CN109190345A - 一种基于人工智能验证登录对象的方法及其*** - Google Patents

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朱军
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Abstract

本发明公开一种基于人工智能验证登录对象的方法及其***，方法包括：当用户在用户终端中多次登录网站或应用程序失败时，调用与所述用户终端连接的摄像头模块；通过摄像头模块接收用户输入的眼睛眨动信息，并将用户输入的眼睛眨动信息上传至后台服务器；后台服务器根据预设的校验算法对所述眼睛眨动信息进行校验，得到校验结果，以及将眼睛眨动信息与眼睛数据进行对比，得到对比结果；当所述校验结果和对比结果均为成功时，则返回登录成功信息至所述用户终端。由于机器人不存在眼睛眨动信息，因此，通过对眼睛眨动信息进行校验和对比，便能判定登录对象是否为用户本身。也就是说，只有当登录对象为用户本身时，后台服务器才返回登录成功的信息。

Description

一种基于人工智能验证登录对象的方法及其***
技术领域
本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于人工智能验证登录对象的方法及其***。
背景技术
目前，多数网站或应用程序，在用户输入用户名和密码后，往往还需要输入安全验证码。不仅如此，用户通过网站或应用程序进行下单、评论等操作，也需要输入安全验证码。例如，用户在购票网站12306购买火车票，提交火车票订单时，还需要输入安全验证码；再例如，当用户在微博发表评论时，也需要输入安全验证码。
安全验证码能够保证安全性，避免了“暴力”(非法)程序破解登陆密码或通过程序自动提交“脏”(非法)数据的安全隐患。
然而，频繁输入安全验证码的效率过于低下，并且，一些非法程序也能直接获取安全验证码，然后直接登录网站或应用程序。
也就是说，现有技术并不能确定登录网站或应用程序的登录对象是否为用户本身。
因此，现有技术还有待于改进和发展。
发明内容
鉴于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于人工智能验证登录对象的方法及其***，旨在解决现有技术并不能确定登录网站或应用程序的登录对象是否为用户本身的问题。
本发明的技术方案如下：
一种基于人工智能验证登录对象的方法，其包括：
A、当用户在用户终端中多次登录网站或应用程序失败时，调用与所述用户终端连接的摄像头模块；
B、通过摄像头模块接收用户输入的眼睛眨动信息，并将用户输入的眼睛眨动信息上传至后台服务器；
C、后台服务器根据预设的校验算法对所述眼睛眨动信息进行校验，得到校验结果，以及将眼睛眨动信息与眼睛数据进行对比，得到对比结果；
D、当所述校验结果和对比结果均为成功时，则返回登录成功信息至所述用户终端。
优选的，所述步骤B具体包括：
B1、通过所述摄像头模块接收用户输入的眼睛眨动信息，并将眼睛眨动信息保存至所述用户终端；
B2、用户终端将所述眼睛眨动信息上传至后台服务器。
优选的，所述步骤A之前包括：
预先定义校验算法，并将校验算法保存至后台服务器。
优选的，所述步骤A之前还包括：
预先将收集多个用户的眼睛数据，并将所述眼睛数据上传至后台服务器。
优选的，所述眼睛眨动信息为眼睛眨动的频率。
优选的，所述眼睛眨动的频率为2次每秒、3次每秒、4次每秒或5次每秒。
优选的，所述步骤D具体包括：
当所述校验结果和对比结果均为成功时，则返回登录成功信息至所述用户终端；
当所述校验结果和对比结果均为失败时，则返回登录失败信息至所述用户终端；
当所述校验结果失败，而对比结果成功时，则返回登录失败信息至所述用户终端；
当所述校验结果成功，而对比结果失败时，则返回登录失败信息至所述用户终端。
本发明还提供一种基于人工智能验证登录对象的***，其包括：
用户终端，用于接收用户输入的眼睛眨动信息，用于将用户输入的眼睛眨动信息上传至后台服务器，以及接收登录成功信息；
后台服务器，根据预设的校验算法对所述眼睛眨动信息进行校验，得到校验结果，以及将眼睛眨动信息与眼睛数据进行对比，得到对比结果。
优选的，所述眼睛眨动信息为眼睛眨动的频率。
优选的，所述眼睛眨动的频率为2次每秒、3次每秒、4次每秒或5次每秒。
