身份识别方法、设备、终端、服务器以及可读存储介质

1.本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种身份识别方法、设备、终端、服务器以及可读存储介质。


背景技术：

2.随着移动互联网技术的发展，用户在进行登录账号、移动支付或者远程解锁时，通常需要进行身份识别。当前，可以选择的身份识别方式多种多样。其中，基于人脸识别的身份识别方式，是一种简便和可靠的身份识别方式。
3.相关技术中，为了提高人脸识别的安全性，需要在人脸识别期间进行活体检测，旨在防止作恶者在镜头前展示他人照片以非法登陆他人账号或盗刷他人账户。然而现有技术中，在进行活体检测时，需要待识别者在镜头前完成指定动作，例如眨眼、张嘴、或读出指定文字等。可见，目前的人脸识别过程较为繁琐，识别效率偏低，且容易引起被识别者的不适应。


技术实现要素：

4.本发明实施例的目的在于提供一种身份识别方法、设备、终端、服务器以及可读存储介质，旨在提高识别的便捷性和效率。具体技术方案如下：在本发明实施例的第一方面，提供一种基于人脸识别的身份识别方法，所述方法包括：获得摄像装置采集的人脸近照和人脸远照，其中，所述人脸近照是所述摄像装置以第一焦距对待识别者的人脸采集的图像，所述人脸远照是所述摄像装置以第二焦距对待识别者的人脸采集的图像，所述第一焦距大于所述第二焦距；检测所述人脸远照中的人脸的位置，并检测所述人脸的周围是否存在包围所述人脸的四边形；如果所述人脸的周围存在包围所述人脸的四边形，则拒绝进行身份识别；如果所述人脸的周围不存在包围所述人脸的四边形，则基于所述人脸近照进行身份识别。
5.在本发明实施例的第二方面，提供一种身份识别设备，包括摄像装置和处理器；其中，所述摄像装置用于：以第一焦距采集待识别者的人脸近照，以第二焦距采集待识别者的人脸远照，所述第一焦距大于所述第二焦距；其中，所述处理器用于：获得所述摄像装置采集的所述人脸近照和所述人脸远照，检测所述人脸远照中的人脸的位置，并检测所述人脸的周围是否存在包围所述人脸的四边形，如果所述人脸的周围存在包围所述人脸的四边形，则拒绝进行身份识别，如果所述人脸的周围不存在包围所述人脸的四边形，则基于所述人脸近照进行身份识别。
6.在本发明实施例的第三方面，提供一种身份识别终端，包括摄像装置和通信装置；其中，所述摄像装置用于：以第一焦距采集待识别者的人脸近照，以第二焦距采集
待识别者的人脸远照，所述第一焦距大于所述第二焦距；其中，所述通信装置用于：将所述摄像装置采集的所述人脸近照和所述人脸远照发送给服务器，以使得所述服务器检测所述人脸远照中的人脸的位置，并检测所述人脸的周围是否存在包围所述人脸的四边形，在所述人脸的周围存在包围所述人脸的四边形的情况下，拒绝进行身份识别，在所述人脸的周围不存在包围所述人脸的四边形的情况下，基于所述人脸近照进行身份识别。
7.在本发明实施例的第四方面，提供一种服务器，其特征在于，包括处理器，所述处理器用于：获得身份识别终端采集的人脸近照和人脸远照，检测所述人脸远照中的人脸的位置，并检测所述人脸的周围是否存在包围所述人脸的四边形，如果所述人脸的周围存在包围所述人脸的四边形，则拒绝进行身份识别，如果所述人脸的周围不存在包围所述人脸的四边形，则基于所述人脸近照进行身份识别；其中，所述人脸近照是所述身份识别终端以第一焦距对待识别者的人脸采集的图像，所述人脸远照是所述身份识别终端以第二焦距对待识别者的人脸采集的图像，所述第一焦距大于所述第二焦距。
8.在本发明实施例的第五方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明任一实施例所提供的基于人脸识别的身份识别方法。
