1.本技术涉及网络安全验证领域，尤其涉及一种基于人体骨骼的校验方法、装置及存储介质。
背景技术：
：：2.互联网时代，验证码肯定是人们再熟悉不过的东西。当前技术生成的验证码表现形式众多，例如数字、字母或者随机组合、图片中含有文字或特定元素、随机生成两元的四则运算、图案匹配验证码等。众多输入方案中的验证码元素多为数字和字母、图案，在验证码随机的背景下，多数方案中只需要用户操作一次，比如输入数字和字母，或者是滑动一次滑块到特定位置。3.当下流行的验证码，用户操作的次数较少，比如输入数字和字母，或者是滑动一次滑块到特定位置，从而导致机器处理的成本降低；这些验证码容易理解复杂度低，导致破解方法不断更新，无法有效防止自动批量注册等恶意行为。4.因此，如何提供一种验证方式，能提高验证码的复杂度，以便更加准确的识别出访问者是真实的用户还是机器，是当前亟需解决的问题。技术实现要素：5.本技术实施例提供了一种基于人体骨骼的校验方法、装置及存储介质，用于提高识别破解的难度系数，以提高验证安全性和准确性。6.本技术第一方面提供，可以包括：获取校验源信息，并根据所述校验源信息确定正确骨骼图和对应的干扰骨骼图；接收所述访问者通过客户端发送的第一操作信息，所述第一操作信息用于确定所述访问者选定的已选骨骼图，所述已选骨骼图包含于所述正确骨骼图和对应的干扰骨骼图中；根据所述已选骨骼图与所述正确骨骼图，对所述访问者进行校验。7.一种可能的设计中，当所述校验源信息为校验源图片时，所述接收所述访问者通过客户端发送的第一操作信息之后，所述方法还包括：若所述已选骨骼图与所述正确骨骼图一致，则接收所述访问者的第二操作信息，所述第二操作信息用于将所述骨骼图移动到所述校验源图片中的第一目标位置；若所述第一目标位置与所述正确骨骼图在所述校验源图片中的对应位置的第一位置偏差小于预设值，则确定满足所述预设条件。8.在一种可能的设计中，当所述校验源信息为校验源图片时，所述获取校验源信息后，所述接收所述访问者发送的第一操作信息之前，所述方法还包括：识别所述校验源图片中的人体，并获取所述人体的骨骼基本特征，所述骨骼基本特征包括n个骨骼关键点信息，和各骨骼关键点之间的连线信息，所述n为预设整数；根据所述人体的骨骼基本特征建立所述人体的正确骨骼图，并确定m个与所述正确骨骼图对应的干扰骨骼图，所述m为正整数；将所述人体的正确骨骼图和所述m个干扰骨骼图随机排列并进行显示，以使得访问者根据所述校验源图片进行校验。9.在一种可能的设计中，当所述校验源信息为校验源图片时，所述获取校验源信息后，所述通过客户端发送的第一操作信息之前，所述方法还包括：识别所述校验源图片中的人体，并获取所述人体的骨骼基本特征，所述骨骼基本特征包括n个骨骼关键点信息，和各骨骼关键点之间的连线信息，所述n为预设整数；根据所述人体的骨骼基本特征建立所述人体的正确骨骼图，并确定m个与所述正确骨骼图对应的干扰骨骼图，所述m为正整数；将所述人体的正确骨骼图和所述m个干扰骨骼图随机排列并进行显示，以使得访问者根据所述校验源图片进行校验。10.在一种可能的设计中，所述确定m个与所述正确骨骼图对应的干扰骨骼图包括：从所述n个骨骼关键点中随机选择n个骨骼关键点，将所述n个骨骼关键点的坐标进行偏移转换，得到n个转换坐标；根据所述n个转换坐标，生成所述干扰骨骼图；或者，从预置的骨骼特征数据库中选择所述m个骨骼图作为所述干扰骨骼图。11.在一种可能的设计中，所述获取所述人体的骨骼基本特征之后，所述方法还包括：基于所述各骨骼关键点之间的连线信息，生成t个骨骼线段图，所述t个骨骼线段的端点各不相同，所述骨骼线段图的各端点的形状不同。12.在一种可能的设计中，所述方法还包括：13.若所述正确骨骼图为部分骨骼图，则在所述校验源图片中，将所述部分骨骼图对应的骨骼线替换为对应的骨骼线段，并显示其余骨骼线段，以提示所述访问者将所述n个骨骼线段对应移至所述校验源图片中的对应位置；14.接收所述访问者发送的第三操作信息，所述第三操作信息用于将显示的各骨骼线段分别移动到所述校验源图片中的各第二目标位置；15.若所述第二目标位置与所述显示的各骨骼线段在所述校验源图片中的对应位置的第二位置偏差小于预设值，则确定满足所述预设条件。16.在一种可能的设计中，在所述校验源图片中，将所述部分骨骼图对应的骨骼线替换为对应的骨骼线段，并显示其余骨骼线段中的n个骨骼线段后，所述方法还包括：17.在所述校验源图片中高亮待替换骨骼区域，并提示所述访问者从所述其余骨骼线段中，选择与所述待替换骨骼区域对应的骨骼线段；18.接收所述访问者发送的第四操作信息，所述第四操作信息用于确定所述访问者选择的目标骨骼线段；19.若所述目标骨骼线段与所述待替换骨骼区域对应的骨骼线段不一致，则确定不满足所述预设条件。20.在一种可能的设计中，所述获取所述人体的骨骼基本特征包括：将所述校验源图片输入至预设的骨骼识别模型，输出骨骼关键点结果图，所述骨骼关键点结果图中标识出n个骨骼关键点信息，和各骨骼关键点之间的连线信息。21.本技术第二方面提供一种校验设备，包括：22.获取单元，用于获取校验源信息，所述校验源信息用于确定人体正确骨骼图和m个干扰骨骼图随机排列并进行显示，以使得访问者进行校验；23.收发单元，用于接收所述访问者发送的第一操作信息，所述第一操作信息用于选定所述校验源图片的骨骼图；24.确定单元，用于若满足预设条件，所述预设条件包括所述骨骼图与所述正确骨骼图一致，则确定所述访问者为合法访问并放行。25.本技术第三方面提供一种计算设备，其特征在于，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；26.所述存储器用于存放至少一可执行信息，所述可执行信息使所述处理器执行所述基于人体骨骼的校验方法的步骤。27.本技术第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一可执行信息，所述可执行信息在计算设备上运行时，使得计算设备执行如本技术第一方面所述的基于人体骨骼的校验方法。28.本技术第五方面公开一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行本技术第一方面所述的基于人体骨骼的校验方法。29.本技术第六方面公开一种应用发布平台，所述应用发布平台用于发布计算机程序产品，其中，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行本技术第一方面所述的基于人体骨骼的校验方法。