于所有能够加载html页面的前端设备，即使前端设备的类型不同，也可以通过html页面调用视频采集装置采集视频信息。同时，前端设备在采集到视频信息后会将视频信息发送至后端设备，完全由后端设备完成活体识别和人脸识别，前端设备只需接收后端设备在完成活体识别和人脸识别确定的身份识
别结果，极大地简化了身份识别方法的方法流程，同时也克服了现有技术中针对不同的类型的前端设备需要开发不同的识别软件的缺陷，从而能够便捷且可靠地通过活体识别与人脸识别完成对人员的身份识别。进一步，前端设备可以提取视频信息中的动作关键帧并将动作关键帧发送至后端设备进行活体识别与人脸识别，通过提取动作关键帧可以去除非动作关键帧对活体识别的干扰，提高活体识别的准确率。
[0054]
进一步，在实施本发明的另一个技术方案中，身份识别方法可以应用于前端设备，该身份识别方法可以包括下列步骤：通过html页面调用自身的视频采集装置采集视频信息并将视频信息发送至后端设备；接收后端设备根据视频信息反馈的身份识别结果，身份识别结果是后端设备分别对视频信息进行活体识别与人脸识别后根据活体识别与人脸识别的结果确定出的身份识别结果。该技术方案与前述技术方案的有益效果类似，在此不再赘述。
附图说明
[0055]
参照附图，本发明的公开内容将变得更易理解。本领域技术人员容易理解的是：这些附图仅仅用于说明的目的，而并非意在对本发明的保护范围组成限制。其中：
[0056]
图1是根据本发明的一个实施例的身份识别方法的主要步骤流程示意图；
[0057]
图2是根据本发明的一个实施例的活体识别方法的主要步骤流程示意图；
[0058]
图3是根据本发明的另一个实施例的身份识别方法的主要步骤流程示意图；
[0059]
图4是根据本发明的再一个实施例的身份识别方法的主要步骤流程示意图；
[0060]
图5是根据本发明的又一个实施例的身份识别方法的主要步骤流程示意图；
[0061]
图6是根据本发明的一个应用场景示意图；
[0062]
图7是图6所示的应用场景中活体检测的一个功能界面示意图；
[0063]
图8是图6所示的应用场景中活体检测的另一个功能界面示意图；
[0064]
图9是根据本发明的一个实施例的身份识别装置的主要结构框图示意图；
[0065]
图10是根据本发明的另一个实施例的身份识别装置的主要结构框图示意图。
具体实施方式
[0066]
下面参照附图来描述本发明的一些实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非旨在限制本发明的保护范围。
[0067]
在本发明的描述中，“模块”、“处理器”可以包括硬件、软件或者两者的组合。一个模块可以包括硬件电路，各种合适的感应器，通信端口，存储器，也可以包括软件部分，比如程序代码，也可以是软件和硬件的组合。处理器可以是中央处理器、微处理器、图像处理器、数字信号处理器或者其他任何合适的处理器。处理器具有数据和/或信号处理功能。处理器可以以软件方式实现、硬件方式实现或者二者结合方式实现。非暂时性的计算机可读存储介质包括任何合适的可存储程序代码的介质，比如磁碟、硬盘、光碟、闪存、只读存储器、随机存取存储器等等。术语“a和/或b”表示所有可能的a与b的组合，比如只是a、只是b或者a和b。术语“至少一个a或b”或者“a和b中的至少一个”含义与“a和/或b”类似，可以包括只是a、只是b或者a和b。单数形式的术语“一个”、“这个”也可以包含复数形式。
[0068]
参阅附图1，图1是根据本发明的一个实施例的身份识别方法的主要步骤流程示意
图。在本发明实施例中身份识别方法可以应用于后端设备，后端设备指的是在对人员进行身份识别时与人员不直接进行交互的设备，该设备可以是计算机、服务器等。如图1所示，本发明实施例中的身份识别方法主要包括下列步骤s101-步骤s103。
[0069]
步骤s101：接收前端设备发送的视频信息。
[0070]
前端设备指的是在对人员进行身份识别时与人员直接进行交互的设备，该设备可以是移动设备如人员的手机、移动电脑等，也可以是非移动设备如固定安装在某个位置处的设备，通过前端设备的视频采集装置可以采集人员进行身份识别时的视频信息。
[0071]
