人脸识别方法和装置、处理器及电子设备

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，具体而言，涉及一种人脸识别方法和装置、处理器及电子设备。

背景技术

当前人脸识别活体检测有动作检测和静默检测两种。这两种活体检测技术均存在越权攻击的情况。无论是随机动作检测还是三色光活体检测均利用面部特征点的计算与比对完成，对环境光的强度及移动端摄像头的配置均有很大关联。此外，由于随机动作也仅为部分固定动作，所以可以通过合成人脸验证影像达到绕过人脸识别认证的目的。

针对相关技术中可以通过合成人脸验证影像实现人脸验证，导致人脸验证安全性比较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种人脸识别方法和装置、处理器及电子设备，以解决相关技术中可以通过合成人脸验证影像实现人脸验证，导致人脸验证安全性比较低的问题。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种人脸识别方法。该方法包括：触发目标设备进行人脸识别，并接收目标对象为每个人脸验证动作次序设置的目标自定义参数，其中，所述目标自定义参数至少包括影像背景色和影像亮度；基于所述目标自定义参数，通过所述目标设备采集所述目标对象的人脸验证影像集；通过人脸识别算法对所述人脸验证影像集与目标数据库中所述目标对象的人脸影像信息进行对比分析，得到分析结果；若所述分析结果为成功，则所述目标对象的人脸识别验证通过。

进一步地，所述目标自定义参数包括为每个人脸验证动作次序设置的影像背景色和影像亮度，基于所述目标自定义参数，通过所述目标设备采集所述目标对象的人脸验证影像集包括：基于每个人脸验证动作次序对应的影像背景和每个人脸验证动作次序对应的影像亮度，设置所述目标设备对每个人脸验证动作次序的采集环境；在所述采集环境下，采集所述目标对象的人脸动作，得到所述人脸验证影像集。

进一步地，在触发目标设备进行人脸识别，并接收目标对象为每个验证动作影像设置的目标自定义参数之前，所述方法还包括：通过所述目标设备录入所述目标对象的人脸影像信息，其中，所述人脸影像信息中至少包括：所述目标对象的人脸验证动作影像和所述目标自定义参数；将所述人脸影像信息存储至所述目标数据库中。

进一步地，通过所述目标设备录入所述目标对象的人脸影像信息包括：确定人脸验证动作次序，并为每个人脸验证动作次序设置自定义参数，得到所述目标自定义参数；依据所述目标自定义参数，设置所述目标设备的采集环境；在所述采集环境下，采集所述目标对象的人脸动作，以得到所述人脸影像信息。

进一步地，通过人脸识别算法对所述人脸验证影像集与目标数据库中所述目标对象的人脸影像信息进行对比分析，得到分析结果包括：通过所述人脸识别算法对所述人脸验证影像集中的第一特征点进行识别，得到第一特征点集；通过所述人脸识别算法对第一特征点集和所述人脸影像信息中的第二特征点集进行对比分析，得到所述分析结果。

进一步地，在通过人脸识别算法对所述人脸验证影像集与目标数据库中所述目标对象的人脸影像信息进行对比分析，得到分析结果之后，所述方法还包括：若所述分析结果为失败，则重新采集所述目标对象的人脸验证动作影像集，以进行下一次的人脸识别；若检测到所述分析结果的失败次数大于等于预设次数，则对所述目标对象的操作权限进行锁定。

进一步地，在将所述人脸影像信息存储至所述目标数据库中之后，所述方法还包括：若检测到对所述目标自定义参数的修改指令，则响应所述修改指令，接收所述目标对象设置的当前的自定义参数；基于所述当前的自定义参数，通过所述目标设备录入所述目标对象的人脸信息。