30.从以上技术方案可以看出，本技术实施例具有以下优点：获取校验源信息，并根据所述校验源信息确定正确骨骼图和对应的干扰骨骼图；接收所述访问者通过客户端发送的第一操作信息，所述第一操作信息用于确定所述访问者选定的已选骨骼图，所述已选骨骼图包含于所述正确骨骼图和对应的干扰骨骼图中；根据所述已选骨骼图与所述正确骨骼图，对所述访问者进行校验。可以提高识别破解的难度系数，以提高验证安全性和准确性。附图说明31.附图仅用于示出实施方式，而并不认为是对本技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：32.图1a为本技术实施例提供的基于人体骨骼的校验方法的实施例示意图；33.图1b为本技术实施例提供的一种可能的校验源图片；34.图1c为本技术实施例提供的一种可能的人体关键骨骼点识别图；35.图1d为本技术实施例提供的另一种可能的校验源图片；36.图1e为本技术实施例提供的一种骨骼图和干扰骨骼图的示例图；37.图1f为本技术实施例提供的一种可能的图形块骨骼线段示意图；38.图1g为本技术实施例提供的一种正确选择及移动骨骼图示意图；39.图1h为本技术实施例提供的一种可能的访问者验证骨骼线段示意图；40.图1i为本技术实施例提供的一种可能的正确选择及移动所有骨骼线段示意图；41.图2为本技术实施例提供的校验装置的虚拟结构示意图；42.图3为本技术实施例提供的一种终端设备的硬件结构示意图；43.图4为本技术实施例提供的另一种终端设备的硬件结构示意图。具体实施方式44.为了使本
技术领域：
：的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，都应当属于本技术保护的范围。45.请参阅图1a，图1a为本技术实施例提供的基于人体骨骼的校验方法的流程示意图：46.101、获取校验源信息，并根据所述校验源信息确定正确骨骼图和对应的干扰骨骼图。47.其中，所述校验源信息用于确定人体正确骨骼图和m个干扰骨骼图随机排列并进行显示，以使得访问者进行校验。48.具体地，包括以下步骤：49.1011、获取校验源信息，识别所述校验源信息中的人体，并获取所述人体的骨骼基本特征；50.本技术实施例中，为便于更好的理解本技术实施例，以人体作为举例进行说明。具体地，获取校验源信息，其中本技术实施例中，所述校验源信息可以为校验源图片或者其他校验信息。本技术实施例中，以校验源信息为校验源图片进行举例，所述校验源图片可以从预置的图片库中随机选择，或者根据预设图案进行组合生成所述校验源图片。获取到所述校验源图片后，识别所述校验源图片中的人体，以获取所述人体的骨骼基本特征，所述骨骼基本特征包括n个骨骼关键点信息，和各骨骼关键点之间的连线信息，所述n为预设整数，所述n在实际应用中可以设置为9、14、16、18等，具体可根据实际需求而定。例如，请参阅图1b所示，为本技术实施例提供的一种可能的校验源图片，将该校验源图片进行识别，得到人体骨骼关键点结果图，如图1c，可知该识别结果中包括14个人体骨骼关键点以及对应骨骼关键点的连线和骨骼对称关系，其中，14个人体骨骼关键点分别为：点p1(头顶)、点p2(脖子)、点p3(左肩)、点p4(左肘)、点p5(左腕)、点p6(右肩)、点p7(右肘)、点p8(右腕)、点p9(左髋)、点p10(左膝)、点p11(左踝)、点p12(右髋)、点p13(右膝)、点p14(右踝)。格式如下：keypoint＝{p1:[x1,y1],p2:[x2,y2],p3:[x3,y3],p4:[x4,y4],p5:[x5,y5],p6:[x6,y6],p7:[x7,y7],p8:[x8,y8],p9:[x9,y9],p10:[x10,y10],p11:[x11,y11],p12:[x12,y12],p13:[x13,y13],p14:[x14,y14]},其中p1为骨骼点标识，[x1,y1]为坐标点。[0051]人体骨骼关键点连线方式为：线l1(头顶p1-脖子p2)、线l2(脖子p2-左肩p3)、线l3(脖子p2-右肩p6)、线l4(脖子p2-左髋p9)、线l5(脖子p2-右髋p12)、线l6(左肩p3-左肘p4)、线l7(左肘p4-左腕p5)、线l8(右肩p6-右肘p7)、线l9(右肘p7-右腕p8)、线l10(左髋p9-右髋p12)、线l11(左髋p9-左膝p10)、线l12(左膝p10-左踝p11)、线l13(右髋p12-右膝p13)、线l14(右膝p13-右踝p14)。格式如下：[0052]skeketonline＝{l1:[len1,p1,p2],l2:[len2,p2,p3],l3:[len3,p2,p6],l4:[len4,p2,p9],l5:[len5,p2,p12],l6:[len6,p3,p4],l7:[len7,p4,p5],l8:[len8,p6,p7],l9:[len9,p7,p8],l10:[len10,p9,p12],l11:[len11,p9,p10],l12:[len12,p10,p11],l13:[len13,p12,p13],l14:[len14,p13,p14]}，[0053]其中l1为骨骼线标识，len1为线长度，p1、p2为骨骼点标识。[0054]另外，本技术实施例中，获取所述人体的骨骼基本特征包括：将所述校验源图片输入至预设的骨骼识别模型，输出骨骼关键点结果图，所述骨骼关键点结果图中标识出n个骨骼关键点信息，和各骨骼关键点之间的连线信息。[0055]另外，所述校验源图片中的人体可以为一个或者多个，人体的姿态也可以互不相同，具体此处不作限定。[0056]1012、根据所述人体的骨骼基本特征建立所述人体的正确骨骼图，并确定m个与所述正确骨骼图对应的干扰骨骼图；[0057]1013、将所述人体的正确骨骼图和所述m个干扰骨骼图随机排列并进行显示，以使得访问者根据所述校验源图片进行校验；[0058]在得到所述人体的骨骼基本特征后，根据人体的骨骼基本特征建立所述人体的正确骨骼图，并确定m个与所述正确骨骼图对应的干扰骨骼图，以供访问者进行验证，所述m为正整数。需要说明的是，所述正确骨骼图可以为完整骨骼图，也可以为部分骨骼图。[0059]例如，以图1d为例。为本技术实施例提供的另一种可能的校验源图片，图1d中存在两个人体，为便于区分，左边为人体m1，右边为人体m2，根据m1的骨骼基本特征建立14个点的完整骨骼图，根据m2的骨骼基本特征建立5个点的部分骨骼图，再各生成2张对应的干扰骨骼图。