9.本发明中，通过获得人脸近照和人脸远照，并基于人脸远照，检测其中的人脸的周围是否存在包围所述人脸的四边形。如果存在，则说明人脸近照中的人脸很可能是屏幕或照片中的人脸，人脸周围的四边形很可能是屏幕边框或照片边框，因此在这种情况下，拒绝进行身份识别，可以提高身份识别的安全性。另外，如果不存在，则说明人脸近照中的人脸不太可能是屏幕或照片中的人脸，在这种情况下，基于人脸近照进行身份识别。
10.需要说明的是，由于人脸远照的视场范围更大，因此当作恶者利用屏幕中的他人人脸（或照片中的他人人脸）进行身份识别时，人脸远照中更可能包括屏幕边框（或照片边框）。如此，基于人脸远照检测四边形，更能检测到包围人脸的四边形，从而更可能排除作恶者的作恶。又由于人脸近照中的人脸的清晰度更高，因此基于人脸近照进行身份识别，可以更准确地得到识别结果。
11.此外，还需要说明的是，由于利用本发明提供的方法在进行身份识别时，不需要待识别者在镜头前完成指定动作，例如眨眼、张嘴、或读出指定文字等，因此有利于提高识别的便捷性和效率。
附图说明
12.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，以下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而言，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附图。
13.图1是本发明一实施例提出的基于人脸识别的身份识别方法的流程图；图2是一种人脸图像拍摄场景示意图；图3是作恶者在人脸识别期间的一种作恶方式示意图；
图4是作恶者在人脸识别期间的另一种作恶方式示意图。
具体实施方式
14.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、完整的描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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。
15.随着移动互联网技术的发展，用户在进行登录账号、移动支付或者远程解锁时，通常需要进行身份识别。当前，可以选择的身份识别方式多种多样。其中，基于人脸识别的身份识别方式，是一种简便和可靠的身份识别方式。
16.然而在基于人脸识别的方式进行身份识别时，通常会面临作恶者的挑战。具体地，作恶者可能会在摄像装置前，通过其手机屏幕或纸质相片，展示他人的人脸图像，从而冒用他人身份实施非法行为。
17.相关技术中，为了提高人脸识别的安全性，需要在人脸识别期间进行活体检测，旨在防止上述冒用他人身份的情况发生。然而现有技术中，在进行活体检测时，需要待识别者在镜头前完成指定动作，例如眨眼、张嘴、或读出指定文字等。可见，目前的人脸识别过程较为繁琐，识别效率偏低，且容易引起被识别者的不适应。
18.有鉴于此，本发明通过以下实施例提出身份识别方法、设备、终端、服务器以及可读存储介质，旨在提高识别的便捷性和效率。
19.参考图1，图1是本发明一实施例提出的基于人脸识别的身份识别方法的流程图。如图1所示，该方法包括以下步骤：步骤s11：获得摄像装置采集的人脸近照和人脸远照，其中，所述人脸近照是所述摄像装置以第一焦距对待识别者的人脸采集的图像，所述人脸远照是所述摄像装置以第二焦距对待识别者的人脸采集的图像，所述第一焦距大于所述第二焦距。
20.本发明中，由于人脸近照是基于偏大的第一焦距所采集的图像，而人脸远照是基于偏小的第二焦距所采集的图像。因此一方面，人脸近照中人脸面积占整个照片面积的比例，大于人脸远照中人脸占整个照片面积的比例，人脸近照中的人脸比人脸远照中的人脸更清晰。而另一方面，人脸远照的视场范围大于人脸近照的视场范围，人脸远照可包含更多的人脸周围景象。
