CN108230528A - 基于云计算的指纹识别智能排队装置、系统、方法 - Google Patents

Abstract

一种基于云计算的指纹识别智能排队系统，包括指纹认证智能排队远端客服协助装置(简称远端客服装置)、指纹识别智能排队装置(简称排队装置)、通信网络；其中，所述远端客服装置，包括远端客服主机、远端客服终端；所述远端客服主机通过通信网络连接所述排队装置；所述智能排队装置通信模块通过所述通信网络，连接远端客服主机。本发明把本地不能自动识别的指纹，自动传输给远端客服终端，由人工识别，系统能够快速的识别处理本地不能自动识别的指纹，解决了应用中本地不能识别指纹时的长时间持续识别等待问题，及时排队装置。

Description

基于云计算的指纹识别智能排队装置、系统、方法

技术领域

本发明涉及指纹识别领域，尤其是涉及一种基于云计算的指纹识别智能排队装置、系统、方法。

背景技术

现有的中国专利CN201210035594.0，解决现有技术上述所述汽车指纹识别认证系统出现不能识别的情况的缺陷，提出一种新型的车辆用户辅助身份认证的远程客服协助式指纹识别方法，同时公开一种远程客服协助式汽车指纹识别认证系统，运用现有指纹识别系统、CAN总线以及基于Telematics通信和2.5G或3G网络，构架一个辅助的汽车指纹识别身份认证平台，由用户移动终端发送协助身份认证请求，通过远程客服装置的汽车提供的协助操作，构成远程客服协助式纹识别认证系统，完成车辆用户纹识别认身份认证，实现远程客服协助解锁。

现有的中国专利CN201410778519.2，公开了一种活体指纹判断方法及系统，所述系统包括：彩色指纹图像获取模块、色彩变化计算模块、活体指纹判断模块。彩色指纹图像获取模块用以获取彩色指纹图像；色彩变化计算模块用以计算指纹在棱镜接触的第一时间和第二时间的彩色指纹图像的色彩变化信息；活体指纹判断模块用以判断被识别的指纹是否为活体指纹；当计算结果满足指纹色彩变化的设定基准条件时判定为活体指纹。本发明提出的活体指纹判断方法及系统，可区分真假指纹，提高指纹识别的精确度及效率。通过此发明中的方法有效区分真假指纹，不仅是一般的纸质打印指纹，而且对胶片及硅胶等材质的仿造指纹也可以顺利区分。

现有的中国专利CN201410027818.2，公开了一种基于色彩空间的皮肤识别方法，其通过对原始图像进行色彩空间的转换，从RGB色彩空间转为YIQ色彩空间，得到转换图像，并创建YIQ皮肤概率图模型，然后将转换图像的I通道与Q通道的颜色值与所述的YIQ皮肤概率图模型进行映射，得到原始图像的皮肤概率图，不仅算法简单，而且算法执行速度快，大大提高运算速度，从而实现快速的进行皮肤识别。

现有的中国专利CN201310052947.2，公布了一种基于指纹识别的智能排队系统及其控制方法，本发明装置包括两个部分，分别为指纹录入取号单元和指纹验证购票单元，装置中包含指纹采集卡、DSP处理器、CPLD逻辑控制芯片、语音芯片、扬声器、液晶显示屏、呼叫按钮和数据存储，数据存储包括SRAM数据存储和FLASH数据库。采用本发明所述方法，当乘客到窗口进行购票时，售票员可根据采集到的指纹进行对比匹配，根据匹配成功与否进行售票。在售票过程中，可有效防止乘客买票时无故插队带来的不良影响，提高售票效率，有效改善售票大厅的人文环境。本发明实现了售票系统的快速、可靠、智能化管理，并且由于指纹的唯一性，真正实现了“一人一号”的排队买票。

现有的中国专利CN201510544794.2，公开了一种基于指纹识别的医院排队管理系统，包括主服务器、与主服务器连接的服务台电脑以及分别与主服务器连接的大厅监控模块、大厅信息发布模块，所述服务台电脑连接触摸取号器、显示器、播音器、大厅液晶终端，所述主服务器通过局域网连接大厅监控模块、大厅信息发布模块以及服务台电脑；所述触摸取号器的触摸面板采用具有指纹识别功能的触摸面板。本系统可高效的完成排队取号、呼叫号码、提示信息显示等诸多功能，实现了医院排队的智能化、自动化管理。触摸取号器的触摸面板采用具有指纹识别功能的触摸面板，只有排号人员的指纹与就医的指纹相同才识别为一个有效排号，就能有效解决代排号的问题。

