CN110532744A - 人脸登录方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

人脸登录方法、装置、计算机设备及存储介质 Download PDF

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CN110532744A CN201910662143.1A CN201910662143A CN110532744A CN 110532744 A CN110532744 A CN 110532744A CN 201910662143 A CN201910662143 A CN 201910662143A CN 110532744 A CN110532744 A CN 110532744A
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Abstract

本发明公开一种人脸登录方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括获取用户登录请求，用户登录请求中包含登录账号和识别密码；根据登录账号和识别密码进行登录，获取登录结果；若登录结果为登录成功，则向移动终端反馈与登录账号对应的验证采集信息；基于验证采集信息实时采集对应的目标视频流，调用与目标验证类型对应的活体检测接口对目标视频流进行活体检测，获取目标活体检测结果；若目标活体检测结果为活体检测成功，则从目标视频流中获取目标人脸图像，将目标人脸图像与登录账号相对应的标准图像进行匹配，获取图像匹配结果；若图像匹配结果为匹配成功，则控制移动终端显示相应的显示界面，以提高APP活体验证的选择性单一的问题。

Description

人脸登录方法、装置、计算机设备及存储介质
技术领域
本发明涉及身份验证技术领域，尤其涉及一种人脸登录方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
目前，随着电子科技发展，移动终端的下载的APP越来越多，通常APP登录方式均采用账号和密码相结合的方式或者第三方账号授权登录方式进行登录，以此来保证APP安全。但是通过账号和密码相结合或者第三方账号授权登录很容易被非本人操作攻击，当前部分APP采用指纹识别方式以增加APP的安全性，但是采用指纹识别的登录方式，需要特定硬件设备的支持，且用户进入应用APP时，移动终端会发出需要进行指纹验证的提醒消息，用户根据指纹验证的提醒消息进行指纹验证，用户手指污垢、油脂以及汗水对解锁的影响较大，使得不能保证验证的准确性，因此，提高APP登录的安全性成为亟待解决的问题。部分APP采用人脸识别加活体检测检测模型以增加APP的安全性，但是通过一种验证形式进行验证，使得用户选择性不高，且不适用不同场景下使用。
发明内容
本发明实施例提供一种人脸登录方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决当前APP活体验证的选择性单一的问题。
一种人脸登录方法，包括：
获取用户登录请求，所述用户登录请求中包含登录账号和识别密码；
根据所述登录账号和所述识别密码进行登录，获取登录结果；
若所述登录结果为登录成功，则向移动终端反馈与所述登录账号对应的验证采集信息；
基于所述验证采集信息实时采集对应的目标视频流，确定与所述登录账号对应的目标验证类型，调用与所述目标验证类型对应的活体检测接口对所述目标视频流进行活体检测，获取目标活体检测结果；
若所述目标活体检测结果为活体检测成功，则从所述目标视频流中获取目标人脸图像，将所述目标人脸图像与所述登录账号相对应的标准图像进行匹配，获取图像匹配结果；
若所述图像匹配结果为匹配成功，则控制移动终端显示相应的显示界面。
一种人脸登录装置，包括：
登录请求获取模块，用于获取用户登录请求，所述用户登录请求中包含登录账号和识别密码；
登录结果获取模块，用于根据所述登录账号和所述识别密码进行登录，获取登录结果；
验证采集信息获取模块，用于若所述登录结果为登录成功，则向移动终端反馈与所述登录账号对应的验证采集信息；
目标活体检测结果获取模块，用于基于所述验证采集信息实时采集对应的目标视频流，确定与所述登录账号对应的目标验证类型，调用与所述目标验证类型对应的活体检测接口对所述目标视频流进行活体检测，获取目标活体检测结果；
图像匹配结果获取模块，用于若所述目标活体检测结果为活体检测成功，则从所述目标视频流中获取目标人脸图像，将所述目标人脸图像与所述登录账号相对应的标准图像进行匹配，获取图像匹配结果；
显示模块，用于若所述图像匹配结果为匹配成功，则控制移动终端显示相应的显示界面。
一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述人脸登录方法。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述人脸登录方法。
上述提供一种人脸登录方法、装置、计算机设备和存储介质，获取用户登录请求，根据登录账号和识别密码进行登录，若登录结果为登录成功，则向移动终端反馈与登录账号对应的验证采集信息，避免登录结果为登录失败，还需进行活体检测和人脸匹配的步骤，减少服务端运行资源。基于验证采集信息实时采集对应的目标视频流，确定与登录账号对应的目标验证类型，调用与目标验证类型对应的活体检测接口对目标视频流进行活体检测，获取目标活体检测结果，实现根据用户预先设定的验证类型进行活体检测，减少非法攻击，提高验证类型的选择性，以适用不同场景下进行活体验证。若目标活体检测结果为活体检测成功，则从目标视频流中获取目标人脸图像，将目标人脸图像与登录账号相对应的标准图像进行匹配，若图像匹配结果为匹配成功，则控制移动终端显示相应的显示界面，提高APP登录的安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一实施例中人脸登录方法的应用环境示意图；