视频信息指的是前端设备通过html页面调用自身的视频采集装置采集到的视频信息，html页面指的是采用计算机技术领域中的超文本标记语言(hyper text markup language，html)创建的能够被前端设备加载的网页页面，在本实施例中可以采用计算机技术领域中常规的html页面创建html页面，在此不再赘述。html页面至少可以包括html5页面，即采用第五代超文本标记语言创建的能够被前端设备加载的网页页面。
[0072]
当对人员进行身份识别时人员可以根据前端设备提示的指定类型的动作，在前端设备的视频采集装置的采集范围内执行这个指定类型的动作，前端设备可以通过html页面调用视频采集装置采集人员在执行这个指定类型的动作的视频信息。
[0073]
步骤s102：分别对视频信息进行活体识别与人脸识别。
[0074]
活体识别指的是识别视频信息中的人员是否为活体，人脸识别指的是识别视频信息中的人员是预设人员库中的哪一个人员。
[0075]
步骤s103：根据活体识别与人脸识别的结果确定身份识别结果并将身份识别结果发送至前端设备。
[0076]
当活体识别的结果为视频信息中的人员是活体，人脸识别的结果为视频信息中的人员是预设人员库中的一个人员时，可以确定这个人员成功通过身份识别，身份识别结果可以包括这个人员是否通过身份识别的信息、这个人员的人脸图像，此外还可以包括这个人员在预设人员库中的人员信息，人员信息可以唯一表明这个人员是哪一个人员。
[0077]
基于上述步骤s101-步骤s103，通过html页面直接调用前端设备自身的视频采集装置采集人员的视频信息，可以应用于所有能够加载html页面的前端设备，即使前端设备的类型不同，也可以通过html页面调用视频采集装置采集视频信息。同时，前端设备在采集到视频信息后会将视频信息发送至后端设备，完全由后端设备完成活体识别和人脸识别，前端设备只需接收后端设备在完成活体识别和人脸识别确定的身份识别结果，极大地简化了身份识别方法的方法流程，同时也克服了现有技术中针对不同的类型的前端设备需要开发不同的识别软件的缺陷，从而能够便捷且可靠地对人员进行身份识别。
[0078]
下面对上述步骤s101和步骤s102分别作进一步说明。
[0079]
在上述步骤s101的一个实施方式中前端设备可以在通过html页面调用自身的视频采集装置采集到视频信息之后从视频信息中提取动作关键帧，再将提取到的动作关键帧发送至后端设备。动作关键帧指的是视频信息包含了人员在执行动作时的画面的视频帧，通过提取动作关键帧可以去除非动作关键帧对活体识别的干扰，提高活体识别的准确率。
[0080]
在一个实施方式中可以通过下式(1)所示的方法计算视频信息中任意两个视频帧之间的帧间距离，然后选取帧间距离最大的两个视频帧作为动作关键帧。
[0081][0082]
公式(1)中各参数含义是：
[0083]
x
(m)
表示第m个视频帧，x
(n)
表示第n个视频帧，dis(x
(m)
,x
(n)
)表示视频帧x
(m)
与视频帧x
(n)
之间的帧间距离，n表示视频信息中人员的部位节点的总数，部位节点包括但不限于：眼睛、嘴巴等人脸节点以及手、胳膊等非人脸节点；表示在第m个视频帧中第i个节点对应的特征点的横坐标，表示在第n个视频帧中第i个节点对应的特征点的横坐标，表示在第m个视频帧中第i个节点对应的特征点的纵坐标，表示在第n个视频帧中第i个节点对应的特征点的纵坐标，ωi表示第i个节点的贡献度，ωi的计算公式如下式(2)所示：
[0084][0085]
公式(2)中各参数含义是：
[0086]
表示第i个节点的坐标方差，表示所有节点的坐标方差之和，第i个节点的方差的计算公式如下式(3)所示：
[0087][0088]
公式(3)中各参数含义是：
[0089]
k表示视频帧的总数，表示第i个节点在第f个视频帧中对应的特征点的横坐标，表示第i个节点在第f个视频帧中对应的特征点的纵坐标，表示第i个节点在k个视频帧中对应的特征点的横坐标的平均值，表示第i个节点在k个视频帧中对应的特征点的纵坐标的平均值。
[0090]
在上述步骤s102的一个实施方式中，可以通过下列步骤11至步骤12对视频信息进行活体识别。
[0091]