现有的智能排队装置，其中的指纹识别技术，普遍的存在一些缺陷，指纹识别失败（老年人、儿童、指纹破损等情况下识别成功率低）时，被识别人往往反复尝试识别，形成多次识别、长时间识别，甚至无法识别，系统服务能力较低；在分析指纹真假时，未考虑活体指纹识别，未考虑在智能排队装置故障时，系统的持续服务能力，未考虑指纹自动识别失败时的指纹识别处理。

发明内容

技术问题：

针对现有技术存在的缺陷之一，本发明提出基于云计算的指纹识别智能排队装置、系统、方法。

技术方案：

为了实现上述目的，本发明提出了一种基于云计算的指纹识别智能排队系统，包括指纹认证智能排队远端客服协助装置（简称远端客服装置）、指纹识别智能排队装置（简称排队装置）、通信网络；其中，

所述远端客服装置，包括远端客服主机、远端客服终端；所述远端客服主机为基于云计算和/或分布式计算的主机；所述远端客服终端为计算机终端装置；所述远端客服终端与所述远端客服主机通过数字通信网络连接；

所述远端客服主机通过通信网络连接所述排队装置；

所述排队装置，包括智能排队装置控制器、指纹识别模块和智能排队装置通信模块；所述智能排队装置控制器为计算机控制器；所述智能排队装置控制器与指纹识别模块和智能排队装置通信模块配合连接、配合设置；指纹识别模块用来识别指纹；智能排队装置通信模块为网络通信模块；所述排队装置，根据指纹识别的结果，确定用户身份信息，选择是否给予排队装置；

所述通信网络为数字通信网络，包括有线数字通信网络、无线数字通信网络及其结合；

所述智能排队装置通信模块通过所述通信网络，连接远端客服主机。

进一步的，所述远端客服终端包括固定终端和/或移动终端。

进一步的，所述排队装置，还包括指纹识别判定模块、远端指纹识别模块（指纹识别判定模块、远端指纹识别模块分别与智能排队装置控制器配合连接）；所述指纹识别判定模块，用于在同一人连续M次识别失败，或者，连续识别N秒后仍然识别失败时，做出指纹识别失败的判断，并把该判断结论发送给智能排队装置控制器和/或远端指纹识别模块；远端指纹识别模块，用于把识别失败的指纹照片发送给远端客服装置，并接收远端客服装置返回的识别结果。

进一步的，所述排队装置，还包括人脸识别模块；所述人脸识别模块，用于识别人的头像。把人脸识别的结果与指纹识别结果互相验证；其验证方法为：如果，指纹识别结果与人脸识别结果为同一个人，则验证成功；如果，不是同一个人，验证失败。

进一步的，所述排队装置，还包括身份证识别模块；所述身份证识别模块，用于识读身份证。把身份证识别的结果与指纹识别结果互相验证；其验证方法为：如果，指纹识别结果与身份证识读结果为同一个人，则验证成功；如果，不是同一个人，验证失败。

进一步的，所述排队装置，还包括活体识别模块；所述活体识别模块，用于识别是否是活体；如果，识别结果是活体，进一步识别，如果识别结果不是活体，识别失败。

为了实现上述目的，本发明提出一种基于云计算的指纹识别智能排队自助终端，包括所述排队装置。

为了实现上述目的，本发明提出了一种基于云计算的智能排队指纹识别方法，包括下述处理步骤：

S1)指纹识别失败判定：连续M次识别失败，或者，连续识别N秒后仍然识别失败时，做出指纹识别失败的判断；

S2)指纹识别信息发送给远端主机：把本地识别失败的指纹的相关信息，加密后发送给远端主机；指纹识别信息包括：待识别指纹照片、待识别人的唯一识别码；

S3)指纹识别信息发送给远端客服终端：远端主机把接收的指纹识别信息解密后，和预留指纹信息（根据待识别人的唯一识别码获得），一起发送给远端客服终端；

S4)远端人工识别：在远端客服终端的屏幕上，对比显示预留指纹、待识别指纹照片；人工对比指纹是否一致，并在屏幕上输入人工对比的结果，把人工对比的结果发送给远端主机；

S5)终端处理人工识别结果：远端主机把人工识别结果发送给排队装置；排队装置接收到人工识别结果后，提醒识别结果，根据指纹识别的结果，确定用户身份信息，选择是否给予排队装置；如果确定了用户身份，则允许排队，做排队处理，否则，不允许排队，做不允许排队处理；其提醒方式至少包括下述之一：图像、文字、声音、语音。

