CN106529961A - 一种银行指纹付款处理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种银行指纹付款处理方法，首先银行手机端APP在移动端下载安装完成时，用户第一次进入银行手机端APP时，需要输入在银行验证过的用户名以及密码，并进入相应页面，绑定用户银行卡信息，之后银行手机端APP会询问用户是否登记指纹，若用户选择否，则在银行手机端APP进行资金交易时，默认采用动态口令或U盾口令进行验证；若用户选择是，则银行手机端APP开始跳转页面进入指纹采集页面。本发明银行指纹付款处理方法，将用户指纹储存在银行终端服务器内，只有在发起每次交易时，才会获得调用，相对于目前市场上的微信、支付宝等所采用调取手机内置的指纹进行验证支付，要可靠安全很多，能满足银行对于安全性的要求。

Description

一种银行指纹付款处理方法
技术领域
本发明涉及一种指纹支付方法，具体是一种银行指纹付款处理方法。
背景技术
U盾是用于网上银行电子签名和数字认证的工具，它内置微型智能卡处理器，采用1024位非对称密钥算法对网上数据进行加密、解密和数字签名，确保网上交易的保密性、真实性、完整性和不可否认性。
在用户每次使用银行U盾进行网上交易的之前，都需要在电脑上先输入U盾的密码，然后再输入自己的账户名和密码，U盾会将用户输入的信息加密后传送到银行服务器中，待银行服务器确认用户的账户名和密码后，用户即可开始对自己的账户进行网上交易。
在对现有技术的研究和实践过程中，本发明的发明人发现现有技术存在以下问题：用户每次在对自己的账户进行网上交易之前都需要输入一遍U盾的密码，所以这对于用户而言非常的麻烦；而且，如果一旦用户忘记自己的U盾密码，还需要去银行办理密码找回手续，其过程也十分费时费力；另外，如果有人盗取了用户的银行账户名、密码和U盾密码，那么便可以窃取该用户的所有银行账户里面的现金。
随着苹果公司在手机内置指纹传感器，指纹支付已经进入各行各业，其中支付宝和微信都相继推出了指纹支付功能，给人们的生活带来很大便利；然而传统的银行业目前还没有推出任何指纹支付产品，市场竞争力已经越来越低，而银行之所以没有跟进，是因为目前的指纹支付都是将指纹存储在手机内的，无法满足银行对于安全性的要求。
发明内容
本发明的目的在于提供一种银行指纹付款处理方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种银行指纹付款处理方法，首先银行手机端APP在移动端下载安装完成时，用户第一次进入银行手机端APP时，需要输入在银行验证过的用户名以及密码，并进入相应页面，绑定用户银行卡信息，之后银行手机端APP会询问用户是否登记指纹，若用户选择否，则在银行手机端APP进行资金交易时，默认采用动态口令或U盾口令进行验证；若用户选择是，则银行手机端APP开始跳转页面进入指纹采集页面，用户根据提示在移动端的指纹传感器上完成指纹采集步骤，且至少需要完成一个手指指纹的采集；银行手机端APP将采集的指纹上传到银行终端服务器进行加密存储，之后用户在银行手机端APP进行资金交易时默认采用指纹验证，验证过程中的用户指纹与银行终端服务器中存储的指纹进行比对，若5次指纹比对验证不成功，则转用动态口令或U盾口令进行验证；
所述指纹采集采用以下算法进行：控制移动端的指纹传感器按照统一设置的指纹图像采集参数采集一个标准指纹图像，将采集到的标准指纹图像从RGB空间转到YCbCr颜色空间，并进行光线补偿，进行光线补偿后的彩色图像被转换为黑白色图像；将转换后的图像进行降低图像的视觉噪声处理，同时除去图像中的高频以及低频部分获得多层次灰度图像；将采集获得的多层次灰度图像处理成二值图像，使图像在每一灰度级上都有相同的像素点, 把所述的多层次灰度图像从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布的直方图；所述直方图由指纹纹线组成，对直方图进行分割处理，等分成100*100的矩阵，对每个矩阵内的指纹纹线进行筛选，选出有效纹线，并计算每个矩阵内有效纹线的弧度或与铅垂线的夹角；
所述指纹图像采集参数包括纹线像素点；从采集的标准指纹图像中提取指纹的特征点信息；通过预设指纹特征提取算法对所述指纹的特征点信息进行处理得到一组标准指纹特征数据，并按照预设格式由该一组标准指纹特征数据生成一个指纹模板上传到银行终端服务器。
作为本发明进一步的方案：所述移动端包括手机、平板电脑。
