CN110895602B - 身份验证方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及通信技术领域，公开了一种身份验证方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：在收到用户端发送的验证码请求后，获取验证图片以及验证图片对应的选项集合，选项集合中包括正确选项和错误选项；将验证图片和选项集合发送给用户端，以使用户端的用户基于验证图片从选项集合中选择一个选项作为用户答案；接收用户端反馈的用户答案，并在确认用户答案与正确选项一致后，确定用户端通过验证。本发明实施例提供的技术方案，方便用户基于验证图片找出正确选项，提高了身份验证的通过率，提高了用户体验。

Description

身份验证方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种身份验证方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

验证码是一种区分操作对象是计算机还是人类的公共全自动程序，多用于账号登录、网络购物、论坛发帖中。由于验证过程需要人类思维活动的参与，因此验证码可以防止特定程序进行暴力破解密码、刷票、论坛灌水等操作。

现有的图形验证码的生成过程为：先在***内部的图库中选取一张包含有特定信息的原图，在原图中添加背景、干扰线、干扰像素后再覆盖多层干扰图层，生成目标图；同时，将原图先翻转、缩放，再覆盖多层干扰图层，形成参考图；***将生成的目标图和参考图展示给用户，用户在目标图和参考图中识别出相同的信息后，将识别出的信息输入***，***将用户输入的信息与原图包含的特定信息进行比对，若相同则通过验证，不同则没有通过验证。

但是，现有的图形验证码在添加干扰后难以识别，尤其对视力较弱的用户来说，难以从目标图和参考图中识别出相同的特定信息。此外，用户从目标图和参考图识别出的信息，可能会与***中存储的原图的特定信息有出入，降低验证过程的通过概率。

发明内容

本发明实施例提供一种身份验证方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术中用户难以识别添加干扰后的图形验证码中的信息，导致验证通过率低的问题。

第一方面，本发明一实施例提供了一种身份验证方法，包括：

在收到用户端发送的验证码请求后，获取验证图片以及验证图片对应的选项集合，选项集合中包括正确选项和错误选项；

将验证图片和选项集合发送给用户端，以使用户端的用户基于验证图片从选项集合中选择一个选项作为用户答案；

接收用户端反馈的用户答案，并在确认用户答案与正确选项一致后，确定用户端通过验证。

第二方面，本发明一实施例提供了一种身份验证装置，包括：

验证信息生成模块，用于在收到用户端发送的验证码请求后，获取验证图片以及验证图片对应的选项集合，选项集合中包括正确选项和错误选项；

验证信息发送模块，用于将验证图片和选项集合发送给用户端，以使用户端的用户基于验证图片从选项集合中选择一个选项作为用户答案；

验证模块，用于接收用户端反馈的用户答案，并在确认用户答案与正确选项一致后，确定用户端通过验证。

第三方面，本发明一实施例提供了一种电子设备，包括收发机、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，其中，收发机用于在处理器的控制下接收和发送数据，处理器执行程序时实现上述任一种方法的步骤。

第四方面，本发明一实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序指令被处理器执行时实现上述任一种方法的步骤。

本发明实施例提供的技术方案，将验证图片中的包含的物体作为正确选项，并生成一些与验证图片中包含的内容无关的错误选项，将正确选项和错误选项混淆后与验证图片一起展示给用户，使得用户获到的验证图片为清晰的原始图片，即便是视力较弱的用户也能够轻易地识别出验证图片中的内容，提高了用户体验；此外，用户基于服务器提供的选项去验证图片中找正确的答案，更方便用户找出正确答案，避免了因用户自由输入的答案的多样性而导致验证通过率低的问题，提高了用户通过身份验证的概率。

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中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面所介绍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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的身份验证方法的应用场景示意图；

图2为本发明一实施例提供的身份验证方法的流程示意图；

图3为本发明一实施例提供的身份验证方法中生成选项集合的流程示意图；

图4为本发明一实施例提供的身份验证方法中生成正确选项的流程示意图；

图5为本发明一实施例提供的身份验证装置的结构示意图；

图6为本发明一实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合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。