进一步的，所述基于云计算的智能排队指纹识别方法，至少还包括下述处理步骤之一：

S6)识别活体指纹：使用图像分析，或者活体探测方法，检测指纹识别处是否活体；如果，识别结果是活体，进一步识别，如果识别结果不是活体，识别失败；

S7)人脸识别：使用人脸识别技术，检测识别指纹的人的身份；把人脸识别的结果与指纹识别结果互相验证；其验证方法为：如果，指纹识别结果与人脸识别结果为同一个人，则验证成功；如果，不是同一个人，验证失败；

S8)身份证识读：终端自动识读身份证信息，获得带待识别人的唯一识别码；把身份证识别的结果与指纹识别结果互相验证；其验证方法为：如果，指纹识别结果与身份证识读结果为同一个人，则验证成功；如果，不是同一个人，验证失败；

S9)远端客服终端上，声音或语音提示工作人员；

S10)所述远端主机，为云计算或分布式计算的主机；

S11)远端客服终端上，不显示待识别的人的具体身份信息（避免人工指纹识别的倾向性）。

进一步的，所述基于云计算的智能排队指纹识别方法，还包括下述处理步骤：

S12)把本地识别失败的指纹信息，分发给设置在本地的所述远端客服装置。

为了实现上述目的，本发明提出了一种基于云计算的智能排队装置端指纹识别方法，包括下述处理步骤：

S31)指纹识别失败判定：连续M次识别失败，或者，连续识别N秒后仍然识别失败时，做出指纹识别失败的判断；

S32)指纹识别信息发送给远端主机：把本地识别失败的指纹的相关信息，加密后发送给远端主机；指纹识别信息包括：待识别指纹照片、待识别人的唯一识别码；

S33)接收远端识别结果：识别终端接收远端主机发送的人工识别结果；

S34)终端处理人工识别结果：识别终端接收到人工识别结果后，提醒识别结果，根据指纹识别的结果，确定用户身份信息，选择是否给予排队装置；如果确定了用户身份，则允许排队，做排队处理，否则，不允许排队，做不允许排队处理；其提醒方式至少包括下述之一：图像、文字、声音、语音。

进一步的，所述基于云计算的智能排队装置端指纹识别方法，至少还包括下述处理步骤之一：

S35)识别活体指纹：使用图像分析，或者活体探测方法，检测指纹识别处是否活体；如果，识别结果是活体，进一步识别，如果识别结果不是活体，识别失败；

S36)人脸识别：使用人脸识别技术，检测识别指纹的人的身份；把人脸识别的结果与指纹识别结果互相验证；其验证方法为：如果，指纹识别结果与人脸识别结果为同一个人，则验证成功；如果，不是同一个人，验证失败；

S37)身份证识读：终端自动识读身份证信息，获得带待识别人的唯一识别码；把身份证识别的结果与指纹识别结果互相验证；其验证方法为：如果，指纹识别结果与身份证识读结果为同一个人，则验证成功；如果，不是同一个人，验证失败。

S38)在所述移动终端上，选择排队装置功能后，排队装置命令传递到远端客服主机和/或相应的智能排队装置（传递到远端客服主机上时，由其再转发到相应的智能排队装置）。智能排队装置收到排队装置命令后，验证其是否正确，若正确，则排队装置。所述验证，包括密码验证，直接排队装置。所述直接排队装置，指的是验证预设移动终端身份或用户身份（用户名、密码）后，直接排队装置。

本发明所述的基于云计算的指纹识别智能排队装置、系统、方法，能够用于使用指纹识别的预约服务；其采样一样的远程人工服务，在自动指纹识别失败时，能够提供持续的、及时的指纹识别服务，提供预约服务。

本发明的有益效果是：

1.本发明所述的把本地不能自动识别的指纹，自动传输给远端客服终端，由人工识别，能够自动判断本地不能自动识别的指纹，自动把远端人工识别指纹需要的信息传输到远端，并接收远端人工识别的结果作为系统的指纹识别结果，使得系统能够快速的识别处理本地不能自动识别的指纹，，解决了应用中本地不能识别指纹时的长时间持续识别等待问题，及时排队装置。

2.本发明所述的识别活体指纹，能够检测假冒指纹，具有较高的安全性。

3.本发明所述的使用客服移动终端进行人工辅助指纹识别，客服人员工作更方便，服务更及时。

4.本发明所述的云计算或分布式计算的主机，能够提供更高的可用性、更低的运行成本。

5.本发明所述的排队装置，能够自动识别本地指纹识别失败，并把识别失败的指纹的相关信息，发给远程主机（由远程主机发给客服终端，由人工处理），并接收返回的人工识别的结果，并以人工识别的结果作为识别结果，以识别结果决定是否允许排队；能够快速的提供服务，解决了应用中的长时间识别问题；其具有的活体识别、人脸识别，能够提高识别的可靠性、安全性。