具体m2的5个点的部分骨骼图建立的具体方式可以为：确定m2需要显示的关键点数num＝random.randint(5,11)，例如随机选择的关键点数为5，再从14个关键点中的随机选取一个起始点start＝random.randint(1,15)，例如随机选择p2，再根据骨骼连线skeketonline，选取与p2相互连接的其他4个骨骼点(p2,p3,p4,p5,p6)，则建立5个骨骼点的部分骨骼图。[0060]其中，干扰骨骼图的建立有以下几种方式：1、从m1中的骨骼关键点集合keypoint1中随机选取n个点，分别将该n个点的坐标进行偏移转换。例如，p1点的坐标为[x1,y1]，则偏移转换后的坐标为：[x1-δx1,y1-δy1]，其中δx1,δy1为坐标偏移值。基于n个点转换后的坐标，重新生成骨骼点连线和完整骨骼图，即为m1的干扰骨骼图。2、从骨骼特征数据库中选择若干张不同人体的骨骼图作为干扰骨骼图。其中骨骼特征数据库是通过保存大量的人体图片经过深度学习模型识别获取的人体骨骼特征而建立形成的。因此生成干扰图的方式有多种，具体此处不作限定。[0061]请参阅图1e，为本技术实施例提供的一种骨骼图和干扰骨骼图的示例图，其中包括m1的完整骨骼图和2张干扰骨骼图，以及m2的部分骨骼图和2张干扰骨骼图，则将上述m1的完整骨骼图和2张干扰骨骼图随机排列，将m2的部分骨骼图和2张干扰骨骼图随机排列后向访问者展示，以使得所述访问者进行校验。[0062]102、接收所述访问者通过客户端发送的第一操作信息，所述第一操作信息用于确定所述访问者选定的已选骨骼图。[0063]103、根据所述已选骨骼图与所述正确骨骼图，对所述访问者进行校验。[0064]在向访问者展示后，接收所述访问者发送的第一操作信息，所述第一操作信息用于选定所述校验源图片的骨骼图；若满足预设条件，所述预设条件包括所述骨骼图与所述正确骨骼图一致，则确定所述访问者为合法访问并放行。若不满足所述预设条件，则确定所述访问者为非法访问并拒绝放行。[0065]可选的，为了增加校验的难度和精准度，接收所述访问者发送的第一操作信息之后，确定所述访问者为合法访问并放行之前，还可以包括：[0066]若所述已选骨骼图与所述正确骨骼图一致，则接收所述访问者的第二操作信息，所述第二操作信息用于将所述骨骼图移动到所述校验源图片中的第一目标位置；若所述第一目标位置与所述正确骨骼图在所述校验源图片中的对应位置的第一位置偏差小于预设值，则确定满足所述预设条件。[0067]或者，还可以基于所述各骨骼关键点之间的连线信息，生成t个骨骼线段图，所述t个骨骼线段的端点各不相同，所述骨骼线段图的各端点的形状不同。例如基于m2重新生成14个骨骼线段d1～d14，生成方式如下：首先，为14个关键点分配图形块，其中图形块的选择方式多样，例如，可以从以下几种形式进行选择，具体此处不作限定：三角形、正方形、矩形、梯形、菱形、五边形、六边形等等。其次，基于m2中的骨骼连线方式skeketonline，根据关键点对应的图形块，进行连线。在生成的14个骨骼线中，每条骨骼线的姿态以及长度不变，其两个端点分别为关键点对应的图形块。重新生成的14个骨骼线段d，如图1f所示，为本技术实施例提供的一种可能的图形块骨骼线段示意图。[0068]进一步地，骨骼线段d的颜色是可以通过选择进行变化的。其中颜色选择方式可以根据调色器进行选择。也可以根据如下方式进行选择：例如骨骼线段上有颜色滑块，当移动滑块时，骨骼线段显示多种颜色区，当滑块移动至某个颜色区，则骨骼线段的颜色变成该颜色，在另一中实施方式中，可以通过给予屏幕不同力度的按压，来完成颜色的变换。最后，将m1的完整骨骼图及其干扰骨骼图随机排列显示在客户端图片下方，同样，m2的骨骼图及其干扰骨骼图随机排列显示在客户端图片下方，等待用户进行验证。[0069]可选的，若所述正确骨骼图为部分骨骼图，则在所述校验源图片中，将所述部分骨骼图对应的骨骼线替换为对应的骨骼线段，并显示其余骨骼线段，以提示所述访问者将所述n个骨骼线段对应移至所述校验源图片中的对应位置；接收所述访问者发送的第三操作信息，所述第三操作信息用于将显示的各骨骼线段分别移动到所述校验源图片中的各第二目标位置；若所述第二目标位置与所述显示的各骨骼线段在所述校验源图片中的对应位置的第二位置偏差小于预设值，则确定满足所述预设条件。[0070]在所述校验源图片中，将所述部分骨骼图对应的骨骼线替换为对应的骨骼线段，并显示其余骨骼线段中的n个骨骼线段后，所述方法还包括：在所述校验源图片中高亮待替换骨骼区域，并提示所述访问者从所述其余骨骼线段中，选择与所述待替换骨骼区域对应的骨骼线段；接收所述访问者发送的第四操作信息，所述第四操作信息用于确定所述访问者选择的目标骨骼线段；若所述目标骨骼线段与所述待替换骨骼区域对应的骨骼线段不一致，则确定不满足所述预设条件。需要说明的是，高亮所述待替换骨骼区域的方式有多种，包括调高所述待替换骨骼区域的亮度或者标记所述待替换骨骼区域，具体此处不作限定。[0071]为便于更好的理解本方案，将以图1d作为校准源图，向所述访问者进行显示校验，具体流程包括以下步骤：[0072]如图1f所示，图像中有两个人物，图像下方显示其中左边人物的14个关键点的完整骨骼图及其2个干扰项，以及右边人物的5个关键点的部分骨骼图及其2个干扰项。[0073]第一步：访问者需要分别选择出每个人物的正确骨骼图，并且分别移动骨骼图到图像中合适的位置，使得移动的骨骼图与图像中人物的骨骼点相对应或者位置偏差在一定的阈值范围内。若选择错误的骨骼图，即选择的骨骼为干扰项，或者移动骨骼图的位置偏差较大，则提示不通过。若选择的骨骼图正确以及移动的位置正确，如图1g所示，为本技术实施例提供的一种正确选择及移动骨骼图示意图，则进行下一步。[0074]第二步：如图1h所示，自动将该5个关键点的部分骨骼图中的4条骨骼线，全部替换为服务端生成的对应的骨骼线段d，并在下方显示其余的10条骨骼线段。访问者根据图1h中左边已经校验成功的完整骨骼图，再判断骨骼线段的姿态和长度大小以及端点的图形块，从中选择正确的骨骼线段d并移动到图像中合适的位置，使得移动的骨骼线段的两个端点与图像中人物的骨骼点相对应连接，其中图1h为访问者验证骨骼线段示意图。[0075]若选择的骨骼线与实际骨骼线d不一致，其中包含情景：选择的骨骼线段长度与实际不一致，以及选择的骨骼线段端点的图形块与实际不一致，则提示不通过；[0076]若移动的位置不正确，其中包含情景：骨骼线段的两个端点未与骨骼点对应连接，则提示不通过；[0077]若骨骼线选择正确并且移动位置正确，则继续从剩余的可变色骨骼线段中选择下一个并移动至正确的位置，直至所有的骨骼线段全部通过，则验证通过，如图1i所示，则进入下一步。