附图中的任何元素数量均用于示例而非限制，以及任何命名都仅用于区分，而不具有任何限制含义。

在具体实践过程中，现有的图形验证码在添加干扰后难以识别，尤其对视力较弱的用户来说，难以从目标图和参考图中识别出相同的特定信息，此外，用户从目标图和参考图识别出相同的特定信息，可能会与***中存储的原图的特定信息有出入，降低验证过程的通过概率。

为此，本发明的发明人考虑到，通过图像识别算法识别出验证图片中包含的物体作为正确选项，并生成一些与验证图片中包含的内容无关的错误选项，将正确选项和错误选项混淆后与验证图片一起展示给用户，用户基于看到的验证图片，从提供的正确选项和错误选项中选择一个选项作为答案，若用户的答案就是正确选项，则说明该用户通过身份验证。由于展示给用户的验证图片为清晰的原始图片，因此，即便是视力较弱的用户也能够轻易地识别出验证图片中的内容，并在提供的选项中找到正确的答案，提高了用户通过身份验证的概率。

在介绍了本发明的基本原理之后，下面具体介绍本发明的各种非限制性实施方式。

首先参考图1，其为本发明实施例提供的身份验证方法的应用场景示意图。用户10通过用户端11直接访问服务器13，如果用户10需要获取验证码，则用户10通过用户端11将验证码请求发送给服务器13，服务器13获取验证图片以及该验证图片对应的选项集合并发送给用户端11，用户端11向用户10展示验证图片和选项集合中的各个选项，用户10根据用户端11显示的验证图片选择一个选项作为答案，并通过用户端11将答案反馈给服务器13，服务器13将用户反馈的答案与验证图片对应的正确答案进行比对，若一致，则确定该用户11通过验证，可向用户端11反馈验证通过的消息。

需要说明的是，用户10通过用户端11中安装的任一包含获取验证码功能的应用程序与服务器13进行交互。

这种应用场景下，用户端11和服务器13之间通过网络进行通信连接，该网络可以为局域网、广域网等。用户端11可以为便携设备(例如：手机、平板、笔记本电脑等)，也可以为个人电脑(PC，Personal Computer)，服务器13可以为任何能够提供验证服务的服务器设备。

下面结合图1所示的应用场景，对本发明实施例提供的技术方案进行说明。

参考图2，本发明实施例提供一种身份验证方法，包括以下步骤：

S201、在收到用户端发送的验证码请求后，获取验证图片以及验证图片对应的选项集合，选项集合中包括正确选项和错误选项。

正确选项应当是用户能够从验证图片中能够识别到的内容，而错误选项应当是验证图片中不包含的内容。例如，当验证图片中仅有盘子和苹果时，正确选项可以是“盘子”或“苹果”，错误选项可以是除了“盘子”和“苹果”以外的描述任一内容的选项。

在具体实施时，一个选项集合中可以包括一个或多个错误选项。而一个选项集合可以仅包括一个正确选项，当然不排除一个选项集合中包含多个正确选项的情况。

S202、将验证图片和选项集合发送给用户端，以使用户端的用户基于验证图片从选项集合中选择一个选项作为用户答案。

S203、接收用户端反馈的用户答案，并在确认用户答案与正确选项一致后，确定用户端通过验证。

本实施例中，将验证图片中的包含的物体作为正确选项，并生成一些与验证图片中包含的内容无关的错误选项，将正确选项和错误选项混淆后与验证图片一起展示给用户，使得用户获到的验证图片为清晰的原始图片，即便是视力较弱的用户也能够轻易地识别出验证图片中的内容，提高了用户体验；此外，用户基于服务器提供的选项去验证图片中找正确的答案，更方便用户找出正确答案，避免了因用户自由输入的答案的多样性而导致验证通过率低的问题，提高了用户通过身份验证的概率。

步骤S201中，服务器13可以直接从预存有大量验证图片的图像数据库中随机获取一张验证图片。

当验证图片来源于图像数据库时，需要预先建立存储大量验证图片的图像数据库，并为每一幅验证图片标注对应的选项集合。标注的方法可以是人工标注，当然，为了提高建立图像数据库的效率，还可以采用机器标注的方法给图像数据库中的每一幅验证图片标注选项集合，具体包括：对数据库中的验证图片进行图像识别处理，得到包含至少一个特征词的图像识别结果，图像识别结果中的任一特征词携带有概率值；根据图像识别结果中各个特征词的概率值选取其中一个特征词作为正确选项；从选项库中选择与图像识别结果的关联度小于预设阈值的一个或多个选项作为错误选项；混合正确选项和错误选项，得到一组选项集合。机器标注的方法具体可参考图3对应的方法，不再赘述。

