經(jīng)過大腦思考的問題。具體的類型可參見實(shí)施例一中描述。
[0102]同時(shí)，指令題目的應(yīng)答方式的類型包括:用戶通過語音應(yīng)答、用戶根據(jù)系統(tǒng)或者終端屏幕上的提示來點(diǎn)擊選擇答案進(jìn)行應(yīng)答、用戶根據(jù)系統(tǒng)或者終端屏幕上的提示在規(guī)定的位置書寫答案進(jìn)行應(yīng)答或者用戶通過手勢(shì)勾劃出答案或者選項(xiàng)進(jìn)行應(yīng)答等。
[0103]當(dāng)所述指令題目的應(yīng)答方式的類型是用戶通過語音應(yīng)答時(shí)，采用DTW動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整的語音識(shí)別方法或者基于隱馬爾可夫模型(HMM)的語音識(shí)別方法或者其它基于機(jī)器學(xué)習(xí)(如深度學(xué)習(xí))的語音識(shí)別方法進(jìn)行應(yīng)答結(jié)果驗(yàn)證；
[0104]當(dāng)所述指令題目的應(yīng)答方式的類型是用戶根據(jù)系統(tǒng)或者終端屏幕上的提示來點(diǎn)擊選擇答案進(jìn)行應(yīng)答時(shí)，采用觸摸屏軌跡跟蹤的方法或者自動(dòng)識(shí)別觸摸位置信息的方法等進(jìn)行應(yīng)答結(jié)果驗(yàn)證；
[0105]當(dāng)所述指令題目的應(yīng)答方式的類型是用戶根據(jù)系統(tǒng)或者終端屏幕上的提示在規(guī)定的位置書寫答案進(jìn)行應(yīng)答時(shí)，采用OCR/ICR字符識(shí)別的方法進(jìn)行應(yīng)答結(jié)果驗(yàn)證；
[0106]當(dāng)所述指令題目的應(yīng)答方式的類型是用戶通過手勢(shì)勾劃出答案或者選項(xiàng)進(jìn)行應(yīng)答時(shí)，可以采用無接觸的基于視覺的手勢(shì)識(shí)別方法，例如裸手字母手勢(shì)識(shí)別、動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)另O、變形手勢(shì)跟蹤與識(shí)別、基于最大似然HausdorfT距離的手勢(shì)識(shí)別等，利用模板匹配、機(jī)器學(xué)習(xí)(如深度學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隱馬爾科夫模型HMM等)理論，進(jìn)行應(yīng)答結(jié)果驗(yàn)證。
[0107]以上只是應(yīng)答類型的概述，具體的應(yīng)答類型的實(shí)現(xiàn)方式可參考之前實(shí)施例中的詳細(xì)描述。
[0108]2、獲取與驗(yàn)證單元，該單元用于獲取用戶應(yīng)答信息，對(duì)應(yīng)答方式和應(yīng)答結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。
[0109]3、判斷單元，該單元用于當(dāng)所述指令題目的應(yīng)答方式和應(yīng)答結(jié)果都匹配正確，則判斷應(yīng)答用戶為人體活體；否則，判斷應(yīng)答用戶為非活體。
[0110]4、應(yīng)答時(shí)間設(shè)定單元，該單元用于設(shè)定所述指令題目的應(yīng)答時(shí)間，若所述指令題目的應(yīng)答時(shí)長(zhǎng)超過事先設(shè)定的所述應(yīng)答時(shí)間，則判斷應(yīng)答用戶為非人體活體。
[0111]5、指令數(shù)據(jù)庫(kù)錄入單元，該單元用于向指令數(shù)據(jù)庫(kù)中錄入指令題目，并設(shè)置該指令題目的正確應(yīng)答結(jié)果以及至少一種對(duì)應(yīng)的應(yīng)答方式。
[0112]值得注意的是，上述裝置實(shí)施例中，所包括的各個(gè)裝置和單元只是按照功能邏輯進(jìn)行劃分的，但并不局限于上述的劃分，只要能夠?qū)崿F(xiàn)相應(yīng)的功能即可；另外，各裝置和單元的具體名稱也只是為了便于相互區(qū)分，并不用于限制本發(fā)明的保護(hù)范圍。