为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种人脸识别装置。该装置包括：触发单元，用于触发目标设备进行人脸识别，并接收目标对象为每个人脸验证动作次序设置的目标自定义参数，其中，所述目标自定义参数至少包括影像背景色和影像亮度；第一采集单元，用于基于所述目标自定义参数，通过所述目标设备采集所述目标对象的人脸验证影像集；对比单元，用于通过人脸识别算法对所述人脸验证影像集与目标数据库中所述目标对象的人脸影像信息进行对比分析，得到分析结果；确定单元，用于若所述分析结果为成功，则所述目标对象的人脸识别验证通过。

进一步地，所述目标自定义参数包括为每个人脸验证动作次序设置的影像背景色和影像亮度，所述第一采集单元包括：第一设置模块，用于基于每个人脸验证动作次序对应的影像背景和每个人脸验证动作次序对应的影像亮度，设置所述目标设备对每个人脸验证动作次序的采集环境；第一采集模块，用于在所述采集环境下，采集所述目标对象的人脸动作，得到所述人脸验证影像集。

进一步地，所述装置还包括：第一录入单元，用于在触发目标设备进行人脸识别，并接收目标对象为每个验证动作影像设置的目标自定义参数之前，通过所述目标设备录入所述目标对象的人脸影像信息，其中，所述人脸影像信息中至少包括：所述目标对象的人脸验证动作影像和所述目标自定义参数；存储单元，用于将所述人脸影像信息存储至所述目标数据库中。

进一步地，所述第一录入单元包括：确定模块，用于确定人脸验证动作次序，并为每个人脸验证动作次序设置自定义参数，得到所述目标自定义参数；第二设置模块，用于依据所述目标自定义参数，设置所述目标设备的采集环境；第二采集模块，用于在所述采集环境下，采集所述目标对象的人脸动作，以得到所述人脸影像信息。

进一步地，所述分析单元包括：识别模块，用于通过所述人脸识别算法对所述人脸验证影像集中的第一特征点进行识别，得到第一特征点集；分析模块，用于通过所述人脸识别算法对第一特征点集和所述人脸影像信息中的第二特征点集进行对比分析，得到所述分析结果。

进一步地，所述装置还包括：第二采集单元，用于在通过人脸识别算法对所述人脸验证影像集与目标数据库中所述目标对象的人脸影像信息进行对比分析，得到分析结果之后，若所述分析结果为失败，则重新采集所述目标对象的人脸验证动作影像集，以进行下一次的人脸识别；处理单元，用于若检测到所述分析结果的失败次数大于等于预设次数，则对所述目标对象的操作权限进行锁定。

进一步地，所述装置还包括：接收单元，用于在将所述人脸影像信息存储至所述目标数据库中之后，若检测到对所述目标自定义参数的修改指令，则响应所述修改指令，接收所述目标对象设置的当前的自定义参数；第二录入单元，用于基于所述当前的自定义参数，通过所述目标设备录入所述目标对象的人脸信息。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述任意一项所述的人脸识别方法。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种电子设备，电子设备包括一个或多个处理器和存储器，存储器用于存储一个或多个处理器实现上述任意一项所述的人脸识别方法。

通过本申请，采用以下步骤：触发目标设备进行人脸识别，并接收目标对象为每个人脸验证动作次序设置的目标自定义参数，其中，目标自定义参数至少包括影像背景色和影像亮度；基于目标自定义参数，通过目标设备采集目标对象的人脸验证影像集；通过人脸识别算法对人脸验证影像集与目标数据库中目标对象的人脸影像信息进行对比分析，得到分析结果；若分析结果为成功，则目标对象的人脸识别验证通过，解决了相关技术中可以通过合成人脸验证影像实现人脸验证，导致人脸验证安全性比较低的问题。在触发目标设备的人脸识别时，通过目标对象设定的目标自定义参数采集目标对象的人脸验证影像集，然后通过带有自定义参数的人脸验证影像集进行身份鉴别，达到了防御视频注入攻击的目的，由于自定义参数为目标对象单独设置，也大幅提升了被骗取获取相应自定义参数的可能性，进而达到了提高人脸验证安全性的效果。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是根据本申请实施例提供的人脸识别方法的流程图；