6.本发明所述的采用同一客户的人脸识别的辅助判定方法，能够显著提高远端客服协助识别的速度和正确率，能够进一步提高智能排队装置识别的可靠性。

7.本发明所述的远端客服装置和排队装置以及数字通信网络，使用条件不受严格限制，构成配置具有较灵活的选配特性，适用于不同类型的应用。

8.本发明所述的远端客服中心以及排队装置、数字通信网络，构架的一个远端指纹认证人工辅助装置，通过远端客户服务中心提供的协助操作，操作较方便，实现远端客服通信链路和人工辅助指纹识别操作，系统不易长时间无法认证。

9.本发明所述的远端客服协助的安全性是基于指纹识别和数据加密，不用明语通信，杜绝信息被窃，骗取远端身份确认，所以，本发明系统的远端客服协助具有良好的安全性。

10.本发明所述的远程客服终端上，不显示待识别的人的具体身份信息，避免了人工指纹识别的倾向性。

11.本发明采用远程人工识别指纹、人工服务，在自动指纹识别失败时，能够提供持续的、及时的指纹识别服务。

12.本发明提出的所述排队装置，能够识别自动识别失败的指纹，并把指纹识别相关的信息发送给远端客服装置，由远端人工识别指纹信息，确定人员身份；并接收识别后的结果，以此结果作为指纹识别结果，用来控制排队自助终端的运行。

附图说明

图1是本发明的一种实施例的基于云计算的智能排队装置指纹识别装置的系统结构示意图。

图2是本发明的另一种实施例的基于云计算的智能排队指纹识别方法的流程图。

图3是本发明的另一种实施例的基于云计算的智能排队装置端指纹识别方法的流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。

需要说明的是，只要不构成冲突，本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施方案一

图1是本发明的一种实施例的基于云计算的指纹识别智能排队系统的系统结构示意图。

如图1所示，所述基于云计算的指纹识别智能排队系统，包括指纹认证远端客服协助装置（简称远端客服装置）、排队装置、通信网络。

其中，所述远端客服装置，包括远端客服主机、远端客服终端；所述远端客服主机为基于云计算或分布式计算的主机或服务器，优选的为阿里云服务器；所述远端客服终端为计算机终端装置，优选的为台式计算机；所述远端客服终端与所述远端客服主机通过数字通信网络连接，所述数字通信网络为局域网与广域网的混合网络，是有线网络与无线网络的混合网络；

所述远端客服主机通过数字通信网络连接所述排队装置；

所述排队装置，包括智能排队装置控制器、指纹识别模块和智能排队装置通信模块；所述智能排队装置控制器为计算机控制器；所述智能排队装置控制器与指纹识别模块和智能排队装置通信模块配合连接、配合设置；所述排队装置，根据指纹识别的结果，确定用户身份信息，选择是否给予排队装置；指纹识别模块用来识别指纹，为现有的指纹识别装置，其与智能排队装置控制器配合连接；智能排队装置通信模块为网络通信模块。优选的，智能排队装置控制器为连接指纹识别模块的嵌入式计算机，智能排队装置通信模块为网卡。智能排队装置控制器与智能排队装置配合设置，优选的位于排队装置体内。

所述通信网络为数字通信网络，包括有线数字通信网络、无线数字通信网络及其结合，优选的为局域网与广域网的混合网络，是有线网络与无线网络的混合网络。

所述智能排队装置通信模块通过所述通信网络，连接远端客服主机。

所述排队装置，根据指纹识别的结果，确定用户身份信息，选择是否给予排队装置。

可选的，所述远端客服终端还包括移动终端。所述移动终端为手机。优选的为部分为台式计算机，部分为手机。

可选的，所述排队装置，还包括远端指纹识别模块，用于在同一人连续M次识别失败，或者，连续识别N秒后仍然识别失败时，做出指纹识别失败的判断，并把该判断结论，以及识别失败的指纹照片，发送给远端客服装置，并接收远端客服装置返回的识别结果，把接收到的远端客服装置返回的识别结果作为本次的识别结果。优选的，在同一人连续9次识别失败，或者，连续识别5秒后仍然识别失败时，认为指纹识别失败。需要说明的是，由于所述排队装置，为计算机装置；而远端指纹识别模块，其功能的实现，是依靠其所包含于的计算机系统来实现的。

可选的，所述排队装置，还包括人脸识别模块；所述人脸识别模块，通过所述排队装置的计算机系统的总线系统与之配合连接，用于识别人的头像。把人脸识别的结果与指纹识别结果互相验证；其验证方法为：如果，指纹识别结果与人脸识别结果为同一个人，则验证成功；如果，不是同一个人，验证失败。优选的，包括人脸识别模块。