图2是本发明一实施例中人脸登录方法的流程图；
图3是本发明一实施例中人脸登录方法的流程图；
图4是本发明一实施例中人脸登录方法的流程图；
图5是本发明一实施例中人脸登录方法的流程图；
图6是本发明一实施例中人脸登录方法的流程图；
图7是本发明一实施例中人脸登录方法的流程图；
图8是本发明一实施例中人脸登录方法的流程图；
图9是本发明一实施例中人脸登录装置的原理框图；
图10是本发明一实施例中计算机设备的一示意图。
具体实施方式
下面将结和本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供的人脸登录方法，可应用在如图1的应用环境中，该人脸登录方法应用在APP中，移动终端与APP的服务端网络连接。当获取到用户登录请求时，先根据登录账号和识别密码进行登录，若登录成功时，则对用户对应的目标视频流进行活体检测和人脸匹配，以使进行APP登录操作的为用户本人且为活体，提高APP登录的安全性。其中，移动终端可以但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。服务端可以用独立的服务端或者是多个服务端组成的服务端集群来实现。
在一实施例中，如图2所示，提供一种人脸登录方法，以该方法应用在图1中的服务端为例进行说明，具体包括如下步骤：
S10：获取用户登录请求，用户登录请求中包含登录账号和识别密码。
其中，用户登录请求是指用户基于移动终端触发的访问APP的请求。其中，触发方式包括但不局限于点击、触摸或滑动APP图标等方式。登录账号是指在移动终端中进行APP登录验证时所需使用的账号，通过登录账号可确定是否允许用户访问APP。识别密码是指在移动终端中进行APP登录验证时与登录账号对应的密码。
具体地，移动终端中包含多个APP对应的应用图标，当用户基于移动终端所显示的应用图标触发的用户登录请求时，服务端以获取到用户登录请求，用户登录请求包含登录账号和识别密码，服务端通过登录账号和识别密码可确定该用户是否可访问APP，以保证APP的安全性。
S20：根据登录账号和识别密码进行登录，获取登录结果。
其中，登录结果是指服务端根据登录账号和识别密码进行验证的结果，其中，登录结果包括登录成功和登录失败。
具体地，移动终端向服务端第一次发起登录请求时，不传输登录账号和密码，服务端采用RSA算法产生一对公钥和私钥。将公钥发送给客户端，并保留私钥，客户端收到公钥后，加密识别密码，移动终端向服务端发起第二次登录请求，传输登录账号和加密后的识别密码。服务端采用保留的私钥对密文进行解密，得到真正的密码，并根据登录账号和识别密码与数据库中已注册账号进行比对，并判断识别密码的准确性，以获取登录结果。
进一步地，服务端先通过关键词匹配算法将登录账号与数据库中已注册账号进行匹配，获取匹配成功的已注册账号对应的密码，将识别密码与已注册账号对应的密码进行匹配；若匹配成功，则获取到登录结果为登录成功；若匹配失败，则反馈登录失败提醒信息。
更具体地，服务端通过关键词匹配算法从数据库中未获取到与登录账号相匹配的已注册账号，则可能该登录账号未注册，则获取到登录结果为登录失败，生成账号错误提醒信息，并反馈给服务端，以便用户根据提醒信息重新登录或者进行注册；或者通过关键词匹配算法从数据库中获取到与登录账号相匹配的已注册账号，若识别密码与该密码匹配失败，则获取到登录结果为登录失败，并生成密码错误提醒信息，并反馈给服务端，以便用户根据提醒信息重新输入识别密码，以便重新登录。
S30：若登录结果为登录成功，则向移动终端反馈与登录账号对应的验证采集信息。
其中，验证采集信息是指根据登录账号确定的采集信息，由于不同登录账号对应的验证类型不同，则生成的验证采集信息不同。
具体地，服务端根据登录账号和识别密码进行登录，登录结果为登录成功，则根据登录账号查找预设的与登录账号对应的目标验证类型；将目标验证类型和预设话术结合，生成验证采集信息并反馈给移动终端。其中，目标验证类型是指与登录账号对应的预设的验证类型，包括静默活体验证类型和动作活体验证类型。其中，静默活体验证类型是指用户只需将人脸图像置于采集区域，无需用户动作配合，就能判断目标视频流中待处理图像是否为活体。动作活体验证类型是指用户需要根据预设动作指令进行配合，如张嘴、摇头、眨眼、向左转头和向右转头等，用户配合正确则为活体，用户配合错误则为非活体。
若目标验证类型为静默活体验证类型时，则将预设话术作为验证采集信息反馈给移动终端，其中，预设话术可为“请将人脸置于采集区域”，用户可根据验证采集信息，基于移动终端进行相应操作。若目标验证类型为动作活体验证类型时，获取预设动作指令，预设动作指令包括张嘴、摇头、眨眼、向左转头和向右转头等，将与登录账号对应的预设动作指令和预设话术作为验证采集信息反馈给移动终端，例如，“请将人脸置于采集区域，并执行xx动作”，用户可基于移动终端，根据验证采集信息进行相应操作。其中，预设动作指令是指用户基于移动终端预先设定的可用于活体验证的动作指令。
S40：基于验证采集信息实时采集对应的目标视频流，确定与登录账号对应的目标验证类型，调用与目标验证类型对应的活体检测接口对目标视频流进行活体检测，获取目标活体检测结果。
其中，目标视频流是指用户根据验证采集信息进行配合，采集到的一系列图像形成的视频流。活体检测是指判断目标视频流中的生物特征是否来自有生命的个体。活体检测接口是指预先配置好的可用于活体检测的接口。目标活体检测结果是指对目标视频流进行检测后，所判断的生物特征是否为活体的结果，其中，目标活体检测结果包括活体检测成功，即目标视频流中生物特征为活体，还包括活体检测失败，即目标视频流中生物特征为非活体。
具体地，用户可基于移动终端，根据验证采集信息进行相应的操作，服务端获取拍摄模块实时采集的相应的目标视频流，其中，拍摄模块具体可为移动终端内置的摄像头。服务端获取到目标视频流后，调用相应的活体检测接口对目标视频流进行活体检测，获取目标活体检测结果。