图2是根据本申请实施例提供的录入人脸信息的流程图；

图3是根据本申请实施例提供的可选的人脸识别方法的流程图；

图4是根据本申请实施例提供的人脸识别装置的示意图；

图5是根据本申请实施例提供的电子设备的示意图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

需要说明的是，本公开所涉及的相关信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于展示的数据、分析的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。例如，本系统和相关用户或机构间设置有接口，在获取相关信息之前，需要通过接口向前述的用户或机构发送获取请求，并在接收到前述的用户或机构反馈的同意信息后，获取相关信息。

下面结合优选的实施步骤对本发明进行说明，图1是根据本申请实施例提供的人脸识别方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤S101，触发目标设备进行人脸识别，并接收目标对象为每个人脸验证动作次序设置的目标自定义参数，其中，目标自定义参数至少包括影像背景色和影像亮度。

具体地，需要进行人脸识别的用户(即上述的目标对象)触发目标设备的人脸识别，其中，目标设备可以移动终端(例如，手机、计算机终端等)。在触发人脸识别后，用户需要选择在录入人脸识别信息时设置的目标自定义参数，目标自定义参数中包括影像背景色和影像亮度。

在进行人脸识别时，一般需要用户做固定的动作，例如，眨眼，向左转，向右转等。用户为动作次序设置自定义参数。例如，用户A自定义第一个动作背景颜色为绿色，亮度为0.4；第二个动作背景颜色为黄色，亮度为0.5。用户B自定义第一个动作背景颜色为红色，亮度为0.8；第二个动作背景颜色为蓝色，亮度为0.7。

通过目标对象自定义设置背景色与亮度，提高了人脸识别的安全性。

步骤S102，基于目标自定义参数，通过目标设备采集目标对象的人脸验证影像集。

具体地，在目标设备采集用户的人脸信息时，通过用户为每个人脸验证动作次序设置的背景色和亮度，部署采集环境，在对应的采集环境下采集用户的人脸动作，得到用户的人脸验证影像集。需要说明的是，用户的影像集可以是动作视频，也可以是动作的静态图像。

步骤S103，通过人脸识别算法对人脸验证影像集与目标数据库中目标对象的人脸影像信息进行对比分析，得到分析结果。

具体地，通过人脸识别算法识别人脸验证影像集的特征点，并将特征点与目标数据库中用户提前存入的人脸影像信息进行对比分析，得到分析结果。

步骤S104，若分析结果为成功，则目标对象的人脸识别验证通过。

具体地，如果分析结果为通过，则证明是用户现场采集视频/图片，用户的人脸识别验证通过；如果分析结果为不通过，则代表非携带自定义信息视频/照片，用户的人脸识别验证失败。

综上所述，通过用户自定义的背景色及强度实现对人脸识别活体检测的存储和判别，达到防御视频注入攻击的目的，另外由于自定义参数的专属性，也可以大大降低被骗取动作视频的可能性，进而能够有效提高人脸识别的安全性。

如何根据目标自定义参数，实现对用户的人脸信息采集是至关重要的，因此，在本申请实施例提供的人脸识别方法中，目标自定义参数包括为每个人脸验证动作次序设置的影像背景色和影像亮度，基于目标自定义参数，通过目标设备采集目标对象的人脸验证影像集包括：基于每个人脸验证动作次序对应的影像背景和每个人脸验证动作次序对应的影像亮度，设置目标设备对每个人脸验证动作次序的采集环境；在采集环境下，采集目标对象的人脸动作，得到人脸验证影像集。

具体地，用户会为每个人脸验证动作次序设置影像背景色和影像亮度，例如，第一个动作选定的背景色为红色，亮度0.2；第二个动作选定背景色为绿色，亮度0.3。需要说明的是，用户只针对次序设置自定义参数，而不是针对特定的动作设置对应的自定义参数。因此，目标自定义参数包括为每个人脸验证动作次序设置的影像背景色和影像亮度。