完成图像数据库的建立后，服务器13可以在需要获取验证图片时，直接从图像数据库中随机选取一张验证图像即可。

当然，上述从图像数据库中获取验证图片的方法无法保证获取过程的随机性，且图像数据库需要不断的更新和扩充才能满足越来越大的验证需求，为此，步骤S201中，服务器13还可以通过图像采集装置实时获取验证图片，并对获取到的验证图片进行图像识别处理，并根据图像识别结果确定一组选项集合。

其中，图像识别处理过程采用的算法为常见的图像识别算法，如谷歌的TensorFlow，具体识别过程不再赘述。图像识别结果中的特征词不限于名词，如房屋、树木等，也可以是某种行为对应的词，比如旅行、日出等。

采用此种方式生成的验证图片是由图像采集设备随机拍摄得到的，而不是数据库中预先存储的图片，增加了验证图片的随机性和不确定性，进而提高了身份验证过程的安全性，同时，通过图像采集设备可源源不断地获取验证图片，验证图片的数量不受限制。此外，每一幅验证图片都只使用一次，保证不会有重复的验证图片产生，提高了安全性，且无需存储大量的验证图片，降低了***的存储开销。

具体实施时，图像采集装置可以是摄像头、智能手机、行车记录仪等能够获取静态或动态图像的设备，图像采集装置通过通信网络与服务器13交互。图像采集装置可设置在活动物体上，例如，车辆、船只，也可以由人手持图像采集装置进行拍摄。

进一步地，服务器13可以采用以下任一方式通过图像采集装置实时获取验证图片。

第一种方式、通过图像采集装置直接获取验证图片。

此时，图像采集装置可以是采集静态图像的设备，服务器13控制图像采集设备采集图像，并获取该图像作为验证图片。

第二种方式、通过图像采集装置获取视频数据，从该视频数据中提取一帧图像作为验证图片。

此时，图像采集装置应当为采集动态图像的设备，视频数据包括由多帧连续图像组成的图像序列和与图像序列对应的音频数据。

具体地，服务器13可从多帧图像中随机提取一帧图像作为验证图片，当然，为了保证验证图像的质量，也可从多帧图像中选择一帧清晰度最高的图像作为验证图片，具体可采用常见的图像处理算法计算图像的清晰度，不在赘述。

在获取到验证图片后，服务器13可以采用以下方式获取验证图片对应的选项集合：对获取的验证图片进行图像识别处理，并根据图像识别结果确定一组选项集合。

在具体实施时，如图3所示，服务器13通过以下步骤生成验证图片对应的选项集合：

S301、对验证图片进行图像识别处理，得到包含至少一个特征词的图像识别结果，图像识别结果中的任一特征词携带有概率值。

其中，图像识别结果包括通过图像识别算法计算得到的该验证图片中包含的某一事物的概率，概率值越大，则验证图片中包含该事物的可能性越大，也就是说，人类从该验证图片中识别出该事物的概率越大。验证图片中包含的各个事物用一个与其对应的特征词表示。

S302、根据图像识别结果中各个特征词的概率值选取其中一个特征词作为正确选项。

显然，当图像识别结果中仅有一个特征词时，则直接将该特征词作为验证图片的正确选项。而当图像识别结果中有多个特征词时，则可以选择概率值最高的特征词作为验证图片的正确选项。