更具体地，不同目标验证类型对应的验证采集信息不同，根据验证采集信息获取到与目标验证类型对应的目标视频流，当目标验证类型为静默活体验证类型时，服务端调用静默活体验证类型对应的活体检测接口中的活体检测模型对目标视频流进行活体检测，获取目标活体检测结果；当目标验证类型为动作活体验证类型时，则调用与预设动作指令对应的活体检测接口中的活体检测模型对目标视频流进行活体检测，获取目标活体检测结果。服务端通过根据用户预先设定验证类型，向移动终端反馈验证采集信息，以获取目标视频流为与目标验证类型相应的视频流，通过调用与目标验证类型对应的活体检测接口对目标视频流进行活体检测，使得活体检测更为精准，且适用于不同应用场景进行活体检测，通过静默活体验证类型和动作活体验证类型以提高活体检测的验证类型的选择性。
S50：若目标活体检测结果为活体检测成功，则从目标视频流中获取目标人脸图像，将目标人脸图像与登录账号相对应的标准图像进行匹配，获取图像匹配结果。
其中，目标人脸图像是指抓拍到的用于人脸匹配的用户正脸图像。图像匹配结果是指目标人脸图像与标准图像的匹配结果，其中，图像匹配结果包括匹配成功，则目标人脸图像与标准图像相匹配，是合法用户进行登录操作；还包括匹配失败，则目标人脸图像与标准图像不匹配，则非合法用户进行登录操作。
具体地，若目标活体检测结果为活体检测成功，说明目标视频流中生物特征为活体，则服务端通过OpenCV工具获取到目标视频流中的人脸图像，对人脸图像进行正脸检测，以获取到用户的正脸图像作为目标人脸图像，以提高人脸匹配的准确度。将目标人脸图像与数据库中预先录入的与登录账号对应的标准图像进行匹配，以获取到图像匹配结果。更具体地，服务端先提取目标人脸图像对应的图像特征，采用余弦相似度算法计算图像特征与标准图像对应的特征的相似度，若相似度大于预设阈值，则获取到的图像匹配结果为匹配成功；若相似度不大于预设阈值，则获取到的图像匹配结果为匹配失败。
S60：若图像匹配结果为匹配成功，则控制移动终端显示相应的显示界面。
具体地，若图像匹配结果为匹配成功，说明用户输入的登录账号和识别密码登录成功，该用户为活体且为合法用户操作，则服务端控制移动终端显示APP的显示界面。
步骤S10-S60中，获取用户登录请求，服务端根据登录账号和识别密码进行登录，若登录结果为登录成功，则向移动终端反馈与登录账号对应的验证采集信息，避免登录结果为登录失败，还需进行活体检测和人脸匹配的步骤，减少服务端运行资源。基于验证采集信息实时采集对应的目标视频流，确定与登录账号对应的目标验证类型，调用与目标验证类型对应的活体检测接口对目标视频流进行活体检测，获取目标活体检测结果，实现根据用户预先设定的验证类型进行活体检测，减少非法攻击，提高验证类型的选择性，以适用不同场景下验证。若目标活体检测结果为活体检测成功，则服务端从目标视频流中获取目标人脸图像，将目标人脸图像与登录账号相对应的标准图像进行匹配，若图像匹配结果为匹配成功，则控制移动终端显示相应的显示界面，提高APP登录的安全性。
在一实施例中，如图3所示，在步骤S10之前，即在获取用户登录请求之前，人脸登录方法还具体包括如下步骤：
S101：获取账号注册请求，账号注册请求中包括登录账号、注册密码和用户信息。
其中，注册密码是指账号注册时所输入的密码，后续可用来判断用户APP登录时的识别密码是否正确。
具体地，当用户进行APP登录时，用户预先需要进行账号注册操作，该APP提供一账号注册端口，通过该注册端口获取移动终端发送的账号注册请求，账号注册请求中包括登录账号、注册密码和用户信息，其中，用户信息中包括姓名、年龄、职业、年收入和联系方式等。
S102：根据登录账号、注册密码和用户信息进行账号注册，基于用户信息确定用户等级，并获取与用户等级相对应的验证类型选择信息。
具体地，服务端获取到登录账号、注册密码和用户信息后，根据登录账号、注册密码和用户信息进行账号注册，以便后续根据登录账号和识别密码进行登录。账号注册后，由于该APP登录设定的需要进行活体检测和人脸匹配，因此，先根据用户信息确定用户等级，根据用户等级确定相对应的验证类型选择信息，其中，验证类型选择信息是指与用户等级对应的可进行选择的验证类型的信息，如包含静默活体验证类型和动作活体验证类型。可以理解地，用户等级越高，可选择的为安全系数较高的活体验证类型，反之，用户等级越低，可选择每一活体验证类型。例如，静默活体验证类型的安全系数较低，单个动作活体验证类型的安全系数中等，多个组合动作活体验证类型的安全系数较高等。
S103：获取移动终端基于验证类型选择信息反馈的目标验证类型和标准图像，将登录账号、注册密码、目标验证类型和标准图像关联存储至数据库中。
其中，目标验证类型是指用户基于移动终端，根据验证类型选择信息反馈的验证类型。标准图像是指用户录入的正脸图像，可用于后续人脸匹配，确定是否为合法用户进行APP登录操作。
具体地，获取移动终端基于验证类型选择信息反馈的目标验证类型，若目标验证类型为动作活体验证类型，还需确定预设动作指令，即从张嘴，摇头，眨眼，向左转头和向右转头中选取的至少一个动作指令，若用户未选择动作指令，则默认为随机指令，即目标验证类型是动作活体验证类型时，从张嘴，摇头，眨眼，向左转头和向右转头中随机选取一个或多个动作指令作为预设动作指令。由于该APP登录时，需要进行人脸匹配，因此还需要获取用户的标准图像，其中，用户标准图像可为正面拍摄的图像，将登录账号、注册密码、目标验证类型和标准图像关联存储至数据库中。
步骤S101-S103中，服务端获取账号注册请求，根据登录账号、注册密码和用户信息进行账号注册，以便后续根据登录账号进行APP登录操作。基于用户信息确定用户等级，并获取与用户等级相对应的验证类型选择信息，实现不同用户等级可选择的验证类型不同。获取移动终端基于验证类型选择信息反馈的目标验证类型和标准图像，便于后续根据目标验证类型进行活体验证，根据标准图像进行人脸匹配。
在一实施例中，如图4所示，在步骤S20之后，即在根据登录账号和识别密码进行登录，获取登录结果之后，人脸登录方法还具体包括如下步骤：
S201：若登录结果为登录失败，更新登录失败次数；