目标设备根据每个人脸验证动作次序对应的影像背景色和每个人脸验证动作次序对应的影像亮度，搭建每个人脸验证动作次序对应的采集环境，然后在每个人脸验证动作次序对应的采集环境下，采集目标对象的人脸动作，得到带有目标自定义参数的人脸验证影像集。

需要说明的是，上述的目标自定义参数可以和用户使用的目标设备进行绑定，也可以和用户的身份信息绑定。

综上所述，上述方案可大幅提升视频合成、定制注入等攻击的难度，并且由于自定义背景色及强度为用户自身单独设置，也大幅提升了被骗取获取相应自定义参数的可能性，从而从整体上提升人脸识别的安全性。

在进行人脸识别之前，用户需要提前录入自身的人脸信息，具体包括以下内容：通过目标设备录入目标对象的人脸影像信息，其中，人脸影像信息中至少包括：目标对象的人脸验证动作影像和目标自定义参数；将人脸影像信息存储至目标数据库中。

确定人脸验证动作次序，并为每个人脸验证动作次序设置自定义参数，得到目标自定义参数；依据目标自定义参数，设置目标设备的采集环境；在采集环境下，采集目标对象的人脸动作，以得到人脸影像信息。

具体地，如图2所示，判断用户是否为首次使用目标设备的人脸识别功能，在确定用户为第一次使用目标设备的人脸识别功能后，启动人脸录入功能，提示用户根据每个人脸验证动作次序设置自定义参数。

判断用户设置自定义参数是否成功，若用户设置自定义参数成功，则目标设备根据每个人脸验证动作次序对应的影像背景色和每个人脸验证动作次序对应的影像亮度，搭建每个人脸验证动作次序对应的采集环境，然后在每个人脸验证动作次序对应的采集环境下，采集目标对象的人脸动作，得到用户的人脸影像信息。

为了提高人脸识别的准确性，采用以下步骤通过人脸识别算法对人脸验证影像集与目标数据库中目标对象的人脸影像信息进行对比分析，得到分析结果包括：通过人脸识别算法对人脸验证影像集中的第一特征点进行识别，得到第一特征点集；通过人脸识别算法对第一特征点集和人脸影像信息中的第二特征点集进行对比分析，得到分析结果。

具体地，在采集得到用户的人脸验证影像集后，通过人脸识别算法检测人脸区域，并在人脸所在矩形区域内检测人眼、嘴等特征区域提取人脸特征点，以及计算面部运动方向和瞬时速度等，得到第一特征点集。对第一特征点集和人脸影像信息中的第二特征点集进行对比分析，以实现人脸识别。通过人脸的特征点集进行对比分析，能够有效提高人脸识别的准确性。

可选地，在本申请实施例提供的人脸识别方法中，在通过人脸识别算法对人脸验证影像集与目标数据库中目标对象的人脸影像信息进行对比分析，得到分析结果之后，还包括：若分析结果为失败，则重新采集目标对象的人脸验证动作影像集，以进行下一次的人脸识别；若检测到分析结果的失败次数大于等于预设次数，则对目标对象的操作权限进行锁定。

具体地，在人脸识别分析结果为失败时，重现采集用户的人脸验证动作影像集，并再次进行人脸识别，但如果检测到失败次数超过三次(即上述的预设次数)，需要对用户的操作权限进行限制，以保证人脸识别的安全性。

用户可以根据需求对目标自定义参数进行修改，在本申请实施例提供的人脸识别方法中，在将人脸影像信息存储至目标数据库中之后，还包括：若检测到对目标自定义参数的修改指令，则响应修改指令，接收目标对象设置的当前的自定义参数；基于当前的自定义参数，通过目标设备录入目标对象的人脸信息。