21.可选地，在一些具体实施方式中，摄像装置的摄像头在第一时间点以第一焦距采集人脸近照，在第二时间点以第二焦距采集人脸远照。需要说明的是，本发明并不限定第一时间点和第二时间点的先后顺序。例如第一时间点早于第二时间点，则摄像装置在第一时间点以第一焦距采集人脸近照后，需要在第二时间点达到之前，将镜头的焦距从第一焦距调整至第二焦距。
22.可选地，在另一些具体实施方式中，摄像装置包括第一摄像头和第二摄像头。其中，第一摄像头的焦距为第一焦距，第一摄像头专门用于采集人脸近照，第二摄像头的焦距为第二焦距，第二摄像头专门用于采集人脸远照。在进行身份识别期间，该摄像装置的第一摄像头和第二摄像头同时地分别采集人脸近照和人脸远照。相比于利用单一摄像头先后采集人脸近照和人脸远照，通过两个摄像头同时采集人脸近照和人脸远照，可以避免作恶者
利用单一摄像头对人脸近照和人脸远照的采集时间差，在单一摄像头前对他人的人脸图像进行前后摆弄，以逃避活体检测。
23.步骤s12：检测所述人脸远照中的人脸的位置，并检测所述人脸的周围是否存在包围所述人脸的四边形。
24.本发明中，考虑到作恶者通过手机屏幕展示他人人脸时，或者通过纸质相片展示他人人脸时，人脸的周围至少会存在包围该人脸的屏幕边框或相片边框。因此通过检测人脸的周围是否存在包围该人脸的四边形，相当于检测人脸是否为显示在手机屏幕中的人脸，或者检测人脸是否为印刷在纸质相片中的人脸。
25.可选地，在一些具体实施方式中，为了在上述步骤s12中检测人脸远照中的人脸的位置，可以将人脸远照输入专门用于检测人脸的目标检测模型，从而获得模型输出的人脸位置。其中，目标检测模型可以选用maskrcnn或fasterrcnn等目标检测模型。在实施本发明之前，可以预先搜集多张样本图像，每张样本图像标记有人脸的位置，将多张样本图像依次输入maskrcnn模型或fasterrcnn模型，以对maskrcnn模型或fasterrcnn模型进行训练，从而获得专门用于检测人脸的目标检测模型。
26.可选地，在一些具体实施方式中，为了在上述步骤s12中检测人脸的周围是否存在包围该人脸的四边形，可以将人脸远照输入预先训练的四边形检测模型，以通过该四边形检测模型检测人脸远照中的四边形的位置。然后根据人脸远照中的人脸的位置和人脸远照中的四边形的位置，确定人脸的周围是否存在包围该人脸的四边形。
27.其中，四边形检测模型也可以选用maskrcnn或fasterrcnn等目标检测模型，该目标检测模型是预先训练的专门用于检测四边形的模型。在实施本发明之前，可以通过以下方式训练四边形检测模型：搜集多张样本图像，每张样本图像中标记有四边形的位置，以所述多张样本图像为训练数据，逐张将多张样本图像输入预设的目标检测模型（例如maskrcnn模型或fasterrcnn模型），以对所述预设目标检测模型进行训练，从而得到所述四边形检测模型。
28.可选地，在另一些具体实施方式中，为了在上述步骤s12中，更准确地检测人脸的周围是否存在包围人脸的四边形，摄像装置还可以在采集人脸近照和人脸远照期间，打开彩色光源，用于照射人脸。如此，如果作恶者在摄像装置的镜头前展示的是他人相片，由于四边形相片比较贴近摄像装置，因此四边形相片更容易被彩色光源照射到，且更容易反射彩色光源，四边形相片整体会略微呈现为彩色光源的颜色。
29.当获得人脸近照和人脸远照后，针对人脸远照，对人脸远照进行颜色过滤。具体地，预先设置颜色过滤范围，该颜色过滤范围的具体范围与彩色光源相对应，例如彩色光源为红色，则颜色过滤范围可以是：红色分量g介于[240,255]、且绿色分量g介于[0,230]、且蓝色分量b介于[0,230]。然后针对人脸远照中的每个像素点，判断该像素点的rgb值是否满足颜色过滤范围，如果满足，则将该像素点的颜色调整为第一预设颜色，如果不满足，则将该像素点的颜色调整至第二预设颜色值。如此，如果作恶者在摄像装置的镜头前展示的是他人相片，则经过上述过程后，相片区域内的大部分像素点被调整为第一预设颜色，而相片区域外的大部分像素点被调整为第二预设颜色。因此调整后的人脸远照中，更显著地呈现出四边形相片。