其中，登录失败次数是指用户根据登录账号和识别密码登录失败的次数。
具体地，若根据登录账号和识别密码登录失败，更新登录失败信息，以便基于登录失败次数，以便后续确定服务端是否需要对登录账号进行锁定操作或者是提醒操作。
S202：若登录失败次数大于预设次数阈值，则在预设锁定期限内对登录账号进行锁定。
其中，预设次数阈值是指预先设定的用于确定是否需要对登录账号进行锁定操作的阈值。优选地，预设次数阈值为5次。
具体地，服务端通过将登录失败次数与预设次数阈值进行比对，若登录失败次数大于预设次数阈值，则在预设锁定期限内对登录账号进行锁定，以提高APP登录的安全性，避免用户误触碰或误点击等情况。其中，预设锁定期限是指预先设定的对登录账号进行锁定的期限，例如，一天内对登录账号进行锁定，无法根据登录账号和识别密码进行登录操作。
S203：若登录失败次数不大于预设次数阈值，则基于登录失败次数生成查询的登录失败提醒信息。
具体地，若登录失败次数大于预设次数阈值，则服务端基于登录失败次数生成查询的登录失败提醒信息，将登录失败提醒信息反馈给移动终端，该登录失败提醒信息还包括可登陆次数，其中，登录次数是指根据预设登录次数和登录失败次数确定的次数。例如，预设次数阈值为5次，登录失败次数为1次，那么登录失败提醒信息为“您好，您的登录账号或者识别密码不正确，您还有4次机会，登录账号将会被锁定”。
步骤S201-S203中，若登录结果为登录失败，更新登录失败次数；若登录失败次数大于预设次数阈值，则在预设锁定期限内对登录账号进行锁定，提高APP登录的安全性。若登录失败次数不大于预设次数阈值，则服务端基于登录失败次数生成查询的登录失败提醒信息，便于用户根据登录失败提醒信息重新登录。
在一实施例中，如图5所示，步骤S40中，即基于验证采集信息实时采集对应的目标视频流，确定与登录账号对应的目标验证类型，调用与目标验证类型对应的活体检测接口对目标视频流进行活体检测，获取目标活体检测结果，具体包括如下步骤：
S41：基于验证采集信息，实时对拍摄模块采集的原始图像进行人脸检测，若原始图像中检测到人脸图像，则获取预设时间段的目标视频流。
其中，原始图像是指通过拍摄模块实时采集的图像。人脸图像是指包含人脸的图像。预设时间段是指预先设定的采集活体检测的时间段。
具体地，服务端向移动终端反馈验证采集信息之后，用户根据验证采集信息进行相应的操作，服务端则实时对拍摄模块采集的原始图像进行人脸检测，具体可采用OpenCV工具对原始图像进行人脸检测，以判断采集区域中的原始图像是否包含人脸，若原始图像不包含人脸图像，则继续执行步骤S41；若原始图像包含人脸图像，则从检测到人脸图像开始，获取预设时间段内的目标视频流，例如，获取10秒包含人脸图像的目标视频流。
S42：采用ACE算法对目标视频流中每一帧待识别图像进行增强处理，获取待处理图像。
其中，待识别图像是指通过拍摄模块采集到的包含人脸的图像。待处理图像是指对待识别图像进行增强处理的图像。
具体地，目标视频流包含至少两帧待识别图像。服务端从获取到的目标视频流中，按照时序提取每一帧待识别图像，通过ACE算法对目标视频流每一待识别图像进行图像增强处理，获取待处理图像，以提高后续活体检测的精准度，且根据时序提取每一帧待识别图像，防止中途切换人。其中，ACE(Automatic Color Enhancement，自动色彩增强算法)，由于目标视频流中待识别图像的生物特征为活体，处于动态，为了使获取到的图像的细节更清楚，活体检测的准确率更精准，因此加入了ACE算法对待识别图像进行增强处理。其中，ACE算法的原理是将一幅图像分成两个部分：一是低频部分，可以通过图像的低通滤波(平滑模糊)获得；二是高频部分，可以由原图减去低频部分得到。而算法的目标是增强代表细节的高频部分，即对高频部分乘以某个增益值，然后重组得到增强的图像为待处理图像。
S43：根据登录账号确定对应的目标验证类型，采用与目标验证类型对应的活体检测接口，对待处理图像进行活体检测，获取目标活体检测结果。
具体地，数据库中存储有登录账号与目标验证类型的关联关系。通过登录账号查找数据库，获取与登录账号对应的目标验证类型，采用与目标验证类型对应的活体检测接口对待处理图像进行活体检测，即目标验证类型为静默活体验证类型，则采用与静默活体验证类型对应的活体检测接口对待处理图像进行活体检测，获取目标活体检测结果；目标验证类型为动作活体验证类型，则采用与动作活体验证类型对应的活体检测接口对待处理图像进行活体检测，获取目标活体检测结果。
步骤S41-S43中，服务端基于验证采集信息，实时对拍摄模块采集的原始图像进行人脸检测，若原始图像中检测到人脸图像，则获取预设时间段的目标视频流，避免后续活体检测时目标视频流中不包含人脸图像。采用ACE算法对目标视频流中每一帧待识别图像进行增强处理，获取待处理图像，提高后续活体检测的精准性。服务端根据登录账号确定对应的目标验证类型，采用与目标验证类型对应的活体检测接口，对待处理图像进行活体检测，实现不同验证类型对应不同的活体检测接口，提高活体检测的精准性。
在一实施例中，目标验证类型包括静默活体验证类型和动作活体验证类型。
如图6所示，步骤S43中，即采用与目标验证类型对应的活体检测接口，对待处理图像进行活体检测，获取目标活体检测结果，具体包括如下步骤：
S4311：若目标验证类型为静默活体验证类型，获取与静默活体验证类型对应的静默活体检测模型。
其中，静默活体检测模型是指预先训练好的可进行真人活体校验的模型。
具体地，服务端先获取预先设定的与登录账号对应的目标验证类型，若目标验证类型为静默活体验证类型，则获取与静默活体验证类型对应的静默活体检测模型，具体可采用现有的静默活体检测模型，通常静默活体检测模型会提供API接口，通过调用API接口获取到静默活体检测模型，通过获取与目标验证类型对应的活体检测模型进行活体检测，使得目标活体检测结果更为精准。
S4312：采用静默活体检测模型对待处理图像进行活体检测，获取每一待处理图像对应的单帧检测结果。