步骤11：获取视频信息中不同类型的视频特征，根据视频特征进行动作分类，以确定视频信息中的人员实际完成的动作类型。
[0092]
视频特征的类型包括但不限于：基于rgb图像信息提取到的视频特征，基于光流信息提取到的视频特征，基于节点坐标信息提取到的视频特征。rgb图像信息指的是视频信息中视频帧上提取到的红、绿和蓝三原色信息。光流信息指的是采用图像处理技术领域中的光流法(optical flow)从视频信息中的视频帧上提取到的光流信息。节点坐标信息指的是前述步骤s101所述实施方式中人员的部位节点对应的特征点在视频帧中的横坐标和纵坐标。
[0093]
需要说明的是，在本实施例中可以采用机器技术领域中常规的图像分类方法先训练好一个能够基于上述新的视频特征进行动作分类的分类模型，再使用这个分类模型对输
入的视频特征进行动作分类。在此不再对分类模型的模型结构和训练方法进行赘述。
[0094]
步骤12：若实际完成的动作类型与前端设备发送的指定类型一致，则判定视频信息中的人员是活体；否则，判定人员不是活体。
[0095]
参阅附图2，在根据本发明的一个实施例的活体识别方法中，当接收到前端设备发送的关键帧序列后，可以依次提取关键帧序列中每个关键帧的rgb图像信息、光流信息和节点坐标信息，再将rgb图像信息、光流信息和节点坐标信息分别输入到空间信息流网络、时序信息流网络和时空图卷积网络中进行视频特征提取，从而获取到基于rgb图像信息提取到的视频特征，基于光流信息提取到的视频特征，基于节点坐标信息提取到的视频特征。进一步，在对上述视频特征信息特征融合后可以根据融合形成的新的视频特征进行动作分类，得到分类结果，即视频信息中人员实际完成的动作的类型。
[0096]
需要说明的是，上述空间信息流网络、时序信息流网络和时空图卷积网络均可以采用图像处理技术领域中常规的网络模型，只要这些网络模型能够分别从rgb图像信息、光流信息和节点坐标信息提取到视频特征即可，在此不再进行赘述。
[0097]
在上述步骤s102的一个实施方式中，可以在通过活体识别判定视频信息中的人员是活体后，从视频信息中提取人员的人脸图像并对人脸图像进行人脸识别。在本实施方式中，可以从视频信息中提取满足预设的图像质量要求的人脸图像进行人脸识别，以便能够从这个人脸图像中准确地检测到人脸图像中的人脸信息，进而根据检测到的人脸信息进行人脸比对等人脸识别的其他操作。在本实施方式中本领域技术人员可以根据实际需求灵活设置图像质量要求的具体条件，比如亮度大于一定值，清晰度大于一定值等等，只要能够从这个人脸图像出准确地检测到人脸信息即可。
[0098]
参阅附图3，图3是根据本发明的另一个实施例的身份识别方法的主要步骤流程示意图。在本发明实施例中身份识别方法可以应用于前端设备。如图3所示，本发明实施例中的身份识别方法主要包括下列步骤s201-步骤s202。
[0099]
步骤s201：通过html页面调用自身的视频采集装置采集视频信息并将视频信息发送至后端设备。html页面至少可以包括html5页面。
[0100]
步骤s202：接收后端设备根据视频信息反馈的身份识别结果，身份识别结果是后端设备分别对视频信息进行活体识别与人脸识别后根据活体识别与人脸识别的结果确定出的身份识别结果。
[0101]
本实施例中的前端设备、后端设备、html页面、视频采集装置、视频信息、活体识别、人脸识别和身份识别结果分别与前述身份识别方法示例中的相关内容相同，在此不再进行赘述。
[0102]
基于上述步骤s201-步骤s202，通过html页面直接调用前端设备自身的视频采集装置采集人员的视频信息，可以应用于所有能够加载html页面的前端设备，即使前端设备的类型不同，也可以通过html页面调用视频采集装置采集视频信息。同时，前端设备在采集到视频信息后会将视频信息发送至后端设备，完全由后端设备完成活体识别和人脸识别，前端设备只需接收后端设备在完成活体识别和人脸识别确定的身份识别结果，极大地简化了身份识别方法的方法流程，同时也克服了现有技术中针对不同的类型的前端设备需要开发不同的识别软件的缺陷，从而能够便捷且可靠地对人员进行身份识别。
[0103]
下面分别对上述步骤s201和步骤s202作进一步说明。