S303、从选项库中选择与图像识别结果的关联度小于预设阈值的一个或多个选项作为错误选项。

其中，选项库是预先设置好的包含大量名词的数据库，这些名词可以作为候选的错误选项。

在具体实施时，可预先为选项库中的各个选项标注特征标签，特征标签用于描述该选项具备的特征，例如，选项“树”的特征标签可以包括“绿色”、“枝干”、“植物”等，选项“太阳”的特征标签可以包括“热”、“亮”、“红色”等。服务器13可以从选项库中查询到与图像识别结果中的特征词对应的选项，获取查询到的选项的特征标签作为对应的特征词的特征标签，然后，根据选项库中选项的特征标签和特征词的特征标签，计算选项库中的选项与图像识别结果中的特征词的关联度，将关联度小于预设阈值的选项作为错误选项。

例如，图像识别结果中包含特征词“太阳”，服务器13从选项库找查询到“太阳”对应的特征标签“热”、“亮”、“红色”，计算“太阳”的特征标签与选项库中除太阳以外的任一选项的特征标签进行比对，若相同特征标签的数量低于预设数量，则认为该选项与特征词“太阳”的关联度小于预设阈值，将该选项作为错误选项放入选项集合中，然后从选项库中再随机获取一个选项进行特征标签的比对，直到选项集合中的错误选项的数量达到要求。

在具体实施时，还可以预先生成选项库中各个选项的词向量，在选择错误选项前，由服务器13生成图像识别结果中各个特征词的词向量，通过计算特征词的词向量和选项的词向量的相似度确定特征词和选项之间的关联度，相似度越低，关联度越低。其中，可通过现有的词向量模型(如word2vec工具)生成选项和特征词的词向量，可采用余弦相似度等算法计算词向量间的相似度。

S304、混合正确选项和错误选项，得到一组选项集合。

在具体实施时，混合正确选项和错误选项可以是将正确选项和错误答案随机排序，用户端按随机排序的顺序显示选项集合中的各个选项。

当采用上述第二种方式获取验证图片时，可在图像识别结果的基础上，结合视频数据中的音频数据对图像识别结果进行筛选，以提高图像识别的准确性，进而提高选取的正确选项的准确性，因此，如图4所示，上述步骤S302可具体包括以下步骤：

S401、从图像识别结果中选取在选项库中存在对应选项的特征词组成候选集合，根据特征词的概率值对候选集合中的特征词进行降序排序。

其中，对于无法从选项库中查询到对应选项的特征词，证明该特征词还未被录入到选项库中，因此无法获取该特征词的特征标签以及音频信息，因此，该特征词不参与正确选项的选取过程。

S402、计算候选集合中前预设数量个特征词之间的概率值的差值。

S403、若概率值的差值大于预设差值，则确定候选集合中概率值最高的特征词为正确选项。

S404、若概率值的差值不大于预设差值，则从选项库中获取前预设数量个特征词对应的选项携带的音频信息，将视频数据中的音频数据分别与多个音频信息进行比对，根据比对结果从前预设数量个特征词中确定一个特征词作为正确选项。

其中，选项库中的任一选项携带有音频信息，这些音频信息是预先采集并与对应选项关联存储在选项库中的，音频信息记录了选项对应的声音特征，例如，可以是鸟叫声、雨声、鸣笛声等。

例如，计算候选集合中排序第一和第二的特征词的概率值的差值，若排序第一和第二的特征词之间的概率值的差值大于预设差值(例如，预设差值为0.2)，则说明该排序第一的特征词的概率值远高于其他特征词，也就是说，用户看到验证图像后，最容易识别到的是该排序第一的特征词对应的事物，因此，用户在看到该排序第一的特征词时，首先会选取该特征词作为答案。而当排序第一和第二的特征词之间的概率值的差值小于或等于预设差值时，说明这两个特征词对应的事物的外形较为相似，例如排序第一的特征词为“喜鹊”，排序第二的特征词为“乌鸦”，通过图像识别算法无法确定验证图像中到底是“喜鹊”还是“乌鸦”，此时，获取视频数据中的音频数据，同时，获取“喜鹊”和“乌鸦”在选项库中对应的选项关联的音频信息，将视频数据中的音频数据分别与“喜鹊”的音频信息和“乌鸦”的音频信息进行比较，最终确定图像中的鸟是“喜鹊”还是“乌鸦”，将该确定的特征词作为正确选项。

在建立选项库时，无法保证选项库能够包罗所有的名词，为此，本实施例的方法还包括以下步骤：将无法从选项库中查询到对应选项的特征词作为新增选项添加到选项库中，并为新增选项添加特征标签。