其中，单帧检测结果是指通过静默活体检测模型对每一待处理图像的检测结果。
具体地，将每一待处理图像输入到静默活体检测模型中，通过静默活体检测模型对待处理图像进行识别，获取与每一待处理图像对应的参考分值，若参考分值大于分值阈值，则获取到与待处理图像对应的单帧检测结果为活体检测成功；若参考分值不大于分值阈值，则获取到与待处理图像对应的单帧检测结果为活体检测失败。其中，参考分值是指通过静默活体检测模型对待处理图像进行识别，所输出的分值。分值阈值是指根据经验设定的用于确定待处理图像是否为活体检测成功的值。
S4313：若所有单帧检测结果均为活体检测成功，则获取的目标活体检测结果为活体检测成功。
具体地，服务端获取每一待处理图像对应的单帧检测结果，若每一单帧检测结果均为活体检测成功，则目标活体检测结果为活体检测成功；若存在至少一个单帧检测结果为活体检测失败，则目标活体检测结果为活体检测失败。
步骤S4311-S4313中，若目标验证类型为静默活体验证类型，则服务端获取与静默活体验证类型对应的静默活体检测模型，实现不同的目标验证类型采用的活体检测模型不同，提高活体检测成功率。服务端采用静默活体检测模型对待处理图像进行活体检测，获取每一待处理图像对应的单帧检测结果，若所有单帧检测结果均为活体检测成功，则获取的目标活体检测结果为活体检测成功，避免人脸照片和人脸假体面具等的攻击，提高安全性。
或者，
S4321：若目标验证类型为动作活体验证类型，则确定与登录账号对应的至少一个预设动作指令，获取与至少一个预设动作指令对应的动作活体检测模型。
具体地，若服务端判断出预先设定的与登录账号对应的验证类型为动作活体验证类型，则进一步获取预先设定的与登录账号对应的至少一个预设动作指令，可以理解地，预设动作指令可以是单个动作指令，也可以是多个动作指令，还可以是随机动作指令，若是用户设定的为随机动作指令，则可根据预设动作中随机抽取动作或者动作结合作为预设动作指令。服务端根据至少一个预设动作指令，获取与至少一个预设动作指令对应的动作活体检测模型。
进一步地，不同预设动作指令对应的动作活体检测模型不同。在进行动作活体检测模型训练时，输入服务端预设动作指令的不同状态下的样本，例如，动作指令为张嘴动作，获取大量用户闭嘴、微张嘴和张嘴等动作状态对应的样本，并进行相应地标注，再通过模型进行训练，以获取到能够输出闭嘴、微张嘴和张嘴等对应的概率的动作活体检测模型，本实施例中，模型包括但不局限于SVM分类器和卷积神经网络(Convolutional NeuralNetworks,CNN)模型等。后续服务端可通过输出的闭嘴、微张嘴和张嘴等动作状态可判别该用户是否为活体。
S4322：采用动作活体检测模型对待处理图像进行活体检测，获取每一待处理图像对应的动作检测结果。
其中，动作检测结果是指通过动作活体检测模型对待处理图像进行识别，确定与待处理图像对应的动作状态的结果。
具体地，服务端将每一待处理图像输入到动作活体检测模型中，通过动作活体检测模型对待处理图像进行识别，获取每一待处理图像对应的输出概率，根据输出概率确定每一待处理图像对应的动作状态作为动作检测结果，可以理解地，获取输出每一动作状态对应的概率，将最大概率对应的动作状态作为与待处理图像对应的动作检测结果。例如，与登录账号对应的预设验证条件为张嘴，通过动作检测模型对每一待处理图像进行识别，获取与待处理图像的输出概率，如闭嘴的概率为百分之九十五、微张嘴的概率为百分之三和张嘴的概率为百分之二，那么与待处图像对应的动作状态为闭嘴，即将闭嘴作为动作检测结果。
S4323：若至少两帧待处理图像对应的动作检测结果不相同，则获取的目标活体检测结果为活体检测成功。
具体地，服务端获取每一待处理图像对应的动作检测结果，即确定与每一待处理图像对应的动作状态，判断每一待处理图相对应的动作状态是否相同；若至少两帧待处理图像对应的动作状态不相同，则获取的目标活体检测结果为活体检测成功；若每一待处理图像对应的动作状态相同，则获取的目标活体检测结果为活体检测失败。需要说明的是，在若至少两帧待处理图像对应的动作状态不相同之后，根据每一动作状态判断是否为符合常规的完整的动作。例如，从闭嘴→微张嘴→张嘴。
进一步地，每一待处理图像携带有时间标识，每一采用动作活体检测模型对待处理图像进行识别时，根据时序判断每一待处理图像是否为是否为连续图像，若为连续图像，且至少两帧待处理图像对应的动作检测结果不相同，则获取的目标活体检测结果为活体检测成功。
步骤S4321-S43224中，若目标验证类型为动作活体验证类型，则确定与登录账号对应的至少一个预设动作指令，获取与至少一个预设动作指令对应的动作活体检测模型，实现不同预设动作指令，所采用的动作活体检测模型不同。通过与预设动作指令对应动作活体检测模型进行活体检测，提高活体检测准确率。采用动作活体检测模型对待处理图像进行活体检测，获取每一待处理图像对应的动作检测结果，若至少两帧待处理图像对应的动作检测结果不相同，则获取的目标活体检测结果为活体检测成功，以防止活体检测中的照片和视频剪辑方式等欺骗行为，提高活体检测的可靠性和安全性。
步骤S4311-S4313和步骤S4321-S43224中，不同的目标验证类型对应不同的活体检测接口，即静默活体验证类型和动作活体验证类型分别不同的活体检测模型进行活体检测，提高活体检测准确率。通过提供静默活体检测类型和动作活体检测类型两种验证类型，以提高用户选择的验证类型，且不同验证类型可应用于不同应用场景，例如，静默活体验证类型可适用于会议、公共场合和正式场合等。
进一步地，由于不同场景需要不同的验证类型，获取移动终端发送的验证类型切换请求，验证类型切换请求包含修改验证类型；根据验证类型切换请求将目标验证类型切换至修改验证类型。具体地，当目标验证类型为动作活体验证类型时，若用户需要开会，需要切换目标验证类型，则向服务端发送验证类型切换请求，验证来兴切换请求中包含的修改类型为静默活体验证类型，服务端根据验证类型切换请求，将目标验证类型从动作活体验证类型切换至静默活体验证类型。通过本步骤，可实现根据用户需求实时切换验证类型，以更好地应用于不同场景。