[0030]
然后一方面，将调整后的人脸远照输入预先训练的四边形检测模型，以通过该四
边形检测模型检测人脸远照中的四边形的位置。
[0031]
另一方面，考虑到如果作恶者在摄像装置的镜头前展示的是手机屏幕（其中显示了他人人脸），由于手机屏幕不容易反射彩色光源，因此手机屏幕整体不容易呈现为彩色光源的颜色。如果将这种作恶情况下的人脸远照按照上述方式进行调整，则会导致整个人脸远照几乎均被调整为第二预设颜色，不利于四边形手机屏幕边框的检测。为此，还可以预先复制一张未经上述调整的人脸远照，将未经过上述调整的人脸远照输入预先训练的四边形检测模型，以通过该四边形检测模型检测人脸远照中的四边形的位置。
[0032]
最后，在获得四边形检测模型对调整后的人脸远照的检测结果、以及获得四边形检测模型对原始人脸远照的检测结果后，可以综合两个检测结果。具体地，对两个检测结果取并集，得到零个、一个或多个四边形。再根据人脸远照中的人脸的位置和人脸远照中的四边形的位置，确定人脸的周围是否存在包围该人脸的四边形。
[0033]
如前所述，四边形检测模型也可以选用maskrcnn或fasterrcnn等目标检测模型，该目标检测模型是预先训练的专门用于检测四边形的模型。对于四边形检测模型的训练方式，可参见上文，此处不再赘述。
[0034]
本发明实施期间，当四边形检测模型输出人脸远照中的一个或多个四边形各自的位置后，可以判断预先检测出的人脸是否位于某个四边形之内，若是，则确定人脸的周围存在包围该人脸的四边形，也即认定该人脸不属于活体人脸。若否，则确定人脸的周围不存在包围该人脸的四边形，也即认定该人脸属于活体人脸。
[0035]
为便于理解，示例地，如图2所示，图2是一种人脸图像拍摄场景示意图。如图2所示，作恶者将手机屏幕对准摄像装置的摄像头，当摄像头在以第一焦距拍摄人脸近照时，人脸近照的视场范围如图2中的细虚线所示。当摄像头在以第二焦距拍摄人脸远照时，人脸远照的视场范围如图2中的粗虚线所示。可见，由于人脸远照的视场范围更大，因此更能拍摄到手机屏幕的四边形边框。从而通过检测人脸远照中的人脸的周围是否存在包围该人脸的四边形，以检测该人脸是否为活体人脸。
[0036]
步骤s13：如果所述人脸的周围存在包围所述人脸的四边形，则拒绝进行身份识别。
[0037]
本发明中，如前所述，如果人脸远照中的人脸的周围存在包围该人脸的四边形，则认定该人脸不属于活体人脸。如此，拒绝进行身份识别，从而有效避免作恶者冒用他人身份。
[0038]
步骤s14：如果所述人脸的周围不存在包围所述人脸的四边形，则基于所述人脸近照进行身份识别。
[0039]
本发明中，如前所述，如果人脸远照中的人脸的周围不存在包围该人脸的四边形，则认定该人脸属于活体人脸。如此，可基于人脸近照进行身份识别。示例地，在基于人脸近照进行身份识别时，可以从人脸近照中提取人脸特征点，并将提取出的人脸特征点组合成人脸向量，最后计算该人脸向量与人脸向量数据库中各个预设人脸向量的向量距离，从而确定人脸对应的身份。其中，向量距离越小，向量与向量之间的差距越小。需要说明的是，在基于人脸近照进行身份识别时，可选用多种现有的多种人脸识别算法中的任一算法，本发明对人脸识别算法不做限定。
[0040]
在执行上述包括步骤s11至步骤s14的身份识别方法时，通过获得人脸近照和人脸