可选的，所述排队装置，还包括身份证识别模块；所述身份证识别模块，用于识读身份证，通过所述排队装置的计算机系统的总线系统与之配合连接。把身份证识别与指纹识别结果互相验证；其验证方法为：如果，指纹识别结果与身份证识读结果为同一个人，则验证成功；如果，不是同一个人，验证失败。优选的，包括身份证识别模块，且通过身份证识别模块获得身份证号码。

可选的，所述排队装置，还包括活体识别模块；所述活体识别模块，用于识别是否是活体，通过所述排队装置的计算机系统的总线系统与之配合连接。如果，识别结果是活体，进一步识别，如果识别结果不是活体，识别失败。优选的，包括活体识别模块。

所述活体识别方式为下列方式之一，优选的为活体识别方式一：

活体识别方式一：

首先获得带识别的手指的照片，将RGB格式的照片转换为YCrCb格式的照片，转换公式以计算人像区域图像中各个像素点的在YCrCb彩色空间的彩色数据：Y＝0.299R+0.587G+0.114B，Cr＝0.500R+0.419G-0.081B+128，Cb＝-0.169R-0.331G+0.500B +128；R、G、B根本为RGB色彩空间对应像素点的颜色值；在YCrCb格式的人像区域图像中对各个像素点进行检测；若像素点的彩色数据落入预设范围，即133≤Cr≤173及77≤Cb≤127，则将这些像素点归并为人体皮肤区域；

统计，人体皮肤像素点占总像素点的比例，如果大于设定阈值（取值范围为55%-95%，优选的取值80%），则认为是活体。

活体识别方式二：

对原始图像进行色彩空间的转换，从RGB色彩空间转为YIQ色彩空间，得到转换图像；对YIQ色彩空间进行分析，判断图像中各点是否皮肤；（具体参见中国专利：CN201410027818.2）；

统计，人体皮肤像素点占总像素点的比例，如果大于设定阈值（取值范围为55%-95%，优选的取值80%），则认为是活体。

活体识别方式三：

中国专利：CN201410778519.2所述的一种活体指纹判断方法及系统，所述系统包括：彩色指纹图像获取模块、色彩变化计算模块、活体指纹判断模块。彩色指纹图像获取模块用以获取彩色指纹图像；色彩变化计算模块用以计算指纹在棱镜接触的第一时间和第二时间的彩色指纹图像的色彩变化信息；活体指纹判断模块用以判断被识别的指纹是否为活体指纹；当计算结果满足指纹色彩变化的设定基准条件时判定为活体指纹。

需要说明的，远端客服终端上，不显示待识别的人的具体身份信息，避免人工指纹识别的倾向性。

可选的，所述排队装置，还包括自助排队装置；所述自助排队装置为计算机装置，优选的为嵌入式计算机（ARM11系统）；所述嵌入式计算机通过通信网络与远端客服主机和/或相应的智能排队装置连接；在所述嵌入式计算机上，选择排队功能后，排队命令传递到远端客服主机和/或相应的智能排队装置（传递到远端客服主机上时，由其再转发到相应的智能排队装置）。智能排队装置收到排队命令后，验证其是否正确，若正确，则排队。所述验证，包括密码验证、直接排队。所述直接排队，指的是验证预设移动终端身份或用户身份（用户名、密码）后，直接排队。优选的，包括自助排队装置。

本发明提出的一种基于云计算的指纹识别智能排队自助终端，包括所述排队装置。

所述排队装置，能够识别自动识别失败的指纹，并把指纹识别相关的信息发送给远端客服装置，由远端人工识别指纹信息，确定人员身份；并接收识别后的结果，以此结果作为指纹识别结果，用来控制排队自助终端的运行。

实施方案二

图2是本发明的另一种实施例的基于云计算的智能排队指纹识别方法的流程图。

如图2所示，基于云计算的智能排队指纹识别方法，包括下述处理步骤：

S1)指纹识别失败判定：连续M次识别失败，或者，连续识别N秒后仍然识别失败时，做出指纹识别失败的判断；

预先设定指纹识别相关的基础信息，包括指纹库，识别设备信息、参数设置等；

如果，指纹识别成功，则识别结束；如果，识别失败，则开始计数或开始计时，优选的，同时开始计数、计时；

当识别失败次数大于设定值（设定值为1以上，优选的为5），或者，识别时间超过设定时间（设定时间为1秒以上，优选的为3秒）时，认为识别失败；

S2)指纹识别信息发送给远端主机：把本地识别失败的指纹的相关信息，加密后发送给远端主机；指纹识别信息包括：待识别指纹照片、待识别人的唯一识别码；

待识别人的唯一识别码由人工输入，或者通过读卡设备（如身份证读卡器等）获得；优选的，通过读卡设备获得，优选的通过身份证读卡器获得；

S3)指纹识别信息发送给远端客服终端：远端主机把接收的指纹识别信息解密后，和预留指纹信息（根据待识别人的唯一识别码获得），一起发送给远端客服终端；

远端客服终端为固定终端或移动终端，优选的同时包括；移动终端的使用，能够更及时的相应指纹识别的需要；

S4)远端人工识别：在远端客服终端的屏幕上，对比显示预留指纹、待识别指纹照片；人工对比指纹是否一致，并在屏幕上输入人工对比的结果，把人工对比的结果发送给远端主机；