在一实施例中，如图7所示，人脸登录方法还具体包括如下步骤：
S501：若目标活体检测结果为活体检测失败，或者图像匹配结果为匹配失败，则将随机验证码发送给登录帐号关联的手机号码对应的移动终端。
其中，随机验证码是指通过验证码生成器随机生成的验证码，具体可为6位数的验证码。
具体地，当目标活体检结果为活体检测失败时，则可能受到恶意攻击，或者图像匹配结果为匹配失败，则可能不是合法用户进行APP登录操作，服务端根据登录账号确定与登录账号对应的手机号码，通过验证码生成器生成随机验证码，将随机验证码发送给手机号码对应的移动终端，以确定是否为恶意攻击，或者合法用户进行APP登录操作。
S502：获取移动终端发送的登录验证码，若登录验证码与随机验证码匹配成功，则控制移动终端显示相应的显示界面。
其中，登录验证码是指移动终端依据随机验证码发送给服务端的验证码。
具体地，服务端获取移动终端发送的登录验证码，采用匹配算法将登录验证码与随机验证码进行匹配，获取匹配结果。若登录验证码与随机验证码是匹配成功，则控制移动终端显示相应的显示界面。若登录验证码与随机验证码匹配失败，则在预设锁定期限内对登录账号进行锁定。其中，匹配算法包括但不局限于DFA算法、AC自动机和KMP(Knuth-Morris-Pratt，努特-莫里斯-普拉特)算法。
步骤S501-S502中，若目标活体检测结果为活体检测失败，或者图像匹配结果为匹配失败，则将随机验证码发送给登录帐号关联的手机号码对应的移动终端，获取移动终端发送的登录验证码，若登录验证码与随机验证码匹配成功，则控制移动终端显示相应的显示界面，以实现通过随机验证码进行验证，避免恶意攻击。
在一实施例中，如图8所示，在步骤S60之后，即在若图像匹配结果为匹配成功，则控制移动终端显示相应的显示界面之后，人脸登录方法还具体包括如下步骤：
S601：实时对显示界面进行操作监控，获取未操作时间。
其中，未操作时间是指用户在显示界面最后一次进行操作的停止时间至***当前时间的时间段。
具体地，服务端可调用operate()函数来判断是否长时间对显示界面未进行相应操作；若是，则获取最后一次进行操作的停止时间和***当前时间，根据停止时间和***当前时间，确定未操作时间。例如，停止时间为一点五分，***当前时间为一点十五分，那么未操作时间为十分钟。通过监听函数对显示界面进行监听，以确定用户是否长时间未操作，若用户长时间未操作，为避免占用服务端资源，可进行锁屏操作。
S602：若未操作时间达到预设时间阈值，则对显示界面进行锁屏操作。
其中，预设时间阈值是指预先设定的需要对显示界面进行锁定的值，例如，若用户未操作时间达到十分钟，则进行锁屏操作，即预设时间阈值为十分钟。
具体地，实时获取未操作时间，将未操作时间与预设时间阈值进行比对，若未操作时间达到预设时间阈值，说明用户长时间在显示界面未进行相应的操作，则对显示界面进行锁屏操作。例如，步骤S601中实施例所示，未操作时间为十分钟，预设时间阈值为十分钟，则在一点十五分对显示界面进行锁屏操作，减少服务端运行资源。
S603：获取界面操作请求，界面操作请求包括操作时间。
其中，操作时间是指移动终端向服务端发送界面操作请求时，显示界面进行锁屏的时间至***当前时间的时间。例如，一点十五分对显示界面进行锁屏操作，而向服务端发送界面操作请求时，***当前时间为一点十六分，那么操作时间为一分钟。
具体地，当显示界面锁屏后，用户需要重新对显示界面进行操作时，则基于移动终端向服务端发送界面操作请求，界面操作请求中包含操作时间。
S604：若操作时间在预设锁屏时间内，则控制移动终端显示相应的显示界面。
其中，预设锁屏时间是预先设定的显示界面进行锁屏后，无需重新验证操作的时间。例如，显示界面锁屏后，用户在二分钟之内发送界面操作请求，则无需重新进行验证操作，可直接显示相应的显示界面。
具体地，服务端获取到操作时间后，将操作时间与预设锁屏时间进行比对，若操作时间在预设锁屏时间内，则根据界面操作请求控制移动终端显示相应的显示界面。例如，操作时间为一分钟，预设锁屏时间为二分钟，则根据界面操作请求，控制移动终端显示相应的显示界面。
S605：若操作时间不在预设锁屏时间内，则向移动终端发送登录提醒信息，执行向移动终端反馈与登录账号对应的验证采集信息的步骤。
其中，登录提醒信息是指向移动终端发送的需要重新进行验证的提醒信息。例如，“由于长时间未进行操作，请重新登录”。
具体地，若操作时间不在预设锁屏时间内，向移动终端发送登录提醒信息，并执行向移动终端反馈与登录账号对应的验证采集信息，即执行步骤S30，以便用户重新进行验证。例如，若操作时间为五分钟，预设锁屏时间为二分钟，则向移动终端发送登录提醒信息，执行步骤S30。
步骤S601-S605中，实时对显示界面进行操作监控，获取未操作时间，若未操作时间达到预设时间阈值，则对显示界面进行锁屏操作，以减少服务端运行资源。获取界面操作请求，界面操作请求包括操作时间，若操作时间在预设锁屏时间内，则控制移动终端显示相应的显示界面，避免用户重复进行验证。若操作时间不在预设锁屏时间内，则向移动终端发送登录提醒信息，执行向移动终端反馈与登录账号对应的验证采集信息，以提高安全性。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
在一实施例中，提供一种人脸登录装置，该人脸登录装置与上述实施例中人脸登录方法一一对应。如图9所示，该人脸登录装置包括登录请求获取模块10、登录结果获取模块20、验证采集信息获取模块30、目标活体检测结果获取模块40、图像匹配结果获取模块50和显示模块60。各功能模块详细说明如下：
登录请求获取模块10，用于获取用户登录请求，用户登录请求中包含登录账号和识别密码。
登录结果获取模块20，用于根据登录账号和识别密码进行登录，获取登录结果。
验证采集信息获取模块30，用于若登录结果为登录成功，则向移动终端反馈与登录账号对应的验证采集信息。