远照，并基于人脸远照，检测其中的人脸的周围是否存在包围所述人脸的四边形。如果存在，则说明人脸近照中的人脸很可能是屏幕或相片中的人脸，人脸周围的四边形很可能是屏幕边框或相片边框，因此在这种情况下，拒绝进行身份识别，可以提高身份识别的安全性。另外，如果不存在，则说明人脸近照中的人脸不太可能是屏幕或相片中的人脸，在这种情况下，基于人脸近照进行身份识别。
[0041]
需要说明的是，由于人脸远照的视场范围更大，因此当作恶者利用屏幕中的他人人脸（或相片中的他人人脸）进行身份识别时，人脸远照中更可能包括屏幕边框（或相片边框）。如此，基于人脸远照检测四边形，更能检测到包围人脸的四边形，从而更可能排除作恶者的作恶。又由于人脸近照中的人脸的清晰度更高，因此基于人脸近照进行身份识别，可以更准确地得到识别结果。
[0042]
此外，还需要说明的是，由于利用本发明提供的方法在进行身份识别时，不需要待识别者在镜头前完成指定动作，例如眨眼、张嘴、或读出指定文字等，因此有利于提高识别的便捷性和效率。
[0043]
可选地，在一些具体实施方式中，如图3所示，考虑到作恶者可能会将手机屏幕（其中展示有他人的人脸图像）贴近摄像装置的摄像头，导致摄像头在以第二焦距拍摄人脸图像时，虽然拍摄的视场范围较大，但不能拍摄到手机屏幕的边框，从而达到逃避活体检测的目的。然而由于手机屏幕太过于贴近摄像头，通常会导致摄像头在以第一焦距拍摄人脸图像时，获得的人脸近照中的人脸不完整。
[0044]
有鉴于此，为了避免作恶者采用上述作恶手段逃避检测，在执行上述步骤s14时，也即在基于所述人脸近照进行身份识别时，具体地，可以首先确定所述人脸近照中的人脸的完整度，在所述完整度不低于预设完整度阈值的情况下，才基于所述人脸近照进行身份识别。此外，在所述完整度低于所述预设完整度阈值的情况下，可拒绝进行身份识别。如此，当作恶者采用上述作恶手段时，虽然在人脸远照中难以检测出围绕人脸的四边形，但是由于人脸近照的中的人脸不完整，人脸的完整度通常低于预设完整度阈值，因此也将拒绝进行身份识别，从而有效提高了身份识别的安全性。
[0045]
其中，确定人脸近照中的人脸的完整度时，可以采用以下确定方式：检测所述人脸近照中的左眼、右眼以及嘴唇，并确定左眼、右眼以及嘴唇两两连线所形成的三角形的面积；基于预设对应关系和所述三角形的面积，确定所述三角形的面积对应的完整人脸面积；基于目标检测算法，检测所述人脸近照中的人脸的实际人脸面积；根据确定出的所述实际人脸面积和所述完整人脸面积，确定所述人脸近照中的人脸的完整度。
[0046]
具体实现时，在检测人脸近照中的左眼、右眼以及嘴唇时，可以将人脸近照输入预先训练的五官检测模型，以获得五官检测模型输出的人脸五官的位置，然后将左眼、右眼以及嘴唇连接成三角形，并统计三角形内像素点的个数，以像素点的个数表示三角形面积。
[0047]
具体实现时，可以预先建立并存储三角形面积与完整人脸面积之间的对应关系，例如完整人脸面积是三角形面积的预设数量倍，例如2.5倍。如此，当确定出三角形面积后，将三角形面积乘以2.5，得到完整人脸面积。
[0048]
具体实现时，在基于目标检测算法，检测人脸近照中的人脸的实际人脸面积时，可以将人脸近照输入专门用于检测人脸的目标检测模型，以获得该目标检测模型输出的人脸区域，然后统计人脸区域的像素点个数，以像素点的个数表示实际人脸面积。
[0049]
具体实现时，在确定出实际人脸面积和完整人脸面积后，可以将实际人脸面积除以完整人脸面积，以得到人脸近照中的人脸的完整度。
[0050]
为便于理解，假设三角形面积为1600个像素，则完整人脸面积等于1600
×
2.5个像素，即4000个像素。又假设实际人脸面积为3600个像素，则人脸近照中的人脸的完整度等于3600/4000，即0.9。
[0051]
此外，在未能从所述人脸近照中检测出左眼的情况下，拒绝进行身份识别；在未能从所述人脸近照中检测出右眼的情况下，也拒绝进行身份识别；在未能从所述人脸近照中检测出嘴唇的情况下，也拒绝进行身份识别。