通过上述步骤，可以在身份验证过程中将识别到的新的特征词动态录入到选项库，以实现自动扩充选项库，使得服务器提供给用户的选项越来越多样化，提高了身份验证过程的安全性。

如图5所示，基于与上述身份验证方法相同的发明构思，本发明实施例还提供了一种身份验证装置50，包括验证信息生成模块501、验证信息发送模块502和验证模块503。

验证信息生成模块501，用于在收到用户端发送的验证码请求后，获取验证图片以及验证图片对应的选项集合，选项集合中包括正确选项和错误选项；

验证信息发送模块502，用于将验证图片和选项集合发送给用户端，以使用户端的用户基于验证图片从选项集合中选择一个选项作为用户答案；

验证模块503，用于接收用户端反馈的用户答案，并在确认用户答案与正确选项一致后，确定用户端通过验证。

可选地，验证信息生成模块501具体包括验证图片获取模块和选项生成模块。

验证图片获取模块，用于获取验证图片。

选项生成模块，用于对验证图片进行图像识别处理，并根据图像识别结果确定一组选项集合。

可选地，验证图片获取模块具体用于：通过图像采集装置采集验证图片；或，通过图像采集装置采集视频数据，从视频数据中提取一帧图像作为验证图片。

可选地，选项生成模块具体包括：图像识别模块、正确选项生成模块、错误选项生成模块和选项混合模块。

图像识别模块，用于对验证图片进行图像识别处理，得到包含至少一个特征词的图像识别结果，图像识别结果中的任一特征词携带有概率值。

正确选项生成模块，用于根据图像识别结果中各个特征词的概率值选取其中一个特征词作为正确选项。

错误选项生成模块，用于从选项库中选择与图像识别结果的关联度小于预设阈值的一个或多个选项作为错误选项。

选项混合模块，用于混合正确选项和错误选项，得到一组选项集合。

可选地，当验证图片为从视频数据中提取的一帧图像时，正确选项生成模块具体用于：从图像识别结果中选取在选项库中存在对应选项的特征词组成候选集合，根据特征词的概率值对候选集合中的特征词进行降序排序；计算候选集合中前预设数量个特征词之间的概率值的差值；若概率值的差值大于预设差值，则确定候选集合中概率值最高的特征词为正确选项，否则，从选项库中获取前预设数量个特征词对应的选项携带的音频信息，将视频数据中的音频数据分别与多个音频信息进行比对，根据比对结果从前预设数量个特征词中确定一个特征词作为正确选项，其中，选项库中的任一选项携带有音频信息。

可选地，本实施例的装置还包括选项添加模块，用于将无法从选项库中查询到对应选项的特征词作为新增选项添加到选项库中，并为新增选项添加特征标签。

本发明实施例提的身份验证装置与上述身份验证方法采用了相同的发明构思，能够取得相同的有益效果，在此不再赘述。

基于与上述身份验证方法相同的发明构思，本发明实施例还提供了一种电子设备，该电子设备具体可以为桌面计算机、便携式计算机、智能手机、平板电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、服务器等。如图6所示，该电子设备60可以包括处理器601、存储器602和收发机603。收发机603用于在处理器601的控制下接收和发送数据。

存储器602可以包括只读存储器(ROM)和随机存取存储器(RAM)，并向处理器提供存储器中存储的程序指令和数据。在本发明实施例中，存储器可以用于存储身份验证方法的程序。

处理器601可以是CPU(中央处埋器)、ASIC(Application Specific IntegratedCircuit，专用集成电路)、FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)或CPLD(Complex Programmable Logic Device，复杂可编程逻辑器件)处理器通过调用存储器存储的程序指令，按照获得的程序指令实现上述任一实施例中的身份验证方法。

本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，用于储存为上述电子设备所用的计算机程序指令，其包含用于执行上述估计定时位置方法的程序。

上述计算机存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或数据存储设备，包括但不限于磁性存储器(例如软盘、硬盘、磁带、磁光盘(MO)等)、光学存储器(例如CD、DVD、BD、HVD等)、以及半导体存储器(例如ROM、EPROM、EEPROM、非易失性存储器(NAND FLASH)、固态硬盘(SSD))等。