有益效果：通过本发明提供的方法，当用户登录网站或应用程序失败时，调用与用户终端连接的摄像头，从而获取眼睛眨动信息，并将获取得到的眼睛眨动信息上传至后台服务器，后台服务器根据预设的校验算法对眼睛眨动信息进行校验，得到校验结果，以及将眼睛眨动信息和眼睛数据进行对比，得到对比结果，只有当校验结果和对比结果均为成功时，才返回登录成功的信息至用户终端。由于机器人不存在眼睛眨动信息，因此，通过对眼睛眨动信息进行校验和对比，便能判定登录对象是否为用户本身。也就是说，只有当登录对象为用户本身时，后台服务器才返回登录成功的信息。
附图说明
图1为本发明基于人工智能验证登录对象的方法较佳实施例的流程图。
图2为本发明基于人工智能验证登录对象的***较佳实施例的结构框图。
具体实施方式
本发明提供一种基于人工智能验证登录对象的方法及其***，为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
请参阅图1，一种基于人工智能验证登录对象的方法，其包括：
S1、当用户在用户终端中多次登录网站或应用程序失败时，调用与所述用户终端连接的摄像头模块；
S2、通过摄像头模块接收用户输入的眼睛眨动信息，并将用户输入的眼睛眨动信息上传至后台服务器；
S3、后台服务器根据预设的校验算法对所述眼睛眨动信息进行校验，得到校验结果，以及将眼睛眨动信息与眼睛数据进行对比，得到对比结果；
S4、当所述校验结果和对比结果均为成功时，则返回登录成功信息至所述用户终端。
通过本发明提供的方法，由于机器人和非法程序不能提供眼睛眨动信息，因此可以通过眼睛眨动信息判断登录对否为用户本身还是机器人；为了进一步提高安全性，本发明通过后台服务器中的校验算法对眼睛眨动信息进行校验，得到校验结果，以及将眼睛眨动信息和眼睛数据进行对比，得到对比结果。当校验结果和对比结果均成功时，才判定登录对象为用户本身，并返回登录成功的信息至用户终端。这样，能够有效解决机器人或暴力程序通过获取安全验证码登录网站或应用程序的问题，提高了安全性。并且，用户只需通过眨眼操作，便可以完成登录验证，不必输入安全验证码，大大提高了效率。
优选的，所述步骤S1之前包括：
预先定义校验算法，并将校验算法保存至后台服务器。
所述校验算法具体是利用眼睛纵横比(eye aspect ratio(EAR))来判断眼睛是张开还是闭合，从而检测眨眼动作。
预先以眼睛中心为坐标原点建立平面直角坐标系，眼睛纵横比的计算步骤公式如下：其中，P1是指眼睛最左端的坐标；P2是指眼睛左上角的坐标；P3是指眼睛右上角的坐标；P4是指眼睛最右端的坐标；P5是指眼睛右下角的坐标；P6是指眼睛左下角的坐标。
也就是说，当眼睛睁开时，EAR是基本保持不变的，或者在小范围内上下浮动；然而，当眼睛闭合时，EAR会迅速下降。
优选的，所述步骤S1之前还包括：
预先将收集多个用户的眼睛数据，并将所述眼睛数据上传至后台服务器。
所述收集用户的眼睛数据是指提前获取多名用户的眼睛数据，其中，眼睛数据包括眼睛大小、眼睛颜色和瞳孔大小等等，然后将获取得到的眼睛信息上传至后台服务器。
所述步骤S1中，所述网站可以是购票网站，例如12306；所述应用程序可以是聊天工具，例如，QQ、微信和邮箱等等。
所述摄像头模块可以是用户终端自身的摄像头，例如，笔记本电脑内置的摄像头或移动电话内置的摄像头；当然也可以是与用户终端连接的摄像头，例如，台式计算机的摄像头。
所述步骤S2中，在用户登录网站或应用程序失败后，用户终端通过所述摄像头模块收集眼睛眨动信息，然后将收集得到的眼睛眨动信息上传至后台服务器。
优选的，所述步骤S2具体包括：
S21、通过所述摄像头模块接收用户输入的眼睛眨动信息，并将眼睛眨动信息保存至所述用户终端；
S22、用户终端将所述眼睛眨动信息上传至后台服务器。
所述步骤S21中，由于摄像头模块具有摄影、录像等功能，因此，便可以通过摄像头模块收集用户输入的眼睛眨动信息，再将收集得到的眼睛眨动信息上传至后台服务器。也就是说，通过摄像头模块对登录对象进行拍照或摄像，从而将得到的照片或视频作为眼睛眨动信息上传至后台服务器。
优选的，所述眼睛眨动信息可以是眼睛眨动时间或眼睛眨动次数。但本发明优选的是收集眼睛眨动频率。也就是说，收集单位时间内眼睛眨动的次数。
优选的，所述眼睛眨动的频率为2次每秒、3次每秒、4次每秒或5次每秒。也就是说，单位之间内眼睛眨动的次数为2次、3次、4次或5次。
但本发明最优选眼睛眨动的频率为2次每秒。这样，用户能够快速完成眨眼验证。
所述步骤S22中，将获取得到的眼睛眨动信息上传至后台服务器。具体的上传方式可以通过网络传输上传。例如，先将用户终端连接至WiFi网络或移动网络(包括***、***和中国电信2G、3G、4G和5G网络)，然后通过网络，将眼睛眨动信息上传至后台服务器。