[0052]
通过以上述方式计算人脸的完整度，由于左眼、右眼、嘴唇等五官的检测技术比较完善，因此能快速地实现五官检测，又由于本发明中，以左眼、右眼以及嘴唇为角点确定三角形，并以三角形面积的预设数量倍为完整人脸面积，因此可以快速计算出完整人脸面积。如此，本发明具有较高实施效率，确保了人脸识别速率。
[0053]
可选地，在一些具体实施方式中，如图4所示，考虑到作恶者可能会利用摄像头采集人脸近照和人脸远照的时间差，在摄像装置的摄像头前前后摆弄手机屏幕（其中展示有他人的人脸图像），从而逃避活体检测。具体地，在摄像头采集人脸远照时，作恶者将手机屏幕贴近摄像头，在摄像头采集人脸近照时，作恶者将手机屏幕远离摄像头。如此，摄像头拍摄的人脸远照中难以包括手机边框，而摄像头拍摄的人脸近照中的人脸也具有较高的完整度，以逃避活体检测。
[0054]
有鉴于此，为了避免作恶者采用上述作恶手段逃避检测，摄像装置在采集人脸近照和人脸远照时，具体地，摄像装置可以首先随机地确定人脸近照和人脸远照的采集顺序，然后根据确定的采集顺序，在预设时间段内的第一随机时间点采集人脸近照，在预设时间段内的第二随机时间点采集人脸远照。
[0055]
为便于理解，假设用户a在进行基于人脸识别的身份识别期间，摄像装置随机地确定出：先采集人脸近照，再采集人脸远照。然后摄像装置在时长为3秒的预设时间段内的第0.8秒（第一随机时间点）采集人脸近照，在时长为3秒的预设时间段内的第1.3秒（第二随机时间点）采集人脸远照。
[0056]
又假设用户b在进行基于人脸识别的身份识别期间，摄像装置随机地确定出：先采集人脸远照，再采集人脸近照。然后摄像装置在时长为3秒的预设时间段内的第1.7秒（第一随机时间点）采集人脸远照，在时长为3秒的预设时间段内的第2.4秒（第二随机时间点）采集人脸近照。
[0057]
由于人脸近照和人脸远照的采集顺序是随机确定的，并且采集人脸近照的第一随机时间点和采集人脸远照的第二随机时间点也是随机确定的，因此用户不能准确掌握人脸近照和人脸远照的采集时机，因此作恶的用户也难以借助人脸近照和人脸远照的采集时间差，在镜头前前后摆弄手机屏幕（其中展示有他人的人脸图像），以达到逃避活体检测的目的。
[0058]
如前所述，可选地，在另一些具体实施方式中，摄像装置包括第一摄像头和第二摄像头。其中，第一摄像头的焦距为第一焦距，第一摄像头专门用于采集人脸近照，第二摄像头的焦距为第二焦距，第二摄像头专门用于采集人脸远照。在进行身份识别期间，该摄像装置的第一摄像头和第二摄像头同时地分别采集人脸近照和人脸远照。相比于利用单一摄像
头先后采集人脸近照和人脸远照，通过两个摄像头同时采集人脸近照和人脸远照，可以避免作恶者利用单一摄像头对人脸近照和人脸远照的采集时间差，在单一摄像头前对他人的人脸图像进行前后摆弄，以逃避活体检测。
[0059]
基于同一发明构思，本发明实施例还提供一种身份识别设备，所述身份识别设备包括摄像装置和处理器。
[0060]
其中，所述摄像装置用于：以第一焦距采集待识别者的人脸近照，以第二焦距采集待识别者的人脸远照，所述第一焦距大于所述第二焦距。
[0061]
其中，所述处理器用于：获得所述摄像装置采集的所述人脸近照和所述人脸远照，检测所述人脸远照中的人脸的位置，并检测所述人脸的周围是否存在包围所述人脸的四边形，如果所述人脸的周围存在包围所述人脸的四边形，则拒绝进行身份识别，如果所述人脸的周围不存在包围所述人脸的四边形，则基于所述人脸近照进行身份识别。
[0062]
可选地，在一些具体实施方式中，所述身份识别设备的处理器还用于实现上述其他方法实施例中的身份识别方法的步骤。
[0063]
需要说明的是，身份识别设备的实施例可与上述方法实施例相互参照，为避免重复，此处不再对身份识别装置进行赘述。