作为本发明再进一步的方案：所述指纹比对验证算法如下：将验证过程中的用户指纹根据边缘检测的规律进行检测，控制移动端的指纹传感器按照统一设置的指纹图像采集参数采集一个标准指纹图像，将采集到的标准指纹图像从RGB空间转到YCbCr颜色空间，并进行光线补偿，进行光线补偿后的彩色图像被转换为黑白色图像；将转换后的图像进行降低图像的视觉噪声处理，同时除去图像中的高频以及低频部分获得多层次灰度图像；将采集获得的多层次灰度图像处理成二值图像，使图像在每一灰度级上都有相同的像素点,把所述的多层次灰度图像从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布的直方图；所述直方图由指纹纹线组成，对直方图进行分割处理，等分成100*100的矩阵，对每个矩阵内的指纹纹线进行筛选，选出有效纹线，并计算每个矩阵内有效纹线的弧度或与铅垂线的夹角，并将每个矩阵内的有效纹线的弧度或与铅垂线的夹角数据上传到银行终端服务器，同时银行终端服务器将存储的用户指纹模板调取到一个独立的硬盘空间，获取一组待比对指纹特征数据与银行终端服务器中各指纹模板的相似性百分比，并对指纹的相似性百分比进行排序，判断银行终端服务器中是否存在与所述一组待比对指纹特征数据匹配的指纹模板并输出判断结果，当相似性百分比超过95%时，则表示比对成功。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明银行指纹付款处理方法，将用户指纹储存在银行终端服务器内，只有在发起每次交易时，才会获得调用，相对于目前市场上的微信、支付宝等所采用调取手机内置的指纹进行验证支付，要可靠安全很多，能满足银行对于安全性的要求。
具体实施方式
下面对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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。
本发明实施例中，一种银行指纹付款处理方法，首先银行手机端APP在移动端下载安装完成时，用户第一次进入银行手机端APP时，需要输入在银行验证过的用户名以及密码，并进入相应页面，绑定用户银行卡信息，之后银行手机端APP会询问用户是否登记指纹，若用户选择否，则在银行手机端APP进行资金交易时，默认采用动态口令或U盾口令进行验证；若用户选择是，则银行手机端APP开始跳转页面进入指纹采集页面，用户根据提示在移动端的指纹传感器上完成指纹采集步骤，且至少需要完成一个手指指纹的采集；银行手机端APP将采集的指纹上传到银行终端服务器进行加密存储，之后用户在银行手机端APP进行资金交易时默认采用指纹验证，验证过程中的用户指纹与银行终端服务器中存储的指纹进行比对，若5次指纹比对验证不成功，则转用动态口令或U盾口令进行验证。
所述指纹采集采用以下算法进行：控制移动端的指纹传感器按照统一设置的指纹图像采集参数采集一个标准指纹图像，将采集到的标准指纹图像从RGB空间转到YCbCr颜色空间，并进行光线补偿，进行光线补偿后的彩色图像被转换为黑白色图像；将转换后的图像进行降低图像的视觉噪声处理，同时除去图像中的高频以及低频部分获得多层次灰度图像；将采集获得的多层次灰度图像处理成二值图像，使图像在每一灰度级上都有相同的像素点, 把所述的多层次灰度图像从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布的直方图；所述直方图由指纹纹线组成，对直方图进行分割处理，等分成100*100的矩阵，对每个矩阵内的指纹纹线进行筛选，选出有效纹线，并计算每个矩阵内有效纹线的弧度或与铅垂线的夹角。
所述指纹图像采集参数包括纹线像素点；从采集的标准指纹图像中提取指纹的特征点信息；通过预设指纹特征提取算法对所述指纹的特征点信息进行处理得到一组标准指纹特征数据，并按照预设格式由该一组标准指纹特征数据生成一个指纹模板上传到银行终端服务器。
所述指纹比对验证算法如下：将验证过程中的用户指纹根据边缘检测的规律进行检测，控制移动端的指纹传感器按照统一设置的指纹图像采集参数采集一个标准指纹图像，将采集到的标准指纹图像从RGB空间转到YCbCr颜色空间，并进行光线补偿，进行光线补偿后的彩色图像被转换为黑白色图像；将转换后的图像进行降低图像的视觉噪声处理，同时除去图像中的高频以及低频部分获得多层次灰度图像；将采集获得的多层次灰度图像处理成二值图像，使图像在每一灰度级上都有相同的像素点, 把所述的多层次灰度图像从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布的直方图；所述直方图由指纹纹线组成，对直方图进行分割处理，等分成100*100的矩阵，对每个矩阵内的指纹纹线进行筛选，选出有效纹线，并计算每个矩阵内有效纹线的弧度或与铅垂线的夹角，并将每个矩阵内的有效纹线的弧度或与铅垂线的夹角数据上传到银行终端服务器，同时银行终端服务器将存储的用户指纹模板调取到一个独立的硬盘空间，获取一组待比对指纹特征数据与银行终端服务器中各指纹模板的相似性百分比，并对指纹的相似性百分比进行排序，判断银行终端服务器中是否存在与所述一组待比对指纹特征数据匹配的指纹模板并输出判断结果，当相似性百分比超过95%时，则表示比对成功。