[0104]
在上述步骤s201的一个实施方式中前端设备可以提取视频信息中的动作关键帧并将动作关键帧发送至后端设备，在本实施方式中提取动作关键帧的方法与前述身份识别方法实施例中的相关方法相同，在此不再进行赘述。
[0105]
在上述步骤s202的一个实施方式中后端设备可以通过下列步骤对视频信息进行活体识别：获取视频信息中不同类型的视频特征，根据所有视频特征进行动作分类，以确定视频信息中的人员实际完成的动作类型；若实际完成的动作类型与前端设备发送的指定类型一致，则判定视频信息中的人员是活体；否则，判定人员不是活体。上述步骤与前述方法实施例中的步骤11至步骤12相同，在此不再进行赘述。
[0106]
在上述步骤s202的一个实施方式中后端设备还可以在通过活体识别判定视频信息中的人员是活体后，从视频信息中提取人员的人脸图像并对人脸图像进行人脸识别。上述步骤与前述方法实施例中的相关方法相同，在此不再进行赘述。
[0107]
参阅附图4，图4是根据本发明的再一个实施例的身份识别方法的主要步骤流程示意图。如图4所示，本发明实施例中的身份识别方法主要包括下列步骤s301-步骤s304。
[0108]
步骤s301：前端设备获取指定动作的视频。
[0109]
步骤s302：前端设备获取视频的关键帧。
[0110]
步骤s303：后端设备对关键帧进行活体识别。
[0111]
步骤s304：后端设备对关键帧进行人脸识别。
[0112]
在执行上述步骤s301至步骤s304之后，还可以控制后端设备根据活体识别与人脸识别的结果确定身份识别结果，并将身份识别结果发送至前端设备。
[0113]
需要说明的是，上述步骤s301至步骤s304所述的方法分别与前述图1-3所述方法实施例中的相关方法相同，在此不再进行赘述。
[0114]
参阅附图5，图5是根据本发明的又一个实施例的身份识别方法的主要步骤流程示意图。如图5所示，本发明实施例中的身份识别方法主要包括下列步骤s401-步骤s404。
[0115]
步骤s401：前端设备获取指定动作的视频。
[0116]
步骤s402：前端设备基于节点权重获取视频的关键帧。
[0117]
步骤s403：基于视频帧的多类视频特征进行动作分类。
[0118]
步骤s404：获取动作分类结果。
[0119]
在执行上述步骤s401至步骤s404之后，还可以控制后端设备根据动作分类结果选择性地对视频信息进行人脸识别，以确定人脸识别结果。
[0120]
需要说明的是，上述步骤s401至步骤s404所述的方法分别与前述图1-3所述方法实施例中的相关方法相同，在此不再进行赘述。
[0121]
参阅附图6至8，图6至8示出了本发明的一个应用场景。如图6所示，在该应用场景中通过前端设备的html页面可以调用身份识别应用，这个身份识别应用的功能主要包括活体检测、人脸比对、人脸识别、证件ocr、属性分析、实时分析、显示日志和参数设置。其中，活体检测与前述方法实施例中的活体识别相同；人脸识别指的是对视频信息中的人脸图像进行人脸信息检测，人脸比对指的是对根据人脸识别检测到的人脸信息对预设人员库中的人员进行人脸信息比对，以确定当前人员是预设人员库中的哪一个人员，也就是说，本实施例中的人脸比对和人脸识别共同实现了前述方法实施例中的人脸识别。证件ocr识别指的是采用采用光学字符识别技术(optical character recognition，ocr)对人员的证件图像进
行文本识别。属性分析指的是根据活体检测的结果、人脸比对的结果、人脸识别的结果和证件ocr的结果对人员进行属性分析，比如分析人员的年龄和性别等。实时分析指的是响应于接收到的分析需求对活体检测的结果、人脸比对的结果、人脸识别的结果和证件ocr的结果进行实时分析。显示日志指的是显示身份识别应用的应用日志，参数设置指的是设置身份识别应用的应用参数比如调整显示界面的尺寸等。
[0122]
当人员选择活体检测时会进入到图7所示的界面，在该界面中会提示人员进行活体检测时的注意事项。当人员确认可以开始进行活体检测时可以点击“开始检测”，随后进入到图8所示的界面。在图8所示的界面中会提示人员完成指的类型的动作如图8所示的请向左转头。在点击“检测”后身份识别应用可以通过html页面调用前端设备的视频采集装置采集人员录入的向左转头的视频信息，并将视频信息发送至后端设备进行活体检测。