[0113]上述實(shí)施例為本發(fā)明較佳的實(shí)施方式，但本發(fā)明的實(shí)施方式并不受上述實(shí)施例的限制，其他的任何未背離本發(fā)明的精神實(shí)質(zhì)與原理下所作的改變、修飾、替代、組合、簡(jiǎn)化，均應(yīng)為等效的置換方式，都包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種基于人腦智慧和人機(jī)交互的人體活體檢測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括下列步驟: 隨機(jī)調(diào)用指令數(shù)據(jù)庫(kù)中事先預(yù)置的指令題目，并隨機(jī)設(shè)定所述指令題目的應(yīng)答方式； 獲取用戶應(yīng)答信息，對(duì)應(yīng)答方式和應(yīng)答結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證； 若所述指令題目的應(yīng)答方式和應(yīng)答結(jié)果均匹配成功，則判斷應(yīng)答用戶為人體活體；否貝1J，判斷應(yīng)答用戶為非人體活體。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人腦智慧和人機(jī)交互的人體活體檢測(cè)方法，其特征在于， 所述指令題目的類型包括顏色識(shí)別、目標(biāo)識(shí)別、目標(biāo)數(shù)量識(shí)別、解答方程式、推理題目或節(jié)日問題。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人腦智慧和人機(jī)交互的人體活體檢測(cè)方法，其特征在于， 所述指令題目的應(yīng)答方式的類型包括:根據(jù)用戶語音應(yīng)答、根據(jù)終端屏幕上提示點(diǎn)擊選擇答案應(yīng)答、根據(jù)終端屏幕上提示在規(guī)定的位置書寫答案應(yīng)答或者根據(jù)用戶手勢(shì)勾劃出答案的選項(xiàng)應(yīng)答。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于人腦智慧和人機(jī)交互的人體活體檢測(cè)方法，其特征在于， 當(dāng)所述指令題目的應(yīng)答方式的類型是根據(jù)用戶語音應(yīng)答時(shí)，采用DTW動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整的語音識(shí)別方法、HMM隱馬爾可夫模型的語音識(shí)別方法或者基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別方法進(jìn)行應(yīng)答結(jié)果驗(yàn)證； 當(dāng)所述指令題目的應(yīng)答方式的類型是根據(jù)終端屏幕上提示點(diǎn)擊選擇答案應(yīng)答時(shí)，采用觸摸屏軌跡跟蹤的方法或者自動(dòng)識(shí)別觸摸位置信息的方法進(jìn)行應(yīng)答結(jié)果驗(yàn)證； 當(dāng)所述指令題目的應(yīng)答方式的類型是根據(jù)終端屏幕上提示在規(guī)定的位置書寫答案應(yīng)答時(shí)，采用OCR/ICR字符識(shí)別的方法進(jìn)行應(yīng)答結(jié)果驗(yàn)證； 當(dāng)所述指令題目的應(yīng)答方式的類型是根據(jù)用戶手勢(shì)勾劃出答案的選項(xiàng)應(yīng)答時(shí)，采用DTW動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整的手勢(shì)識(shí)別算法或者HMM隱馬爾可夫模型的手勢(shì)識(shí)別算法或者其它基于機(jī)器學(xué)習(xí)的手勢(shì)識(shí)別算法進(jìn)行應(yīng)答結(jié)果驗(yàn)證。5.根據(jù)權(quán)利要求1至4任一所述的基于人腦智慧和人機(jī)交互的人體活體檢測(cè)方法，其特征在于， 在所述獲取用戶應(yīng)答信息，對(duì)應(yīng)答方式和應(yīng)答結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證的步驟之前，還包括: 設(shè)定應(yīng)答時(shí)間的步驟，該步驟用于設(shè)定所述指令題目的應(yīng)答時(shí)間，若所述指令題目的應(yīng)答時(shí)長(zhǎng)超過事先設(shè)定的所述應(yīng)答時(shí)間，則判斷應(yīng)答用戶為非人體活體。