所述步骤S3中，后台服务器将根据所述校验算法对用户终端上传的眼睛眨动信息进行校验，得到相应的校验结果；并将用户终端上传的眼睛眨动信息和眼睛数据(存储于后台服务器中)进行对比，得到相应的对比结果。
关于校验算法和眼睛数据已在上述步骤中详述，故此不做赘述。
具体的校检步骤是根据眼睛眨动频率获取眼睛的坐标，从而根据所述校验算法进行计算。
具体的对比步骤是将眼睛的大小、颜色和瞳孔大小和眼睛数据对比，从而得到对比结果。
所述步骤S4中，如果步骤S3得到的校检结果和对比结果均为成功，那么返回登录成功的信息至用户终端。
优选的，所述步骤S4具体包括：
当所述校验结果和对比结果均为成功时，则返回登录成功信息至所述用户终端；
当所述校验结果和对比结果均为失败时，则返回登录失败信息至所述用户终端；
当所述校验结果失败，而对比结果成功时，则返回登录失败信息至所述用户终端；
当所述校验结果成功，而对比结果失败时，则返回登录失败信息至所述用户终端。
也就是说，只有当校检结果和对比结果均成功时，才返回相应的登录成功的通知至用户终端；否则，无论是校检结果失败还是对比结果失败，均返回登录失败的信息至用户终端。
当后台服务器返回登录成功的信息，则可以判定登录对象为用户本身；当后台服务器返回登录失败的信息，则可以判定登录对象为非法程序或机器人。
请参阅图2，本发明还提供一种基于人工智能验证登录对象的***10，其包括：
用户终端110，用于接收用户输入的眼睛眨动信息，用于将用户输入的眼睛眨动信息上传至后台服务器，以及接收登录成功信息；
后台服务器120，根据预设的校验算法对所述眼睛眨动信息进行校验，得到校验结果，以及将眼睛眨动信息与眼睛数据进行对比，得到对比结果。
优选的，所述眼睛眨动信息为眼睛眨动的频率。
优选的，所述眼睛眨动的频率为2次每秒、3次每秒、4次每秒或5次每秒。
关于上述用户终端110和后台服务器120的具体技术细节已在上述步骤中详述，故此不做赘述。
应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于人工智能验证登录对象的方法，其特征在于，包括：
A、当用户在用户终端中多次登录网站或应用程序失败时，调用与所述用户终端连接的摄像头模块；
B、通过摄像头模块接收用户输入的眼睛眨动信息，并将用户输入的眼睛眨动信息上传至后台服务器；
C、后台服务器根据预设的校验算法对所述眼睛眨动信息进行校验，得到校验结果，以及将眼睛眨动信息与眼睛数据进行对比，得到对比结果；
D、当所述校验结果和对比结果均为成功时，则返回登录成功信息至所述用户终端。
2.根据权利要求1所述基于人工智能验证登录对象的方法，其特征在于，所述步骤B具体包括：
B1、通过所述摄像头模块接收用户输入的眼睛眨动信息，并将眼睛眨动信息保存至所述用户终端；
B2、用户终端将所述眼睛眨动信息上传至后台服务器。
3.根据权利要求1所述基于人工智能验证登录对象的方法，其特征在于，所述步骤A之前包括：
预先定义校验算法，并将校验算法保存至后台服务器。
4.根据权利要求1所述基于人工智能验证登录对象的方法，其特征在于，所述步骤A之前还包括：
预先将收集多个用户的眼睛数据，并将所述眼睛数据上传至后台服务器。
5.根据权利要求1所述基于人工智能验证登录对象的方法，其特征在于，所述眼睛眨动信息为眼睛眨动的频率。
6.根据权利要求5所述基于人工智能验证登录对象的方法，其特征在于，所述眼睛眨动的频率为2次每秒、3次每秒、4次每秒或5次每秒。
7.根据权利要求1所述基于人工智能实现登录验证的方法，其特征在于，所述步骤D具体包括：
当所述校验结果和对比结果均为成功时，则返回登录成功信息至所述用户终端；
当所述校验结果和对比结果均为失败时，则返回登录失败信息至所述用户终端；
当所述校验结果失败，而对比结果成功时，则返回登录失败信息至所述用户终端；
当所述校验结果成功，而对比结果失败时，则返回登录失败信息至所述用户终端。
8.一种基于人工智能验证登录对象的***，其特征在于，包括：
用户终端，用于接收用户输入的眼睛眨动信息，用于将用户输入的眼睛眨动信息上传至后台服务器，以及接收登录成功信息；
后台服务器，根据预设的校验算法对所述眼睛眨动信息进行校验，得到校验结果，以及将眼睛眨动信息与眼睛数据进行对比，得到对比结果。
9.根据权利要求8所述基于人工智能实现登录验证的***，其特征在于，所述眼睛眨动信息为眼睛眨动的频率。
10.根据权利要求9所述基于人工智能实现登录验证的***，其特征在于，所述眼睛眨动的频率为2次每秒、3次每秒、4次每秒或5次每秒。
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