[0123]
需要指出的是，尽管上述实施例中将各个步骤按照特定的先后顺序进行了描述，但是本领域技术人员可以理解，为了实现本发明的效果，不同的步骤之间并非必须按照这样的顺序执行，其可以同时(并行)执行或以其他顺序执行，这些变化都在本发明的保护范围之内。
[0124]
进一步，本发明还提供了一种身份识别装置。
[0125]
参阅附图9，图9是根据本发明的一个实施例的身份识别装置的主要结构框图。如图9所示，本发明实施例中的身份识别装置主要包括第一信息接收模块、信息识别模块和结果处理模块。第一信息接收模块可以被配置成接收前端设备发送的视频信息，视频信息是前端设备通过html页面调用自身的视频采集装置采集到的视频信息；信息识别模块可以被配置成分别对视频信息进行活体识别与人脸识别；结果处理模块可以被配置成根据活体识别与人脸识别的结果确定身份识别结果并将身份识别结果发送至前端设备。
[0126]
在一个实施方式中，视频信息可以是前端设备通过html页面调用自身的视频采集装置采集到视频信息之后从视频信息中提取到的动作关键帧。
[0127]
在一个实施方式中，html页面至少包括html 5页面；
[0128]
在一个实施方式中，信息识别模块可以包括活体识别子模块和/或人脸识别子模块。活体识别子模块可以被配置成执行下列操作：获取视频信息中不同类型的视频特征，根据所有视频特征进行动作分类，以确定视频信息中的人员实际完成的动作类型；若实际完成的动作类型与前端设备发送的指定类型一致，则判定视频信息中的人员是活体；否则，判定人员不是活体。人脸识别子模块可以被配置成执行下列操作：在通过活体识别判定视频信息中的人员是活体后，从视频信息中提取人员的人脸图像并对人脸图像进行人脸识别。
[0129]
进一步，本发明还提供了另一种身份识别装置。
[0130]
参阅附图10，图10是根据本发明的一个实施例的身份识别装置的主要结构框图。如图10所示，本发明实施例中的身份识别装置主要包括信息采集模块和第二信息接收模块。信息采集模块可以被配置成通过html页面调用自身的视频采集装置采集视频信息并将视频信息发送至后端设备；第二信息接收模块可以被配置成接收后端设备根据视频信息反馈的身份识别结果，身份识别结果是后端设备分别对视频信息进行活体识别与人脸识别后根据活体识别与人脸识别的结果确定出的身份识别结果。
[0131]
在一个实施方式中，信息采集模块可以被进一步配置成提取视频信息中的动作关键帧并将动作关键帧发送至后端设备。
[0132]
在一个实施方式中，html页面至少包括html 5页面。
[0133]
在一个实施方式中，后端设备可以被配置成通过执行下列步骤对视频信息进行活体识别：获取视频信息中不同类型的视频特征，根据所有视频特征进行动作分类，以确定视频信息中的人员实际完成的动作类型；若实际完成的动作类型与前端设备发送的指定类型一致，则判定视频信息中的人员是活体；否则，判定人员不是活体。
[0134]
在一个实施方式中，后端设备还可以被配置成通过执行下列步骤对视频信息进行人脸识别：在通过活体识别判定视频信息中的人员是活体后，从视频信息中提取人员的人脸图像并对人脸图像进行人脸识别。
[0135]
上述图9至10所示的身份识别装置以用于执行图1至3所示的身份识别方法实施例，两者的技术原理、所解决的技术问题及产生的技术效果相似，本技术领域技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，身份识别装置的具体工作过程及有关说明，可以参考身份识别方法的实施例所描述的内容，此处不再赘述。
[0136]
本领域技术人员能够理解的是，本发明实现上述一实施例的方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读存储介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器、随机存取存储器、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读存储介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读存储介质不包括电载波信号和电信信号。