目标活体检测结果获取模块40，用于基于验证采集信息实时采集对应的目标视频流，确定与登录账号对应的目标验证类型，调用与目标验证类型对应的活体检测接口对目标视频流进行活体检测，获取目标活体检测结果。
图像匹配结果获取模块50，用于若目标活体检测结果为活体检测成功，则从目标视频流中获取目标人脸图像，将目标人脸图像与登录账号相对应的标准图像进行匹配，获取图像匹配结果。
显示模块60，用于若图像匹配结果为匹配成功，则控制移动终端显示相应的显示界面。
在一实施例中，在登录请求获取模块10之前，人脸登录装置包括账号注册请求获取单元、验证类型选择信息获取单元和数据存储单元。
账号注册请求获取单元，用于获取账号注册请求，账号注册请求中包括登录账号、注册密码和用户信息。
验证类型选择信息获取单元，用于根据登录账号、注册密码和用户信息进行账号注册，基于用户信息确定用户等级，并获取与用户等级相对应的验证类型选择信息。
数据存储单元，用于获取移动终端基于验证类型选择信息反馈的目标验证类型和标准图像，将登录账号、注册密码、目标验证类型和标准图像关联存储至数据库中。
在一实施例中，在登录结果获取模块20之后，人脸登录装置还包括登录失败次数更新单元、登录账号锁定单元和登录失败提醒信息反馈单元。
登录失败次数更新单元，用于若登录结果为登录失败，更新登录失败次数。
登录账号锁定单元，用于若登录失败次数大于预设次数阈值，则在预设锁定期限内对登录账号进行锁定。
登录失败提醒信息反馈单元，用于若登录失败次数不大于预设次数阈值，则基于登录失败次数生成查询的登录失败提醒信息。
在一实施例中，目标活体检测结果获取模块40，包括目标视频流获取单元、待处理图像获取单元和目标活体检测结果获取单元。
目标视频流获取单元，用于基于验证采集信息，实时对拍摄模块采集的原始图像进行人脸检测，若原始图像中检测到人脸图像，则获取预设时间段的目标视频流。
待处理图像获取单元，用于采用ACE算法对目标视频流中每一帧待识别图像进行增强处理，获取待处理图像。
目标活体检测结果获取单元，用于根据登录账号确定对应的目标验证类型，采用与目标验证类型对应的活体检测接口，对待处理图像进行活体检测，获取目标活体检测结果。
在一实施例中，目标验证类型包括静默活体验证类型和动作活体验证类型。
目标活体检测结果获取单元，包括静默活体检测模型获取子单元、单帧检测结果获取子单元和第一目标活体检测结果获取子单元，或者，目标活体检测结果获取单元包括动作活体检测模型获取子单元、动作检测结果获取子单元和第二目标活体检测结果获取子单元。
静默活体检测模型获取子单元，用于若目标验证类型为静默活体验证类型，获取与静默活体验证类型对应的静默活体检测模型。
单帧检测结果获取子单元，用于采用静默活体检测模型对待处理图像进行活体检测，获取每一待处理图像对应的单帧检测结果。
第一目标活体检测结果获取子单元，用于若所有单帧检测结果均为活体检测成功，则获取的目标活体检测结果为活体检测成功。
或者，
动作活体检测模型获取子单元，用于若目标验证类型为动作活体验证类型，则确定与登录账号对应的至少一个预设动作指令，获取与至少一个预设动作指令对应的动作活体检测模型。
动作检测结果获取子单元，用于采用动作活体检测模型对待处理图像进行活体检测，获取每一待处理图像对应的动作检测结果。
第二目标活体检测结果获取子单元，用于若至少两帧待处理图像对应的动作检测结果不相同，则获取的目标活体检测结果为活体检测成功。
在一实施例中，人脸登录装置还包括随机验证码发送单元和第一显示界面显示单元。
随机验证码发送单元，用于若目标活体检测结果为活体检测失败，或者图像匹配结果为匹配失败，则将随机验证码发送给登录帐号关联的手机号码对应的移动终端。
第一显示界面显示单元，用于获取移动终端发送的登录验证码，若登录验证码与随机验证码匹配成功，则控制移动终端显示相应的显示界面。
在一实施例中，在显示模块60之后，人脸登录装置包括未操作时间获取单元、锁屏操作单元、界面操作请求获取单元、第二显示界面显示单元和验证单元。
未操作时间获取单元，用于实时对显示界面进行操作监控，获取未操作时间。
锁屏操作单元，用于若未操作时间达到预设时间阈值，则对显示界面进行锁屏操作。
界面操作请求获取单元，用于获取界面操作请求，界面操作请求包括操作时间。
第二显示界面显示单元，用于若操作时间在预设锁屏时间内，则控制移动终端显示相应的显示界面。
验证单元，若操作时间不在预设锁屏时间内，则向移动终端发送登录提醒信息，执行向移动终端反馈与登录账号对应的验证采集信息的步骤。
关于人脸登录装置的具体限定可以参见上文中对于人脸登录方法的限定，在此不再赘述。上述人脸登录装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组和来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务端，其内部结构图可以如图10所示。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储人脸登录方法过程中生成或获取的数据等，例如，存储活体检测接口和标准图像等等。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种人脸登录方法。
在一实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例中人脸登录方法的步骤，例如，图2所示的步骤S10至步骤S60，或者，如图3至图8所示的步骤。或者，处理器执行计算机程序时实现上述实施例中人脸登录装置中的各模块的功能，例如，图9所示模块10至模块60的功能。为避免重复，此处不再赘述。