综上所述，本发明银行指纹付款处理方法，将用户指纹储存在银行终端服务器内，只有在发起每次交易时，才会获得调用，相对于目前市场上的微信、支付宝等所采用调取手机内置的指纹进行验证支付，要可靠安全很多，能满足银行对于安全性的要求。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (3)

1.一种银行指纹付款处理方法，其特征在于，首先银行手机端APP在移动端下载安装完成时，用户第一次进入银行手机端APP时，需要输入在银行验证过的用户名以及密码，并进入相应页面，绑定用户银行卡信息，之后银行手机端APP会询问用户是否登记指纹，若用户选择否，则在银行手机端APP进行资金交易时，默认采用动态口令或U盾口令进行验证；若用户选择是，则银行手机端APP开始跳转页面进入指纹采集页面，用户根据提示在移动端的指纹传感器上完成指纹采集步骤，且至少需要完成一个手指指纹的采集；银行手机端APP将采集的指纹上传到银行终端服务器进行加密存储，之后用户在银行手机端APP进行资金交易时默认采用指纹验证，验证过程中的用户指纹与银行终端服务器中存储的指纹进行比对，若5次指纹比对验证不成功，则转用动态口令或U盾口令进行验证；
所述指纹采集采用以下算法进行：控制移动端的指纹传感器按照统一设置的指纹图像采集参数采集一个标准指纹图像，将采集到的标准指纹图像从RGB空间转到YCbCr颜色空间，并进行光线补偿，进行光线补偿后的彩色图像被转换为黑白色图像；将转换后的图像进行降低图像的视觉噪声处理，同时除去图像中的高频以及低频部分获得多层次灰度图像；将采集获得的多层次灰度图像处理成二值图像，使图像在每一灰度级上都有相同的像素点, 把所述的多层次灰度图像从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布的直方图；所述直方图由指纹纹线组成，对直方图进行分割处理，等分成100*100的矩阵，对每个矩阵内的指纹纹线进行筛选，选出有效纹线，并计算每个矩阵内有效纹线的弧度或与铅垂线的夹角；
所述指纹图像采集参数包括纹线像素点；从采集的标准指纹图像中提取指纹的特征点信息；通过预设指纹特征提取算法对所述指纹的特征点信息进行处理得到一组标准指纹特征数据，并按照预设格式由该一组标准指纹特征数据生成一个指纹模板上传到银行终端服务器。
2.根据权利要求1所述的银行指纹付款处理方法，其特征在于，所述移动端包括手机、平板电脑。
3.根据权利要求1所述的银行指纹付款处理方法，其特征在于，所述指纹比对验证算法如下：将验证过程中的用户指纹根据边缘检测的规律进行检测，控制移动端的指纹传感器按照统一设置的指纹图像采集参数采集一个标准指纹图像，将采集到的标准指纹图像从RGB空间转到YCbCr颜色空间，并进行光线补偿，进行光线补偿后的彩色图像被转换为黑白色图像；将转换后的图像进行降低图像的视觉噪声处理，同时除去图像中的高频以及低频部分获得多层次灰度图像；将采集获得的多层次灰度图像处理成二值图像，使图像在每一灰度级上都有相同的像素点, 把所述的多层次灰度图像从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布的直方图；所述直方图由指纹纹线组成，对直方图进行分割处理，等分成100*100的矩阵，对每个矩阵内的指纹纹线进行筛选，选出有效纹线，并计算每个矩阵内有效纹线的弧度或与铅垂线的夹角，并将每个矩阵内的有效纹线的弧度或与铅垂线的夹角数据上传到银行终端服务器，同时银行终端服务器将存储的用户指纹模板调取到一个独立的硬盘空间，获取一组待比对指纹特征数据与银行终端服务器中各指纹模板的相似性百分比，并对指纹的相似性百分比进行排序，判断银行终端服务器中是否存在与所述一组待比对指纹特征数据匹配的指纹模板并输出判断结果，当相似性百分比超过95%时，则表示比对成功。
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