具体地，用户可以根据需求对目标自定义参数进行修改，如果检测到用户对目标自定义参数的修改指令，则目标设备响应修改指令，接收目标对象设置的当前的自定义参数；并基于当前的自定义参数，重新录入目标对象的人脸信息。

在一可选的实施例中，可以采用如图3所示的流程图实现人脸识别，具体包括：在首次使用人脸识别时，设置人脸识别自定义背景色及强度，并由数据库存储相关自定义背景色及强度与动作次序的关联关系，例如：第一个动作选定的背景色为红色，亮度0.2；第二个动作选定背景色为绿色，亮度0.3。

首次设定自定义背景色及亮度后，进行自定义数据存储，具体记录信息包括用户在应用存储的信息与相应背景色及强度信息。具体可参考如下内容。

例：用户A自定义第一个动作背景颜色为绿色，亮度为0.4；第二个动作背景颜色为黄色，亮度为0.5。用户B自定义第一个动作背景颜色为红色，亮度为0.8；第二个动作背景颜色为蓝色，亮度为0.7。

在进行人脸识别过程中，对用户发起自定义背景色选择环节，并进行活检采集。具体地，用户在进行人脸识别过程时，自行选择曾自定义的背景色和亮度，目标设备加载自定义设定并提示用户按照通用要求进行活体检测，目标设备采集视频/图片。

将采集的活检视频/照片进行对比分析，因背景色与亮度对活检视频/照片有相应的影响，通过人脸识别算法可判断相应视频/照片是否为用户本人采集，如果分析结果与预期不一致，代表非携带自定义信息视频/照片，识别失败；否则则证明是用户现场采集视频/图片。

本申请实施例提供的人脸识别方法，通过触发目标设备进行人脸识别，并接收目标对象为每个人脸验证动作次序设置的目标自定义参数，其中，目标自定义参数至少包括影像背景色和影像亮度；基于目标自定义参数，通过目标设备采集目标对象的人脸验证影像集；通过人脸识别算法对人脸验证影像集与目标数据库中目标对象的人脸影像信息进行对比分析，得到分析结果；若分析结果为成功，则目标对象的人脸识别验证通过，解决了相关技术中可以通过合成人脸验证影像实现人脸验证，导致人脸验证安全性比较低的问题。在触发目标设备的人脸识别时，通过目标对象设定的目标自定义参数采集目标对象的人脸验证影像集，然后通过带有自定义参数的人脸验证影像集进行身份鉴别，达到了防御视频注入攻击的目的，由于自定义参数为目标对象单独设置，也大幅提升了被骗取获取相应自定义参数的可能性，进而达到了提高人脸验证安全性的效果。

需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

本申请实施例还提供了一种人脸识别装置，需要说明的是，本申请实施例的人脸识别装置可以用于执行本申请实施例所提供的用于人脸识别方法。以下对本申请实施例提供的人脸识别装置进行介绍。

图4是根据本申请实施例的人脸识别装置的示意图。如图4所示，该装置包括：触发单元401，第一采集单元402，对比单元403和确定单元404。

触发单元401，用于触发目标设备进行人脸识别，并接收目标对象为每个人脸验证动作次序设置的目标自定义参数，其中，目标自定义参数至少包括影像背景色和影像亮度；

第一采集单元402，用于基于目标自定义参数，通过目标设备采集目标对象的人脸验证影像集；

对比单元403，用于通过人脸识别算法对人脸验证影像集与目标数据库中目标对象的人脸影像信息进行对比分析，得到分析结果；

确定单元404，用于若分析结果为成功，则目标对象的人脸识别验证通过。

本申请实施例提供的人脸识别装置，通过第一采集单元402基于目标自定义参数，通过目标设备采集目标对象的人脸验证影像集；对比单元403通过人脸识别算法对人脸验证影像集与目标数据库中目标对象的人脸影像信息进行对比分析，得到分析结果；确定单元404若分析结果为成功，则目标对象的人脸识别验证通过，解决了相关技术中可以通过合成人脸验证影像实现人脸验证，导致人脸验证安全性比较低的问题。在触发目标设备的人脸识别时，通过目标对象设定的目标自定义参数采集目标对象的人脸验证影像集，然后通过带有自定义参数的人脸验证影像集进行身份鉴别，达到了防御视频注入攻击的目的，由于自定义参数为目标对象单独设置，也大幅提升了被骗取获取相应自定义参数的可能性，进而达到了提高人脸验证安全性的效果。