远程客服主机上，对比显示预留指纹、待识别指纹照片，方便人工进行对比；

远程客服主机上，不显示待识别的人的具体身份信息，避免了人工识别的倾向性；

S5)终端处理人工识别结果：远端主机把人工识别结果发送给排队装置；排队装置接收到人工识别结果后，提醒识别结果，根据指纹识别的结果，确定用户身份信息，选择是否给予排队装置；如果确定了用户身份，则允许排队，做排队处理，否则，不允许排队，做不允许排队处理；其提醒方式至少包括下述之一：图像、文字、声音、语音；

优选的，提醒方式为声音和图像、文字同时提醒。

可选的，基于云计算的智能排队指纹识别方法，至少还包括下述处理步骤之一，优选的，全部包括：

所述排队处理，包括给出排队号码、打印排队单等；优选的为打印带有排队号码的排队单；

S6)识别活体指纹：使用图像分析，或者活体探测方法，检测指纹识别处是否活体；

使用如实施方案一中所述活体识别方式，优选的，使用活体识别方式一；

如果，识别结果是活体，进一步识别，如果识别结果不是活体，识别失败；

S7)人脸识别：使用人脸识别技术，检测识别指纹的人的身份；

使用图像人脸识别技术，识别是否待识别的人；

把人脸识别的结果与指纹识别结果互相验证；其验证方法为：如果，指纹识别结果与人脸识别结果为同一个人，则验证成功；如果，不是同一个人，验证失败；

S8)身份证识读：终端自动识读身份证信息，获得带待识别人的唯一识别码；

使用身份证读卡器，获得身份证信息；可选的，与预存的身份证信息对比核对；

把身份证识别的结果与指纹识别结果互相验证；其验证方法为：如果，指纹识别结果与身份证识读结果为同一个人，则验证成功；如果，不是同一个人，验证失败；

S9)远端客服终端上，声音或语音提示工作人员；

远端客服终端接受到，需要人工识别的指纹信息后，声音或语音提示工作人员；

S10)所述远端主机，为云计算或分布式计算的主机；

优选的，为云计算主机；

S11)远端客服终端上，不显示待识别的人的具体身份信息（避免人工指纹识别的倾向性）。

可选的，基于云计算的智能排队指纹识别方法，还包括下述处理步骤，优选的，包括该步骤：

S12)把本地识别失败的指纹信息，分发给设置在本地的所述远端客服装置，便于本地化的及时处理不能识别的指纹。

实施方案三

图3是本发明的另一种实施例的基于云计算的智能排队装置端指纹识别方法的流程图。

如图3所示，基于云计算的智能排队装置端指纹识别方法，包括下述处理步骤：

S31)指纹识别失败判定：连续M次识别失败，或者，连续识别N秒后仍然识别失败时，做出指纹识别失败的判断；

预先设定指纹识别相关的基础信息，包括指纹库，识别设备信息、参数设置等；

如果，指纹识别成功，则识别结束；如果，识别失败，则开始计数或开始计时，优选的，同时开始计数、计时；

当识别失败次数大于设定值（设定值为1以上，优选的为5），或者，识别时间超过设定时间（设定时间为1秒以上，优选的为3秒）时，认为识别失败；

S32)指纹识别信息发送给远端主机：把本地识别失败的指纹的相关信息，加密后发送给远端主机；指纹识别信息包括：待识别指纹照片、待识别人的唯一识别码；

待识别人的唯一识别码由人工输入，或者通过读卡设备（如身份证读卡器等）获得；优选的，通过身份证读卡器获得；

S33)接收远端识别结果：识别终端接收远端主机发送的人工识别结果；

S34)终端处理人工识别结果：识别终端接收到人工识别结果后，提醒识别结果，根据指纹识别的结果，确定用户身份信息，选择是否给予排队装置；如果确定了用户身份，则允许排队，做排队处理，否则，不允许排队，做不允许排队处理；其提醒方式至少包括下述之一：图像、文字、声音、语音；