[0064]
基于同一发明构思，本发明实施例还提供一种身份识别终端，所述身份识别终端包括摄像装置和通信装置。
[0065]
其中，所述摄像装置用于：以第一焦距采集待识别者的人脸近照，以第二焦距采集待识别者的人脸远照，所述第一焦距大于所述第二焦距。
[0066]
其中，所述通信装置用于：将所述摄像装置采集的所述人脸近照和所述人脸远照发送给服务器，以使得所述服务器检测所述人脸远照中的人脸的位置，并检测所述人脸的周围是否存在包围所述人脸的四边形，在所述人脸的周围存在包围所述人脸的四边形的情况下，拒绝进行身份识别，在所述人脸的周围不存在包围所述人脸的四边形的情况下，基于所述人脸近照进行身份识别。
[0067]
可选地，在一些具体实施方式中，所述身份识别终端的摄像装置还用于实现上述其他方法实施例中提出的人脸图像采集方式。
[0068]
需要说明的是，身份识别终端的实施例可与上述方法实施例相互参照，为避免重复，此处不再对身份识别装置进行赘述。
[0069]
基于同一发明构思，本发明实施例还提供一种服务器，所述服务器包括处理器，所述处理器用于：获得身份识别终端采集的人脸近照和人脸远照，检测所述人脸远照中的人脸的位置，并检测所述人脸的周围是否存在包围所述人脸的四边形，如果所述人脸的周围存在包围所述人脸的四边形，则拒绝进行身份识别，如果所述人脸的周围不存在包围所述人脸的四边形，则基于所述人脸近照进行身份识别。
[0070]
其中，所述人脸近照是所述身份识别终端以第一焦距对待识别者的人脸采集的图像，所述人脸远照是所述身份识别终端以第二焦距对待识别者的人脸采集的图像，所述第一焦距大于所述第二焦距。
[0071]
可选地，在一些具体实施方式中，所述服务器的处理器还用于实现上述其他方法实施例中的身份识别方法的步骤。
[0072]
需要说明的是，服务器的实施例可与上述方法实施例相互参照，为避免重复，此处
不再对身份识别装置进行赘述。
[0073]
基于同一发明构思，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的交易共识方法。
[0074]
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。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发明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个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、数字用户线（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取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solid state disk (ssd)）等。
[0075]
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物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、物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，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0076]
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0077]
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。