可选地，在本申请实施例提供的人脸识别装置中，目标自定义参数包括为每个人脸验证动作次序设置的影像背景色和影像亮度，第一采集单元包括：第一设置模块，用于基于每个人脸验证动作次序对应的影像背景和每个人脸验证动作次序对应的影像亮度，设置目标设备对每个人脸验证动作次序的采集环境；第一采集模块，用于在采集环境下，采集目标对象的人脸动作，得到人脸验证影像集。

可选地，在本申请实施例提供的人脸识别装置中，装置还包括：第一录入单元，用于在触发目标设备进行人脸识别，并接收目标对象为每个验证动作影像设置的目标自定义参数之前，通过目标设备录入目标对象的人脸影像信息，其中，人脸影像信息中至少包括：目标对象的人脸验证动作影像和目标自定义参数；存储单元，用于将人脸影像信息存储至目标数据库中。

可选地，在本申请实施例提供的人脸识别装置中，第一录入单元包括：确定模块，用于确定人脸验证动作次序，并为每个人脸验证动作次序设置自定义参数，得到目标自定义参数；第二设置模块，用于依据目标自定义参数，设置目标设备的采集环境；第二采集模块，用于在采集环境下，采集目标对象的人脸动作，以得到人脸影像信息。

可选地，在本申请实施例提供的人脸识别装置中，分析单元包括：识别模块，用于通过人脸识别算法对人脸验证影像集中的第一特征点进行识别，得到第一特征点集；分析模块，用于通过人脸识别算法对第一特征点集和人脸影像信息中的第二特征点集进行对比分析，得到分析结果。

可选地，在本申请实施例提供的人脸识别装置中，该装置还包括：第二采集单元，用于在通过人脸识别算法对人脸验证影像集与目标数据库中目标对象的人脸影像信息进行对比分析，得到分析结果之后，若分析结果为失败，则重新采集目标对象的人脸验证动作影像集，以进行下一次的人脸识别；处理单元，用于若检测到分析结果的失败次数大于等于预设次数，则对目标对象的操作权限进行锁定。

可选地，在本申请实施例提供的人脸识别装置中，该装置还包括：接收单元，用于在将人脸影像信息存储至目标数据库中之后，若检测到对目标自定义参数的修改指令，则响应修改指令，接收目标对象设置的当前的自定义参数；第二录入单元，用于基于当前的自定义参数，通过目标设备录入目标对象的人脸信息。

人脸识别装置包括处理器和存储器，上述的触发单元401，第一采集单元402，对比单元403和确定单元404等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。

处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来实现人脸识别。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。

本发明实施例提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行人脸识别方法。

如图5所示，本发明实施例提供了一种电子设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：触发目标设备进行人脸识别，并接收目标对象为每个人脸验证动作次序设置的目标自定义参数，其中，目标自定义参数至少包括影像背景色和影像亮度；基于目标自定义参数，通过目标设备采集目标对象的人脸验证影像集；通过人脸识别算法对人脸验证影像集与目标数据库中目标对象的人脸影像信息进行对比分析，得到分析结果；若分析结果为成功，则目标对象的人脸识别验证通过。