在一实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例中人脸登录方法，例如，图2所示的步骤S10至步骤S60，或者，如图3至图8所示的步骤。或者，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中人脸登录装置中各模块的功能，例如，图9所示模块10至模块60的功能。为避免重复，此处不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(RambuS)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种人脸登录方法，其特征在于，包括：
获取用户登录请求，所述用户登录请求中包含登录账号和识别密码；
根据所述登录账号和所述识别密码进行登录，获取登录结果；
若所述登录结果为登录成功，则向移动终端反馈与所述登录账号对应的验证采集信息；
基于所述验证采集信息实时采集对应的目标视频流，确定与所述登录账号对应的目标验证类型，调用与所述目标验证类型对应的活体检测接口对所述目标视频流进行活体检测，获取目标活体检测结果；
若所述目标活体检测结果为活体检测成功，则从所述目标视频流中获取目标人脸图像，将所述目标人脸图像与所述登录账号相对应的标准图像进行匹配，获取图像匹配结果；
若所述图像匹配结果为匹配成功，则控制移动终端显示相应的显示界面。
2.如权利要求1所述的人脸登录方法，其特征在于，在所述获取用户登录请求之前，所述人脸登录方法包括：
获取账号注册请求，所述账号注册请求中包括登录账号、注册密码和用户信息；
根据所述登录账号、所述注册密码和所述用户信息进行账号注册，基于所述用户信息确定用户等级，并获取与所述用户等级相对应的验证类型选择信息；
获取移动终端基于所述验证类型选择信息反馈的目标验证类型和标准图像，将所述登录账号、所述注册密码、所述目标验证类型和所述标准图像关联存储至数据库中。
3.如权利要求1所述的人脸登录方法，其特征在于，在所述根据所述登录账号和所述识别密码进行登录，获取登录结果之后，所述人脸登录方法还包括：
若所述登录结果为登录失败，更新登录失败次数；
若所述登录失败次数大于预设次数阈值，则在预设锁定期限内对所述登录账号进行锁定；
若所述登录失败次数不大于预设次数阈值，则基于所述登录失败次数生成查询的登录失败提醒信息。
4.如权利要求1所述的人脸登录方法，其特征在于，所述基于所述验证采集信息实时采集对应的目标视频流，确定与所述登录账号对应的目标验证类型，调用与所述目标验证类型对应的活体检测接口对所述目标视频流进行活体检测，获取目标活体检测结果，包括：
基于所述验证采集信息，实时对拍摄模块采集的原始图像进行人脸检测，若所述原始图像中检测到人脸图像，则获取预设时间段的目标视频流；
采用ACE算法对所述目标视频流中每一帧待识别图像进行增强处理，获取待处理图像；
根据所述登录账号确定对应的目标验证类型，采用与所述目标验证类型对应的活体检测接口，对所述待处理图像进行活体检测，获取目标活体检测结果。
5.如权利要求4所述的人脸登录方法，其特征在于，所述目标验证类型包括静默活体验证类型和动作活体验证类型；
所述采用与所述目标验证类型对应的活体检测接口，对所述待处理图像进行活体检测，获取目标活体检测结果，包括：
若所述目标验证类型为静默活体验证类型，获取与所述静默活体验证类型对应的静默活体检测模型；
采用静默活体检测模型对所述待处理图像进行活体检测，获取每一所述待处理图像对应的单帧检测结果；
若所有所述单帧检测结果均为活体检测成功，则获取的目标活体检测结果为活体检测成功；
或者，
若所述目标验证类型为动作活体验证类型，则确定与所述登录账号对应的至少一个预设动作指令，获取与至少一个所述预设动作指令对应的动作活体检测模型；
采用所述动作活体检测模型对所述待处理图像进行活体检测，获取每一所述待处理图像对应的动作检测结果；
若至少两帧所述待处理图像对应的动作检测结果不相同，则获取的目标活体检测结果为活体检测成功。
6.如权利要求1所述的人脸登录方法，其特征在于，所述人脸登录方法还包括：
若所述目标活体检测结果为活体检测失败，或者所述图像匹配结果为匹配失败，则将随机验证码发送给所述登录帐号关联的手机号码对应的移动终端；
获取移动终端发送的登录验证码，若所述登录验证码与所述随机验证码匹配成功，则控制移动终端显示相应的显示界面。
7.如权利要求1所述的人脸登录方法，其特征在于，在所述若所述图像匹配结果为匹配成功，则控制移动终端显示相应的显示界面之后，所述人脸登录方法包括：
实时对所述显示界面进行操作监控，获取未操作时间；
若所述未操作时间达到预设时间阈值，则对所述显示界面进行锁屏操作；
获取界面操作请求，所述界面操作请求包括操作时间；
若所述操作时间在预设锁屏时间内，则控制移动终端显示相应的显示界面；
若所述操作时间不在所述预设锁屏时间内，则向移动终端发送登录提醒信息，执行所述向移动终端反馈与所述登录账号对应的验证采集信息的步骤。
8.一种人脸登录装置，其特征在于，包括：
登录请求获取模块，用于获取用户登录请求，所述用户登录请求中包含登录账号和识别密码；
登录结果获取模块，用于根据所述登录账号和所述识别密码进行登录，获取登录结果；
验证采集信息获取模块，用于若所述登录结果为登录成功，则向移动终端反馈与所述登录账号对应的验证采集信息；
目标活体检测结果获取模块，用于基于所述验证采集信息实时采集对应的目标视频流，确定与所述登录账号对应的目标验证类型，调用与所述目标验证类型对应的活体检测接口对所述目标视频流进行活体检测，获取目标活体检测结果；
图像匹配结果获取模块，用于若所述目标活体检测结果为活体检测成功，则从所述目标视频流中获取目标人脸图像，将所述目标人脸图像与所述登录账号相对应的标准图像进行匹配，获取图像匹配结果；
显示模块，用于若所述图像匹配结果为匹配成功，则控制移动终端显示相应的显示界面。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述人脸登录方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述人脸登录方法。
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