6.根據(jù)權(quán)利要求1至4任一所述的基于人腦智慧和人機(jī)交互的人體活體檢測(cè)方法，其特征在于， 在所述隨機(jī)調(diào)用指令數(shù)據(jù)庫(kù)中事先預(yù)置的指令題目，并隨機(jī)設(shè)定所述指令題目的應(yīng)答方式步驟之前，還包括: 指令數(shù)據(jù)庫(kù)錄入步驟，該步驟用于向指令數(shù)據(jù)庫(kù)中錄入指令題目，并設(shè)置該指令題目的正確應(yīng)答結(jié)果以及至少一種對(duì)應(yīng)的應(yīng)答方式。7.—種基于人腦智慧和人機(jī)交互的人體活體檢測(cè)裝置，其特征在于，所述裝置包括下列單元: 調(diào)用與設(shè)定單元，該單元用于隨機(jī)調(diào)用指令數(shù)據(jù)庫(kù)中事先預(yù)置的指令題目，并隨機(jī)設(shè)定所述指令題目的應(yīng)答方式； 獲取與驗(yàn)證單元，該單元用于獲取用戶應(yīng)答信息，對(duì)應(yīng)答方式和應(yīng)答結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證； 判斷單元，該單元用于當(dāng)所述指令題目的應(yīng)答方式和應(yīng)答結(jié)果均匹配成功，則判斷應(yīng)答用戶為人體活體；否則，判斷應(yīng)答用戶為非人體活體。8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于人腦智慧和人機(jī)交互的人體活體檢測(cè)裝置，其特征在于，所述裝置還包括: 應(yīng)答時(shí)間設(shè)定單元，該單元用于設(shè)定所述指令題目的應(yīng)答時(shí)間，若所述指令題目的應(yīng)答時(shí)長(zhǎng)超過事先設(shè)定的所述應(yīng)答時(shí)間，則判斷應(yīng)答用戶為非人體活體。9.根據(jù)權(quán)利要求7或8所述的基于人腦智慧和人機(jī)交互的人體活體檢測(cè)裝置，其特征在于，所述裝置還包括: 指令數(shù)據(jù)庫(kù)錄入單元，該單元用于向指令數(shù)據(jù)庫(kù)中錄入指令題目，并設(shè)置該指令題目的正確應(yīng)答結(jié)果以及至少一種對(duì)應(yīng)的應(yīng)答方式。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于人腦智慧和人機(jī)交互的人體活體檢測(cè)方法，包括下列步驟：隨機(jī)調(diào)用指令數(shù)據(jù)庫(kù)中事先預(yù)置的指令題目，并隨機(jī)設(shè)定應(yīng)答方式；獲取用戶應(yīng)答信息，對(duì)應(yīng)答方式和應(yīng)答結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證；若所述指令題目的應(yīng)答方式和應(yīng)答結(jié)果均匹配成功，則判斷應(yīng)答用戶為人體活體。該方法通過隨機(jī)指定題目請(qǐng)用戶在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)以隨機(jī)指定的應(yīng)答方式進(jìn)行回答，并且發(fā)出的指令題目均是需要用戶經(jīng)過大腦思考方可解答的，因此，假冒者不可能采用單純的語音和/或視頻合成或者剪輯等方式欺騙人體活體檢測(cè)系統(tǒng)，本發(fā)明能夠更有效地防止不法分子用各種手段進(jìn)行假冒攻擊，使得人體活體檢測(cè)系統(tǒng)變得更加的有效和可靠。
【IPC分類】G06F3/01
【公開號(hào)】CN104965589
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510323666
【發(fā)明人】陳友斌, 萬琛
【申請(qǐng)人】東莞市微模式軟件有限公司
【公開日】2015年10月7日
【申請(qǐng)日】2015年6月13日