[0078]第四步，进一步地，在总共14条骨骼线段中，随机选择n条(n《14)作为可变色的骨骼线段，其余14-n条骨骼线段的颜色则保持一致。访问者需要分别调节每条可变色的骨骼线段d的颜色，使得14个骨骼线段的颜色全部一致，则验证成功，确定为合法的访问并放行，否则验证失败拒绝放行。[0079]进一步地，验证码的难易程度可以根据图像中人物的个数、给出人物骨骼点、骨骼线的个数、可变色骨骼线段的个数等进行调整，具体此处不作限定。[0080]本技术实施例中，通过标注人体骨骼关键点以及连线的方式，增加了验证码破解的难度；基于深度学习图像识别技术，自动完成验证码的校验；同时采用人体骨骼关键点作为验证码，创新地改进现有验证码的显示和样式，有效解决了当前验证码的更新换代。通过与访问者多次交互的方式，提升了机器破解的成本和时间，达到了很好的防刷目的，同时又增加一定的趣味性。可用户登录、支付等众多场景。[0081]上面从基于人体骨骼的校验方法对本技术进行说明，下面从校验装置的角度对本技术进行说明。[0082]请参阅图2，图2为本技术实施例提供的校验装置的虚拟结构示意图，该校验装置200包括：[0083]获取单元201，用于获取校验源信息，并根据所述校验源信息确定正确骨骼图和对应的干扰骨骼图；[0084]收发单元202，用于接收所述访问者通过客户端发送的第一操作信息，所述第一操作信息用于确定所述访问者选定的已选骨骼图，所述已选骨骼图包含于所述正确骨骼图和对应的干扰骨骼图中；[0085]校验单元203，用于根据所述已选骨骼图与所述正确骨骼图，对所述访问者进行校验。[0086]本发明实施例的校验装置的具体工作过程与上述方法实施例大体一致，此处不再赘述。[0087]本技术实施例中，通过增加访问者操作次数，增强被破解识别的难度系数，促使机器处理成本上升；2、采用人体骨骼识别方式，根据深度学习算法获取骨骼点特征，用户手动选择具体骨骼点，完成规则校验，进而解锁验证码，这使得机器算法的暴力硬解无效，增加其安全性；3、丰富的图片会产生多样式的验证码，解决机器学习算法可识别的问题。[0088]再参阅图3，图3为本技术实施例提供的一种计算设备300的硬件结构示意图，该计算设备300可以执行上述所述基于人体骨骼的校验方法，并可以应用在图1所示的应用场景下，且对应图1中的校验装置。该计算设备300可以是智能手机、个人电脑、平板电脑(tabletpersonalcomputer，tabletpc)、pad等。[0089]具体的，如图4所示，所述计算设备400包括：至少一个处理器401，至少一个网络接口404或者其他访问者接口403，存储器405，至少一个通信总线402。所述通信总线402用于实现这些组件之间的连接通信。该终端设备400可选的包含访问者接口403，包括显示器(例如，触摸屏、lcd、ctr、全息成像(holographic)或者投影(projector)等)，键盘或者点击设备(例如，鼠标，轨迹球(trackball)，触感板或者触摸屏等)。[0090]存储器405可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供信息和数据。存储器405的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器(nvram)。[0091]在一些实施例中，存储器405存储了如下的元素，可执行模块或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集:[0092]操作系统4051，包含各种系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务；[0093]应用程序模块4052，包含各种应用程序，例如桌面(launcher)、媒体播放器(mediaplayer)、浏览器(browser)等，用于实现各种应用业务。[0094]在本技术实施例中，通过调用存储器405存储的程序或信息，实现上述由校验装置所执行的所有操作。[0095]本技术还提供一种计算机可读存储介质，存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令在计算设备上运行时，使得计算设备执行上述任意实施例所述的校验方法。[0096]在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。[0097]所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本技术实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字访问者线(digitalsubscriberline，dsl))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存储的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘(solidstatedisk，ssd))等。[0098]所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。[0099]在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。[0100]所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。[0101]另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。[0102]所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。[0103]以上所述，以上实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，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技术各实施例技术方案的精神和范围。当前第1页12当前第1页12
背景技术：