可选地，目标自定义参数包括为每个人脸验证动作次序设置的影像背景色和影像亮度，基于目标自定义参数，通过目标设备采集目标对象的人脸验证影像集包括：基于每个人脸验证动作次序对应的影像背景和每个人脸验证动作次序对应的影像亮度，设置目标设备对每个人脸验证动作次序的采集环境；在采集环境下，采集目标对象的人脸动作，得到人脸验证影像集。

可选地，在触发目标设备进行人脸识别，并接收目标对象为每个验证动作影像设置的目标自定义参数之前，方法还包括：通过目标设备录入目标对象的人脸影像信息，其中，人脸影像信息中至少包括：目标对象的人脸验证动作影像和目标自定义参数；将人脸影像信息存储至目标数据库中。

可选地，通过目标设备录入目标对象的人脸影像信息包括：确定人脸验证动作次序，并为每个人脸验证动作次序设置自定义参数，得到目标自定义参数；依据目标自定义参数，设置目标设备的采集环境；在采集环境下，采集目标对象的人脸动作，以得到人脸影像信息。

可选地，通过人脸识别算法对人脸验证影像集与目标数据库中目标对象的人脸影像信息进行对比分析，得到分析结果包括：通过人脸识别算法对人脸验证影像集中的第一特征点进行识别，得到第一特征点集；通过人脸识别算法对第一特征点集和人脸影像信息中的第二特征点集进行对比分析，得到分析结果。

可选地，在通过人脸识别算法对人脸验证影像集与目标数据库中目标对象的人脸影像信息进行对比分析，得到分析结果之后，该方法还包括：若分析结果为失败，则重新采集目标对象的人脸验证动作影像集，以进行下一次的人脸识别；若检测到分析结果的失败次数大于等于预设次数，则对目标对象的操作权限进行锁定。本文中的设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。

本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：触发目标设备进行人脸识别，并接收目标对象为每个人脸验证动作次序设置的目标自定义参数，其中，目标自定义参数至少包括影像背景色和影像亮度；基于目标自定义参数，通过目标设备采集目标对象的人脸验证影像集；通过人脸识别算法对人脸验证影像集与目标数据库中目标对象的人脸影像信息进行对比分析，得到分析结果；若分析结果为成功，则目标对象的人脸识别验证通过。

可选地，目标自定义参数包括为每个人脸验证动作次序设置的影像背景色和影像亮度，基于目标自定义参数，通过目标设备采集目标对象的人脸验证影像集包括：基于每个人脸验证动作次序对应的影像背景和每个人脸验证动作次序对应的影像亮度，设置目标设备对每个人脸验证动作次序的采集环境；在采集环境下，采集目标对象的人脸动作，得到人脸验证影像集。

可选地，在触发目标设备进行人脸识别，并接收目标对象为每个验证动作影像设置的目标自定义参数之前，方法还包括：通过目标设备录入目标对象的人脸影像信息，其中，人脸影像信息中至少包括：目标对象的人脸验证动作影像和目标自定义参数；将人脸影像信息存储至目标数据库中。

可选地，通过目标设备录入目标对象的人脸影像信息包括：确定人脸验证动作次序，并为每个人脸验证动作次序设置自定义参数，得到目标自定义参数；依据目标自定义参数，设置目标设备的采集环境；在采集环境下，采集目标对象的人脸动作，以得到人脸影像信息。

可选地，通过人脸识别算法对人脸验证影像集与目标数据库中目标对象的人脸影像信息进行对比分析，得到分析结果包括：通过人脸识别算法对人脸验证影像集中的第一特征点进行识别，得到第一特征点集；通过人脸识别算法对第一特征点集和人脸影像信息中的第二特征点集进行对比分析，得到分析结果。

可选地，在通过人脸识别算法对人脸验证影像集与目标数据库中目标对象的人脸影像信息进行对比分析，得到分析结果之后，方法还包括：若分析结果为失败，则重新采集目标对象的人脸验证动作影像集，以进行下一次的人脸识别；若检测到分析结果的失败次数大于等于预设次数，则对目标对象的操作权限进行锁定。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。