以上所述，以上实施例仅用以对本申请的技术方案进行了详细介绍，但以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明实施例的方法，不应理解为对本发明实施例的限制。本技术领域的技术人员可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明实施例的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种身份验证方法，其特征在于，包括：

在收到用户端发送的验证码请求后，获取验证图片，以及对所述验证图片进行图像识别处理，得到包含至少一个特征词的图像识别结果，所述图像识别结果中的任一特征词携带有概率值，当所述验证图片为从视频数据中提取的一帧图像时，从所述图像识别结果中选取在选项库中存在对应选项的特征词组成候选集合，根据所述特征词的概率值对所述候选集合中的特征词进行降序排序，计算所述候选集合中前预设数量个特征词之间的概率值的差值，若所述概率值的差值大于预设差值，则确定所述候选集合中概率值最高的特征词为正确选项，否则，从所述选项库中获取所述前预设数量个特征词对应的选项携带的音频信息，将所述视频数据中的音频数据分别与多个所述音频信息进行比对，根据比对结果从所述前预设数量个特征词中确定一个特征词作为正确选项，其中，所述选项库中的任一选项携带有音频信息，从选项库中选择与所述图像识别结果的关联度小于预设阈值的一个或多个选项作为错误选项，混合所述正确选项和所述错误选项，得到一组选项集合，所述选项集合中包括正确选项和错误选项；

将所述验证图片和所述选项集合发送给所述用户端，以使所述用户端的用户基于所述验证图片从所述选项集合中选择一个选项作为用户答案；

接收所述用户端反馈的用户答案，并在确认所述用户答案与所述正确选项一致后，确定所述用户端通过验证。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取验证图片，具体包括：

通过图像采集装置采集验证图片；或，

通过所述图像采集装置采集视频数据，从所述视频数据中提取一帧图像作为验证图片。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将无法从所述选项库中查询到对应选项的特征词作为新增选项添加到所述选项库中，并为所述新增选项添加特征标签。

4.一种身份验证装置，其特征在于，包括：

验证信息生成模块，用于在收到用户端发送的验证码请求后，获取验证图片，以及对所述验证图片进行图像识别处理，得到包含至少一个特征词的图像识别结果，所述图像识别结果中的任一特征词携带有概率值，当所述验证图片为从视频数据中提取的一帧图像时，从所述图像识别结果中选取在选项库中存在对应选项的特征词组成候选集合，根据所述特征词的概率值对所述候选集合中的特征词进行降序排序，计算所述候选集合中前预设数量个特征词之间的概率值的差值，若所述概率值的差值大于预设差值，则确定所述候选集合中概率值最高的特征词为正确选项，否则，从所述选项库中获取所述前预设数量个特征词对应的选项携带的音频信息，将所述视频数据中的音频数据分别与多个所述音频信息进行比对，根据比对结果从所述前预设数量个特征词中确定一个特征词作为正确选项，其中，所述选项库中的任一选项携带有音频信息，从选项库中选择与所述图像识别结果的关联度小于预设阈值的一个或多个选项作为错误选项，混合所述正确选项和所述错误选项，得到一组选项集合，所述选项集合中包括正确选项和错误选项；

验证信息发送模块，用于将所述验证图片和所述选项集合发送给所述用户端，以使所述用户端的用户基于所述验证图片从所述选项集合中选择一个选项作为用户答案；

验证模块，用于接收所述用户端反馈的用户答案，并在确认所述用户答案与所述正确选项一致后，确定所述用户端通过验证。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述验证图片获取模块具体用于：

通过图像采集装置采集验证图片；或，

通过所述图像采集装置采集视频数据，从所述视频数据中提取一帧图像作为验证图片。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括选项添加模块，用于将无法从所述选项库中查询到对应选项的特征词作为新增选项添加到所述选项库中，并为所述新增选项添加特征标签。

7.一种电子设备，包括收发机、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，其特征在于，所述收发机用于在所述处理器的控制下接收和发送数据，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至3任一项所述方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，该程序指令被处理器执行时实现权利要求1至3任一项所述方法的步骤。

Images