：：2.互联网时代，验证码肯定是人们再熟悉不过的东西。当前技术生成的验证码表现形式众多，例如数字、字母或者随机组合、图片中含有文字或特定元素、随机生成两元的四则运算、图案匹配验证码等。众多输入方案中的验证码元素多为数字和字母、图案，在验证码随机的背景下，多数方案中只需要用户操作一次，比如输入数字和字母，或者是滑动一次滑块到特定位置。3.当下流行的验证码，用户操作的次数较少，比如输入数字和字母，或者是滑动一次滑块到特定位置，从而导致机器处理的成本降低；这些验证码容易理解复杂度低，导致破解方法不断更新，无法有效防止自动批量注册等恶意行为。4.因此，如何提供一种验证方式，能提高验证码的复杂度，以便更加准确的识别出访问者是真实的用户还是机器，是当前亟需解决的问题。技术实现要素：5.本技术实施例提供了一种基于人体骨骼的校验方法、装置及存储介质，用于提高识别破解的难度系数，以提高验证安全性和准确性。6.本技术第一方面提供，可以包括：获取校验源信息，并根据所述校验源信息确定正确骨骼图和对应的干扰骨骼图；接收所述访问者通过客户端发送的第一操作信息，所述第一操作信息用于确定所述访问者选定的已选骨骼图，所述已选骨骼图包含于所述正确骨骼图和对应的干扰骨骼图中；根据所述已选骨骼图与所述正确骨骼图，对所述访问者进行校验。7.一种可能的设计中，当所述校验源信息为校验源图片时，所述接收所述访问者通过客户端发送的第一操作信息之后，所述方法还包括：若所述已选骨骼图与所述正确骨骼图一致，则接收所述访问者的第二操作信息，所述第二操作信息用于将所述骨骼图移动到所述校验源图片中的第一目标位置；若所述第一目标位置与所述正确骨骼图在所述校验源图片中的对应位置的第一位置偏差小于预设值，则确定满足所述预设条件。8.在一种可能的设计中，当所述校验源信息为校验源图片时，所述获取校验源信息后，所述接收所述访问者发送的第一操作信息之前，所述方法还包括：识别所述校验源图片中的人体，并获取所述人体的骨骼基本特征，所述骨骼基本特征包括n个骨骼关键点信息，和各骨骼关键点之间的连线信息，所述n为预设整数；根据所述人体的骨骼基本特征建立所述人体的正确骨骼图，并确定m个与所述正确骨骼图对应的干扰骨骼图，所述m为正整数；将所述人体的正确骨骼图和所述m个干扰骨骼图随机排列并进行显示，以使得访问者根据所述校验源图片进行校验。9.在一种可能的设计中，当所述校验源信息为校验源图片时，所述获取校验源信息后，所述通过客户端发送的第一操作信息之前，所述方法还包括：识别所述校验源图片中的人体，并获取所述人体的骨骼基本特征，所述骨骼基本特征包括n个骨骼关键点信息，和各骨骼关键点之间的连线信息，所述n为预设整数；根据所述人体的骨骼基本特征建立所述人体的正确骨骼图，并确定m个与所述正确骨骼图对应的干扰骨骼图，所述m为正整数；将所述人体的正确骨骼图和所述m个干扰骨骼图随机排列并进行显示，以使得访问者根据所述校验源图片进行校验。10.在一种可能的设计中，所述确定m个与所述正确骨骼图对应的干扰骨骼图包括：从所述n个骨骼关键点中随机选择n个骨骼关键点，将所述n个骨骼关键点的坐标进行偏移转换，得到n个转换坐标；根据所述n个转换坐标，生成所述干扰骨骼图；或者，从预置的骨骼特征数据库中选择所述m个骨骼图作为所述干扰骨骼图。11.在一种可能的设计中，所述获取所述人体的骨骼基本特征之后，所述方法还包括：基于所述各骨骼关键点之间的连线信息，生成t个骨骼线段图，所述t个骨骼线段的端点各不相同，所述骨骼线段图的各端点的形状不同。12.在一种可能的设计中，所述方法还包括：13.若所述正确骨骼图为部分骨骼图，则在所述校验源图片中，将所述部分骨骼图对应的骨骼线替换为对应的骨骼线段，并显示其余骨骼线段，以提示所述访问者将所述n个骨骼线段对应移至所述校验源图片中的对应位置；14.接收所述访问者发送的第三操作信息，所述第三操作信息用于将显示的各骨骼线段分别移动到所述校验源图片中的各第二目标位置；15.若所述第二目标位置与所述显示的各骨骼线段在所述校验源图片中的对应位置的第二位置偏差小于预设值，则确定满足所述预设条件。16.在一种可能的设计中，在所述校验源图片中，将所述部分骨骼图对应的骨骼线替换为对应的骨骼线段，并显示其余骨骼线段中的n个骨骼线段后，所述方法还包括：17.在所述校验源图片中高亮待替换骨骼区域，并提示所述访问者从所述其余骨骼线段中，选择与所述待替换骨骼区域对应的骨骼线段；18.接收所述访问者发送的第四操作信息，所述第四操作信息用于确定所述访问者选择的目标骨骼线段；19.若所述目标骨骼线段与所述待替换骨骼区域对应的骨骼线段不一致，则确定不满足所述预设条件。20.在一种可能的设计中，所述获取所述人体的骨骼基本特征包括：将所述校验源图片输入至预设的骨骼识别模型，输出骨骼关键点结果图，所述骨骼关键点结果图中标识出n个骨骼关键点信息，和各骨骼关键点之间的连线信息。21.本技术第二方面提供一种校验设备，包括：22.获取单元，用于获取校验源信息，所述校验源信息用于确定人体正确骨骼图和m个干扰骨骼图随机排列并进行显示，以使得访问者进行校验；23.收发单元，用于接收所述访问者发送的第一操作信息，所述第一操作信息用于选定所述校验源图片的骨骼图；24.确定单元，用于若满足预设条件，所述预设条件包括所述骨骼图与所述正确骨骼图一致，则确定所述访问者为合法访问并放行。25.本技术第三方面提供一种计算设备，其特征在于，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；26.所述存储器用于存放至少一可执行信息，所述可执行信息使所述处理器执行所述基于人体骨骼的校验方法的步骤。27.本技术第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一可执行信息，所述可执行信息在计算设备上运行时，使得计算设备执行如本技术第一方面所述的基于人体骨骼的校验方法。28.本技术第五方面公开一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行本技术第一方面所述的基于人体骨骼的校验方法。29.本技术第六方面公开一种应用发布平台，所述应用发布平台用于发布计算机程序产品，其中，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行本技术第一方面所述的基于人体骨骼的校验方法。30.