所述排队处理，包括给出排队号码、打印排队单等；优选的为打印带有排队号码的排队单；

优选的，提醒方式为声音和图像、文字同时提醒。

可选的，基于云计算的智能排队装置端指纹识别方法，至少还包括下述处理步骤之一，优选的，全部包括：

S35)识别活体指纹：使用图像分析，或者活体探测方法，检测指纹识别处是否活体；

使用如实施方案一中所述活体识别方式，优选的，使用活体识别方式一；

如果，识别结果是活体，进一步识别，如果识别结果不是活体，识别失败；

S36)人脸识别：使用人脸识别技术，检测识别指纹的人的身份；

使用图像人脸识别技术，识别是否待识别的人；

把人脸识别的结果与指纹识别结果互相验证；其验证方法为：如果，指纹识别结果与人脸识别结果为同一个人，则验证成功；如果，不是同一个人，验证失败；

S37)身份证识读：终端自动识读身份证信息，获得带待识别人的唯一识别码；

使用身份证读卡器，获得身份证信息；可选的，与预存的身份证信息对比核对；

把身份证识别的结果与指纹识别结果互相验证；其验证方法为：如果，指纹识别结果与身份证识读结果为同一个人，则验证成功；如果，不是同一个人，验证失败。

S38)收到排队装置命令后，验证其是否正确，若正确，则排队装置。所述验证，包括密码验证，直接排队装置。所述直接排队装置，指的是验证预设移动终端身份或用户身份（用户名、密码）、排队装置命令后，直接排队装置。所述密码验证，指的是验证输入的密码（密码通过智能排队装置上的键盘输入）。

需要说明的是，本发明所述的基于云计算的指纹识别智能排队装置、系统、方法，能够用于使用指纹识别的预约服务；其采用远程人工识别指纹、人工服务，在自动指纹识别失败时，能够提供持续的、及时的指纹识别服务。

以上所述，仅为本发明的具体实施案例，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术的技术人员在本发明所述的技术规范内，对本发明的修改或替换，都应在本发明的保护范围之内。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于云计算的指纹识别智能排队系统，其特征在于：包括指纹认证智能排队远端客服协助装置(简称远端客服装置)、指纹识别智能排队装置(简称排队装置)、通信网络；其中，

所述远端客服装置，包括远端客服主机、远端客服终端；所述远端客服主机为基于云计算和/或分布式计算的主机；所述远端客服终端为计算机终端装置；所述远端客服终端与所述远端客服主机通过数字通信网络连接；

所述远端客服主机通过通信网络连接所述排队装置；

所述排队装置，包括智能排队装置控制器、指纹识别模块和智能排队装置通信模块；所述智能排队装置控制器为计算机控制器；所述智能排队装置控制器与指纹识别模块和智能排队装置通信模块配合连接、配合设置；指纹识别模块用来识别指纹；智能排队装置通信模块为网络通信模块；所述排队装置，根据指纹识别的结果，确定用户身份信息，选择是否给予排队装置；

所述通信网络为数字通信网络，包括有线数字通信网络、无线数字通信网络及其结合；

所述智能排队装置通信模块通过所述通信网络，连接远端客服主机。

2.根据权利要求1所述的指纹识别智能排队系统，其特征在于：至少还包括下述特征之一：

1)所述远端客服终端包括固定终端和/或移动终端；

2)所述排队装置，还包括指纹识别判定模块、远端指纹识别模块(指纹识别判定模块、远端指纹识别模块分别与智能排队装置控制器配合连接)；所述指纹识别判定模块，用于在同一人连续M次识别失败，或者，连续识别N秒后仍然识别失败时，做出指纹识别失败的判断，并把该判断结论发送给智能排队装置控制器和/或远端指纹识别模块；远端指纹识别模块，用于把识别失败的指纹照片发送给远端客服装置，并接收远端客服装置返回的识别结果；

3)所述排队装置，还包括人脸识别模块；所述人脸识别模块，用于识别人的头像；把人脸识别的结果与指纹识别结果互相验证；其验证方法为：如果，指纹识别结果与人脸识别结果为同一个人，则验证成功；如果，不是同一个人，验证失败；

4)所述排队装置，还包括身份证识别模块；所述身份证识别模块，用于识读身份证；把身份证识别的结果与指纹识别结果互相验证；其验证方法为：如果，指纹识别结果与身份证识读结果为同一个人，则验证成功；如果，不是同一个人，验证失败；