[0137]
进一步，本发明还提供了一种控制装置。在根据本发明的一个控制装置实施例中，控制装置包括处理器和存储装置，存储装置可以被配置成存储执行上述方法实施例的身份识别方法的程序，处理器可以被配置成用于执行存储装置中的程序，该程序包括但不限于执行上述方法实施例的身份识别方法的程序。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。该控制装置可以是包括各种电子设备形成的控制装置设备。
[0138]
进一步，本发明还提供了一种计算机可读存储介质。在根据本发明的一个计算机可读存储介质实施例中，计算机可读存储介质可以被配置成存储执行上述方法实施例的身份识别方法的程序，该程序可以由处理器加载并运行以实现上述身份识别方法。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。该计算机可读存储介质可以是包括各种电子设备形成的存储装置设备，可选的，本发明实施例中计算机可读存储介质是非暂时性的计算机可读存储介质。
[0139]
进一步，应该理解的是，由于各个模块的设定仅仅是为了说明本发明的装置的功能单元，这些模块对应的物理器件可以是处理器本身，或者处理器中软件的一部分，硬件的一部分，或者软件和硬件结合的一部分。因此，图中的各个模块的数量仅仅是示意性的。
[0140]
本领域技术人员能够理解的是，可以对装置中的各个模块进行适应性地拆分或合并。对具体模块的这种拆分或合并并不会导致技术方案偏离本发明的原理，因此，拆分或合
并之后的技术方案都将落入本发明的保护范围内。
[0141]
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种身份识别方法，其特征在于，应用于后端设备，所述方法包括：接收前端设备发送的视频信息，所述视频信息是所述前端设备通过html页面调用自身的视频采集装置采集到的视频信息；分别对所述视频信息进行活体识别与人脸识别；根据活体识别与人脸识别的结果确定身份识别结果并将所述身份识别结果发送至所述前端设备。2.根据权利要求1所述的身份识别方法，其特征在于，“对所述视频信息进行活体识别”的步骤具体包括：获取所述视频信息中不同类型的视频特征，根据所有视频特征进行动作分类，以确定所述视频信息中的人员实际完成的动作类型；若所述实际完成的动作类型与所述前端设备发送的指定类型一致，则判定所述视频信息中的人员是活体；否则，判定所述人员不是活体；和/或，“对所述视频信息进行人脸识别”的步骤具体包括：在通过所述活体识别判定所述视频信息中的人员是活体后，从所述视频信息中提取所述人员的人脸图像并对所述人脸图像进行人脸识别。3.根据权利要求1所述的身份识别方法，其特征在于，所述视频信息是所述前端设备在通过html页面调用自身的视频采集装置采集到视频信息之后从所述视频信息中提取到的动作关键帧；和/或，所述html页面至少包括html5页面。4.一种身份识别方法，其特征在于，应用于前端设备，所述方法包括：通过html页面调用自身的视频采集装置采集视频信息并将所述视频信息发送至后端设备；接收所述后端设备根据所述视频信息反馈的身份识别结果，所述身份识别结果是所述后端设备分别对所述视频信息进行活体识别与人脸识别后根据活体识别与人脸识别的结果确定出的身份识别结果。5.根据权利要求4所述的身份识别方法，其特征在于，“将所述视频信息发送至后端设备”的步骤具体包括：提取所述视频信息中的动作关键帧并将所述动作关键帧发送至所述后端设备；和/或，所述html页面至少包括html5页面。6.根据权利要求4所述的身份识别方法，其特征在于，所述后端设备被配置成通过执行下列步骤对所述视频信息进行活体识别：获取所述视频信息中不同类型的视频特征，根据所有视频特征进行动作分类，以确定所述视频信息中的人员实际完成的动作类型；若所述实际完成的动作类型与所述前端设备发送的指定类型一致，则判定所述视频信息中的人员是活体；否则，判定所述人员不是活体；和/或，所述后端设备还被配置成通过执行下列步骤对所述视频信息进行人脸识别：在通过所述活体识别判定所述视频信息中的人员是活体后，从所述视频信息中提取所