从以上技术方案可以看出，本技术实施例具有以下优点：获取校验源信息，并根据所述校验源信息确定正确骨骼图和对应的干扰骨骼图；接收所述访问者通过客户端发送的第一操作信息，所述第一操作信息用于确定所述访问者选定的已选骨骼图，所述已选骨骼图包含于所述正确骨骼图和对应的干扰骨骼图中；根据所述已选骨骼图与所述正确骨骼图，对所述访问者进行校验。可以提高识别破解的难度系数，以提高验证安全性和准确性。附图说明31.附图仅用于示出实施方式，而并不认为是对本技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：32.图1a为本技术实施例提供的基于人体骨骼的校验方法的实施例示意图；33.图1b为本技术实施例提供的一种可能的校验源图片；34.图1c为本技术实施例提供的一种可能的人体关键骨骼点识别图；35.图1d为本技术实施例提供的另一种可能的校验源图片；36.图1e为本技术实施例提供的一种骨骼图和干扰骨骼图的示例图；37.图1f为本技术实施例提供的一种可能的图形块骨骼线段示意图；38.图1g为本技术实施例提供的一种正确选择及移动骨骼图示意图；39.图1h为本技术实施例提供的一种可能的访问者验证骨骼线段示意图；40.图1i为本技术实施例提供的一种可能的正确选择及移动所有骨骼线段示意图；41.图2为本技术实施例提供的校验装置的虚拟结构示意图；42.图3为本技术实施例提供的一种终端设备的硬件结构示意图；43.图4为本技术实施例提供的另一种终端设备的硬件结构示意图。具体实施方式44.为了使本
技术领域：
：的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，都应当属于本技术保护的范围。45.请参阅图1a，图1a为本技术实施例提供的基于人体骨骼的校验方法的流程示意图：46.101、获取校验源信息，并根据所述校验源信息确定正确骨骼图和对应的干扰骨骼图。47.其中，所述校验源信息用于确定人体正确骨骼图和m个干扰骨骼图随机排列并进行显示，以使得访问者进行校验。48.具体地，包括以下步骤：49.1011、获取校验源信息，识别所述校验源信息中的人体，并获取所述人体的骨骼基本特征；50.本技术实施例中，为便于更好的理解本技术实施例，以人体作为举例进行说明。具体地，获取校验源信息，其中本技术实施例中，所述校验源信息可以为校验源图片或者其他校验信息。本技术实施例中，以校验源信息为校验源图片进行举例，所述校验源图片可以从预置的图片库中随机选择，或者根据预设图案进行组合生成所述校验源图片。获取到所述校验源图片后，识别所述校验源图片中的人体，以获取所述人体的骨骼基本特征，所述骨骼基本特征包括n个骨骼关键点信息，和各骨骼关键点之间的连线信息，所述n为预设整数，所述n在实际应用中可以设置为9、14、16、18等，具体可根据实际需求而定。例如，请参阅图1b所示，为本技术实施例提供的一种可能的校验源图片，将该校验源图片进行识别，得到人体骨骼关键点结果图，如图1c，可知该识别结果中包括14个人体骨骼关键点以及对应骨骼关键点的连线和骨骼对称关系，其中，14个人体骨骼关键点分别为：点p1(头顶)、点p2(脖子)、点p3(左肩)、点p4(左肘)、点p5(左腕)、点p6(右肩)、点p7(右肘)、点p8(右腕)、点p9(左髋)、点p10(左膝)、点p11(左踝)、点p12(右髋)、点p13(右膝)、点p14(右踝)。格式如下：keypoint＝{p1:[x1,y1],p2:[x2,y2],p3:[x3,y3],p4:[x4,y4],p5:[x5,y5],p6:[x6,y6],p7:[x7,y7],p8:[x8,y8],p9:[x9,y9],p10:[x10,y10],p11:[x11,y11],p12:[x12,y12],p13:[x13,y13],p14:[x14,y14]},其中p1为骨骼点标识，[x1,y1]为坐标点。[0051]人体骨骼关键点连线方式为：线l1(头顶p1-脖子p2)、线l2(脖子p2-左肩p3)、线l3(脖子p2-右肩p6)、线l4(脖子p2-左髋p9)、线l5(脖子p2-右髋p12)、线l6(左肩p3-左肘p4)、线l7(左肘p4-左腕p5)、线l8(右肩p6-右肘p7)、线l9(右肘p7-右腕p8)、线l10(左髋p9-右髋p12)、线l11(左髋p9-左膝p10)、线l12(左膝p10-左踝p11)、线l13(右髋p12-右膝p13)、线l14(右膝p13-右踝p14)。格式如下：[0052]skeketonline＝{l1:[len1,p1,p2],l2:[len2,p2,p3],l3:[len3,p2,p6],l4:[len4,p2,p9],l5:[len5,p2,p12],l6:[len6,p3,p4],l7:[len7,p4,p5],l8:[len8,p6,p7],l9:[len9,p7,p8],l10:[len10,p9,p12],l11:[len11,p9,p10],l12:[len12,p10,p11],l13:[len13,p12,p13],l14:[len14,p13,p14]}，[0053]其中l1为骨骼线标识，len1为线长度，p1、p2为骨骼点标识。[0054]另外，本技术实施例中，获取所述人体的骨骼基本特征包括：将所述校验源图片输入至预设的骨骼识别模型，输出骨骼关键点结果图，所述骨骼关键点结果图中标识出n个骨骼关键点信息，和各骨骼关键点之间的连线信息。[0055]另外，所述校验源图片中的人体可以为一个或者多个，人体的姿态也可以互不相同，具体此处不作限定。[0056]1012、根据所述人体的骨骼基本特征建立所述人体的正确骨骼图，并确定m个与所述正确骨骼图对应的干扰骨骼图；[0057]1013、将所述人体的正确骨骼图和所述m个干扰骨骼图随机排列并进行显示，以使得访问者根据所述校验源图片进行校验；[0058]在得到所述人体的骨骼基本特征后，根据人体的骨骼基本特征建立所述人体的正确骨骼图，并确定m个与所述正确骨骼图对应的干扰骨骼图，以供访问者进行验证，所述m为正整数。需要说明的是，所述正确骨骼图可以为完整骨骼图，也可以为部分骨骼图。[0059]例如，以图1d为例。为本技术实施例提供的另一种可能的校验源图片，图1d中存在两个人体，为便于区分，左边为人体m1，右边为人体m2，根据m1的骨骼基本特征建立14个点的完整骨骼图，根据m2的骨骼基本特征建立5个点的部分骨骼图，再各生成2张对应的干扰骨骼图。