5)所述排队装置，还包括活体识别模块；所述活体识别模块，用于识别是否是活体；如果，识别结果是活体，进一步识别，如果识别结果不是活体，识别失败。

3.一种基于云计算的指纹识别智能排队自助终端，其特征在于：包括所述排队装置。

4.一种基于云计算的智能排队指纹识别方法，其特征在于：包括下述处理步骤：

S1)指纹识别失败判定：连续M次识别失败，或者，连续识别N秒后仍然识别失败时，做出指纹识别失败的判断；

S2)指纹识别信息发送给远端主机：把本地识别失败的指纹的相关信息，加密后发送给远端主机；指纹识别信息包括：待识别指纹照片、待识别人的唯一识别码；

S3)指纹识别信息发送给远端客服终端：远端主机把接收的指纹识别信息解密后，和预留指纹信息(根据待识别人的唯一识别码获得)，一起发送给远端客服终端；

S4)远端人工识别：在远端客服终端的屏幕上，对比显示预留指纹、待识别指纹照片；人工对比指纹是否一致，并在屏幕上输入人工对比的结果，把人工对比的结果发送给远端主机；

S5)终端处理人工识别结果：远端主机把人工识别结果发送给排队装置；排队装置接收到人工识别结果后，提醒识别结果，根据指纹识别的结果，确定用户身份信息，选择是否给予排队装置；如果确定了用户身份，则允许排队，做排队处理，否则，不允许排队，做不允许排队处理；其提醒方式至少包括下述之一：图像、文字、声音、语音。

5.根据权利要求4所述的智能排队指纹识别方法，其特征在于：至少还包括下述处理步骤之一：

S6)识别活体指纹：使用图像分析，或者活体探测方法，检测指纹识别处是否活体；如果，识别结果是活体，进一步识别，如果识别结果不是活体，识别失败；

S7)人脸识别：使用人脸识别技术，检测识别指纹的人的身份；把人脸识别的结果与指纹识别结果互相验证；其验证方法为：如果，指纹识别结果与人脸识别结果为同一个人，则验证成功；如果，不是同一个人，验证失败；

S8)身份证识读：终端自动识读身份证信息，获得带待识别人的唯一识别码；把身份证识别的结果与指纹识别结果互相验证；其验证方法为：如果，指纹识别结果与身份证识读结果为同一个人，则验证成功；如果，不是同一个人，验证失败；

S9)远端客服终端上，声音或语音提示工作人员；

S10)所述远端主机，为云计算或分布式计算的主机；

S11)远端客服终端上，不显示待识别的人的具体身份信息(避免人工指纹识别的倾向性)。

6.根据权利要求4所述的智能排队指纹识别方法，其特征在于：还包括下述处理步骤：

S12)把本地识别失败的指纹信息，分发给设置在本地的所述远端客服装置。

7.一种基于云计算的智能排队装置端指纹识别方法，其特征在于：包括下述处理步骤：

S31)指纹识别失败判定：连续M次识别失败，或者，连续识别N秒后仍然识别失败时，做出指纹识别失败的判断；

S32)指纹识别信息发送给远端主机：把本地识别失败的指纹的相关信息，加密后发送给远端主机；指纹识别信息包括：待识别指纹照片、待识别人的唯一识别码；

S33)接收远端识别结果：识别终端接收远端主机发送的人工识别结果；

S34)终端处理人工识别结果：识别终端接收到人工识别结果后，提醒识别结果，根据指纹识别的结果，确定用户身份信息，选择是否给予排队装置；如果确定了用户身份，则允许排队，做排队处理，否则，不允许排队，做不允许排队处理；其提醒方式至少包括下述之一：图像、文字、声音、语音。

8.根据权利要求7所述的智能排队装置端指纹识别方法，其特征在于：至少还包括下述处理步骤之一：

S35)识别活体指纹：使用图像分析，或者活体探测方法，检测指纹识别处是否活体；如果，识别结果是活体，进一步识别，如果识别结果不是活体，识别失败；

S36)人脸识别：使用人脸识别技术，检测识别指纹的人的身份；把人脸识别的结果与指纹识别结果互相验证；其验证方法为：如果，指纹识别结果与人脸识别结果为同一个人，则验证成功；如果，不是同一个人，验证失败；

S37)身份证识读：终端自动识读身份证信息，获得带待识别人的唯一识别码；把身份证识别的结果与指纹识别结果互相验证；其验证方法为：如果，指纹识别结果与身份证识读结果为同一个人，则验证成功；如果，不是同一个人，验证失败；

S38)在所述移动终端上，选择排队装置功能后，排队装置命令传递到远端客服主机和/或相应的智能排队装置(传递到远端客服主机上时，由其再转发到相应的智能排队装置)。智能排队装置收到排队装置命令后，验证其是否正确，若正确，则排队装置。所述验证，包括密码验证，直接排队装置。所述直接排队装置，指的是验证预设移动终端身份或用户身份(用户名、密码)后，直接排队装置。