述人员的人脸图像并对所述人脸图像进行人脸识别。7.一种身份识别装置，其特征在于，应用于后端设备，所述装置包括：第一信息接收模块，其被配置成接收前端设备发送的视频信息，所述视频信息是所述前端设备通过html页面调用自身的视频采集装置采集到的视频信息；信息识别模块，其被配置成分别对所述视频信息进行活体识别与人脸识别；结果处理模块，其被配置成根据活体识别与人脸识别的结果确定身份识别结果并将所述身份识别结果发送至所述前端设备。8.根据权利要求7所述的身份识别装置，其特征在于，所述视频信息是所述前端设备在通过html页面调用自身的视频采集装置采集到视频信息之后从所述视频信息中提取到的动作关键帧；和/或，所述html页面至少包括html 5页面；和/或，所述信息识别模块包括活体识别子模块和/或人脸识别子模块；所述活体识别子模块被配置成执行下列操作：获取所述视频信息中不同类型的视频特征，根据所有视频特征进行动作分类，以确定所述视频信息中的人员实际完成的动作类型；若所述实际完成的动作类型与所述前端设备发送的指定类型一致，则判定所述视频信息中的人员是活体；否则，判定所述人员不是活体；所述人脸识别子模块被配置成执行下列操作：在通过所述活体识别判定所述视频信息中的人员是活体后，从所述视频信息中提取所述人员的人脸图像并对所述人脸图像进行人脸识别。9.一种身份识别装置，其特征在于，应用于前端设备，所述装置包括：信息采集模块，其被配置成通过html页面调用自身的视频采集装置采集视频信息并将所述视频信息发送至后端设备；第二信息接收模块，其被配置成接收所述后端设备根据所述视频信息反馈的身份识别结果，所述身份识别结果是所述后端设备分别对所述视频信息进行活体识别与人脸识别后根据活体识别与人脸识别的结果确定出的身份识别结果。10.根据权利要求9所述的身份识别装置，其特征在于，所述信息采集模块被进一步配置成提取所述视频信息中的动作关键帧并将所述动作关键帧发送至所述后端设备；和/或，所述html页面至少包括html 5页面；和/或，所述后端设备被配置成通过执行下列步骤对所述视频信息进行活体识别：获取所述视频信息中不同类型的视频特征，根据所有视频特征进行动作分类，以确定所述视频信息中的人员实际完成的动作类型；若所述实际完成的动作类型与所述前端设备发送的指定类型一致，则判定所述视频信息中的人员是活体；否则，判定所述人员不是活体；和/或，所述后端设备还被配置成通过执行下列步骤对所述视频信息进行人脸识别：在通过所述活体识别判定所述视频信息中的人员是活体后，从所述视频信息中提取所述人员的人脸图像并对所述人脸图像进行人脸识别。11.一种控制装置，包括处理器和存储装置，所述存储装置适于存储多条程序代码，其特征在于，所述程序代码适于由所述处理器加载并运行以执行权利要求1至6中任一项所述
的身份识别方法。12.一种计算机可读存储介质，其中存储有多条程序代码，其特征在于，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行权利要求1至6中任一项所述的身份识别方法。

技术总结
本发明涉及视频处理技术领域，具体提供一种身份识别方法、装置以及计算机可读存储介质，旨在解决如何便捷且可靠地进行身份识别的问题。为此目的，本发明的方法包括：接收前端设备发送的视频信息，视频信息是前端设备通过HTML页面调用自身的视频采集装置采集到的视频信息；分别对视频信息进行活体识别与人脸识别；根据活体识别与人脸识别的结果确定身份识别结果并将身份识别结果发送至前端设备。即使前端设备的类型不同，也可以通过HTML页面调用视频采集装置采集视频信息。同时，前端设备只需接收后端设备完成活体识别与身份识别后发送的身份识别结果，因此，无需再针对不同的类型的前端设备开发不同的识别软件，从而能够便捷且可靠地完成身份识别。捷且可靠地完成身份识别。捷且可靠地完成身份识别。


技术研发人员：武宽 杨铖 胡逸凡 马楷 何洪路
受保护的技术使用者：广州云从鼎望科技有限公司
技术研发日：2021.11.25
技术公布日：2022/3/8