具体m2的5个点的部分骨骼图建立的具体方式可以为：确定m2需要显示的关键点数num＝random.randint(5,11)，例如随机选择的关键点数为5，再从14个关键点中的随机选取一个起始点start＝random.randint(1,15)，例如随机选择p2，再根据骨骼连线skeketonline，选取与p2相互连接的其他4个骨骼点(p2,p3,p4,p5,p6)，则建立5个骨骼点的部分骨骼图。[0060]其中，干扰骨骼图的建立有以下几种方式：1、从m1中的骨骼关键点集合keypoint1中随机选取n个点，分别将该n个点的坐标进行偏移转换。例如，p1点的坐标为[x1,y1]，则偏移转换后的坐标为：[x1-δx1,y1-δy1]，其中δx1,δy1为坐标偏移值。基于n个点转换后的坐标，重新生成骨骼点连线和完整骨骼图，即为m1的干扰骨骼图。2、从骨骼特征数据库中选择若干张不同人体的骨骼图作为干扰骨骼图。其中骨骼特征数据库是通过保存大量的人体图片经过深度学习模型识别获取的人体骨骼特征而建立形成的。因此生成干扰图的方式有多种，具体此处不作限定。[0061]请参阅图1e，为本技术实施例提供的一种骨骼图和干扰骨骼图的示例图，其中包括m1的完整骨骼图和2张干扰骨骼图，以及m2的部分骨骼图和2张干扰骨骼图，则将上述m1的完整骨骼图和2张干扰骨骼图随机排列，将m2的部分骨骼图和2张干扰骨骼图随机排列后向访问者展示，以使得所述访问者进行校验。[0062]102、接收所述访问者通过客户端发送的第一操作信息，所述第一操作信息用于确定所述访问者选定的已选骨骼图。[0063]103、根据所述已选骨骼图与所述正确骨骼图，对所述访问者进行校验。[0064]在向访问者展示后，接收所述访问者发送的第一操作信息，所述第一操作信息用于选定所述校验源图片的骨骼图；若满足预设条件，所述预设条件包括所述骨骼图与所述正确骨骼图一致，则确定所述访问者为合法访问并放行。若不满足所述预设条件，则确定所述访问者为非法访问并拒绝放行。[0065]可选的，为了增加校验的难度和精准度，接收所述访问者发送的第一操作信息之后，确定所述访问者为合法访问并放行之前，还可以包括：[0066]若所述已选骨骼图与所述正确骨骼图一致，则接收所述访问者的第二操作信息，所述第二操作信息用于将所述骨骼图移动到所述校验源图片中的第一目标位置；若所述第一目标位置与所述正确骨骼图在所述校验源图片中的对应位置的第一位置偏差小于预设值，则确定满足所述预设条件。[0067]或者，还可以基于所述各骨骼关键点之间的连线信息，生成t个骨骼线段图，所述t个骨骼线段的端点各不相同，所述骨骼线段图的各端点的形状不同。例如基于m2重新生成14个骨骼线段d1～d14，生成方式如下：首先，为14个关键点分配图形块，其中图形块的选择方式多样，例如，可以从以下几种形式进行选择，具体此处不作限定：三角形、正方形、矩形、梯形、菱形、五边形、六边形等等。其次，基于m2中的骨骼连线方式skeketonline，根据关键点对应的图形块，进行连线。在生成的14个骨骼线中，每条骨骼线的姿态以及长度不变，其两个端点分别为关键点对应的图形块。重新生成的14个骨骼线段d，如图1f所示，为本技术实施例提供的一种可能的图形块骨骼线段示意图。[0068]进一步地，骨骼线段d的颜色是可以通过选择进行变化的。其中颜色选择方式可以根据调色器进行选择。也可以根据如下方式进行选择：例如骨骼线段上有颜色滑块，当移动滑块时，骨骼线段显示多种颜色区，当滑块移动至某个颜色区，则骨骼线段的颜色变成该颜色，在另一中实施方式中，可以通过给予屏幕不同力度的按压，来完成颜色的变换。最后，将m1的完整骨骼图及其干扰骨骼图随机排列显示在客户端图片下方，同样，m2的骨骼图及其干扰骨骼图随机排列显示在客户端图片下方，等待用户进行验证。[0069]可选的，若所述正确骨骼图为部分骨骼图，则在所述校验源图片中，将所述部分骨骼图对应的骨骼线替换为对应的骨骼线段，并显示其余骨骼线段，以提示所述访问者将所述n个骨骼线段对应移至所述校验源图片中的对应位置；接收所述访问者发送的第三操作信息，所述第三操作信息用于将显示的各骨骼线段分别移动到所述校验源图片中的各第二目标位置；若所述第二目标位置与所述显示的各骨骼线段在所述校验源图片中的对应位置的第二位置偏差小于预设值，则确定满足所述预设条件。[0070]在所述校验源图片中，将所述部分骨骼图对应的骨骼线替换为对应的骨骼线段，并显示其余骨骼线段中的n个骨骼线段后，所述方法还包括：在所述校验源图片中高亮待替换骨骼区域，并提示所述访问者从所述其余骨骼线段中，选择与所述待替换骨骼区域对应的骨骼线段；接收所述访问者发送的第四操作信息，所述第四操作信息用于确定所述访问者选择的目标骨骼线段；若所述目标骨骼线段与所述待替换骨骼区域对应的骨骼线段不一致，则确定不满足所述预设条件。需要说明的是，高亮所述待替换骨骼区域的方式有多种，包括调高所述待替换骨骼区域的亮度或者标记所述待替换骨骼区域，具体此处不作限定。[0071]为便于更好的理解本方案，将以图1d作为校准源图，向所述访问者进行显示校验，具体流程包括以下步骤：[0072]如图1f所示，图像中有两个人物，图像下方显示其中左边人物的14个关键点的完整骨骼图及其2个干扰项，以及右边人物的5个关键点的部分骨骼图及其2个干扰项。[0073]第一步：访问者需要分别选择出每个人物的正确骨骼图，并且分别移动骨骼图到图像中合适的位置，使得移动的骨骼图与图像中人物的骨骼点相对应或者位置偏差在一定的阈值范围内。若选择错误的骨骼图，即选择的骨骼为干扰项，或者移动骨骼图的位置偏差较大，则提示不通过。若选择的骨骼图正确以及移动的位置正确，如图1g所示，为本技术实施例提供的一种正确选择及移动骨骼图示意图，则进行下一步。[0074]第二步：如图1h所示，自动将该5个关键点的部分骨骼图中的4条骨骼线，全部替换为服务端生成的对应的骨骼线段d，并在下方显示其余的10条骨骼线段。访问者根据图1h中左边已经校验成功的完整骨骼图，再判断骨骼线段的姿态和长度大小以及端点的图形块，从中选择正确的骨骼线段d并移动到图像中合适的位置，使得移动的骨骼线段的两个端点与图像中人物的骨骼点相对应连接，其中图1h为访问者验证骨骼线段示意图。[0075]若选择的骨骼线与实际骨骼线d不一致，其中包含情景：选择的骨骼线段长度与实际不一致，以及选择的骨骼线段端点的图形块与实际不一致，则提示不通过；[0076]若移动的位置不正确，其中包含情景：骨骼线段的两个端点未与骨骼点对应连接，则提示不通过；[0077]若骨骼线选择正确并且移动位置正确，则继续从剩余的可变色骨骼线段中选择下一个并移动至正确的位置，直至所有的骨骼线段全部通过，则验证通过，如图1i所示，则进入下一步。[0078]第四步，进一步地，在总共14条骨骼线段中，随机选择n条(n《14)作为可变色的骨骼线段，其余14-n条骨骼线段的颜色则保持一致。访问者需要分别调节每条可变色的骨骼线段d的颜色，使得14个骨骼线段的颜色全部一致，则验证成功，确定为合法的访问并放行，否则验证失败拒绝放行。[0079]进一步地，验证码的难易程度可以根据图像中人物的个数、给出人物骨骼点、骨骼线的个数、可变色骨骼线段的个数等进行调整，具体此处不作限定。[0080]本技术实施例中，通过标注人体骨骼关键点以及连线的方式，增加了验证码破解的难度；基于深度学习图像识别技术，自动完成验证码的校验；同时采用人体骨骼关键点作为验证码，创新地改进现有验证码的显示和样式，有效解决了当前验证码的更新换代。通过与访问者多次交互的方式，提升了机器破解的成本和时间，达到了很好的防刷目的，同时又增加一定的趣味性。可用户登录、支付等众多场景。[0081]上面从基于人体骨骼的校验方法对本技术进行说明，下面从校验装置的角度对本技术进行说明。[0082]请参阅图2，图2为本技术实施例提供的校验装置的虚拟结构示意图，该校验装置200包括：[0083]获取单元201，用于获取校验源信息，并根据所述校验源信息确定正确骨骼图和对应的干扰骨骼图；[0084]收发单元202，用于接收所述访问者通过客户端发送的第一操作信息，所述第一操作信息用于确定所述访问者选定的已选骨骼图，所述已选骨骼图包含于所述正确骨骼图和对应的干扰骨骼图中；[0085]校验单元203，用于根据所述已选骨骼图与所述正确骨骼图，对所述访问者进行校验。[0086]本发明实施例的校验装置的具体工作过程与上述方法实施例大体一致，此处不再赘述。[0087]本技术实施例中，通过增加访问者操作次数，增强被破解识别的难度系数，促使机器处理成本上升；2、采用人体骨骼识别方式，根据深度学习算法获取骨骼点特征，用户手动选择具体骨骼点，完成规则校验，进而解锁验证码，这使得机器算法的暴力硬解无效，增加其安全性；3、丰富的图片会产生多样式的验证码，解决机器学习算法可识别的问题。[0088]再参阅图3，图3为本技术实施例提供的一种计算设备300的硬件结构示意图，该计算设备300可以执行上述所述基于人体骨骼的校验方法，并可以应用在图1所示的应用场景下，且对应图1中的校验装置。该计算设备300可以是智能手机、个人电脑、平板电脑(tabletpersonalcomputer，tabletpc)、pad等。[0089]具体的，如图4所示，所述计算设备400包括：至少一个处理器401，至少一个网络接口404或者其他访问者接口403，存储器405，至少一个通信总线402。所述通信总线402用于实现这些组件之间的连接通信。该终端设备400可选的包含访问者接口403，包括显示器(例如，触摸屏、lcd、ctr、全息成像(holographic)或者投影(projector)等)，键盘或者点击设备(例如，鼠标，轨迹球(trackball)，触感板或者触摸屏等)。[0090]存储器405可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供信息和数据。存储器405的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器(nvram)。[0091]在一些实施例中，存储器405存储了如下的元素，可执行模块或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集:[0092]操作系统4051，包含各种系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务；[0093]应用程序模块4052，包含各种应用程序，例如桌面(launcher)、媒体播放器(mediaplayer)、浏览器(browser)等，用于实现各种应用业务。[0094]在本技术实施例中，通过调用存储器405存储的程序或信息，实现上述由校验装置所执行的所有操作。[0095]本技术还提供一种计算机可读存储介质，存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令在计算设备上运行时，使得计算设备执行上述任意实施例所述的校验方法。[0096]在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。[0097]所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本技术实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字访问者线(digitalsubscriberline，dsl))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存储的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘(solidstatedisk，ssd))等。[0098]所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。[0099]在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。[0100]所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。[0101]另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。[0102]所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。[0103]以上所述，以上实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，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技术各实施例技术方案的精神和范围。当前第1页12当前第1页12
再多了解一些
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