CN109064178A - 支付方法、装置、服务器、计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提出一种支付方法、装置、服务器、计算机可读存储介质，上述方法包括：在接收到输入的支付金额后，向图像采集装置发送开启指令，以开启图像采集装置；获取由图像采集装置采集到的用户的图像信息，提取图像信息中的人脸关键点；将人脸关键点与预设的人脸特征库中存储的用户图像进行匹配，如果匹配成功，则获取用户的身份信息；按照预设的采集次数，获取由图像采集装置采集到的图像信息，提取每次采集到的图像信息中的人脸关键点，判断每次提取的人脸关键点是否均为身份信息对应的用户，如果是，则：在获取到确认信息后，扣除支付金额。本申请提供的支付方法能够提高支付的安全性。

Description

支付方法、装置、服务器、计算机可读存储介质

技术领域

本申请涉及人脸识别技术领域，尤其涉及一种支付方法、装置、服务器、计算机可读存储介质。

背景技术

人脸识别支付系统是一款基于脸部识别系统的支付平台，支付时消费者只需要面对支付终端上的摄像头，支付系统就会自动将消费者面部信息与个人账户相关联，整个交易过程十分便捷。

在人脸识别支付系统中，如何增加消费者身份认证的精度，以避免支付错误的发生，一直是技术人员亟需解决的问题。现有技术中，人脸支付系统通常通过增加辅助的身份识别装置(如指纹识别设备)的方式，对人脸身份认证的结果进行进一步的确认，以提高人脸识别支付的精度，避免支付错误的情况发生。

现有技术中，通过增加辅助身份识别装置的方式，来提高人脸识别支付的精度，会增加硬件成本。

发明内容

本申请提出一种支付方法、装置、服务器、计算机可读存储介质，用于解决现有技术中，通过增加辅助身份识别装置的方式，来提高人脸识别支付的精度，硬件成本较高的技术问题。

本申请一方面实施例提出了一种支付方法，所述方法包括以下步骤：

在接收到输入的支付金额后，向图像采集装置发送开启指令，以开启所述图像采集装置；

获取由所述图像采集装置采集到的用户的图像信息，提取所述图像信息中的人脸关键点；

将所述人脸关键点与预设的人脸特征库中存储的用户图像进行匹配，如果匹配成功，则获取所述用户的身份信息；

按照预设的采集次数，获取由所述图像采集装置采集到的图像信息，提取每次采集到的图像信息中的人脸关键点，判断每次提取的人脸关键点是否均为所述身份信息对应的用户，如果是，则：在获取到确认信息后，扣除所述支付金额；

其中，预设的人脸特征库中存储的用户图像至少需满足以下特征：

用户图像中人脸区域的面积占比符合预设比例范围，和/或

用户图像中人脸的成像角度符合预设角度范围，和/或

用户图像中的人脸关键点个数大于预设个数。

作为本申请实施例的第一种可能的实现方式，

所述获取由所述图像采集装置采集到的用户的图像信息，提取所述图像信息中的人脸关键点，包括：

判断所述图像信息中是否包含预设对象，如果包含，则：

获取所述预设对象周围像素点的均值，利用所述像素点的均值对所述预设对象进行填充，得到去除所述预设对象的图像；

在所述去除预设对象的图像中提取人脸关键点。

作为本申请实施例的第二种可能的实现方式，所述获取由所述图像采集装置采集到的用户的图像信息，提取所述图像信息中的人脸关键点，之前还包括：

判断在预设时间内是否能够获取由所述图像采集装置采集到的用户的图像信息，并提取所述图像信息中的人脸关键点，如果否，则：

通知所述用户重新上传图像；

在接收到所述用户上传的图像后，根据所述用户上传的图像，更新预设的人脸特征库中所述用户的用户图像。

作为本申请实施例的第三种可能的实现方式，所述在接收到确认信息后，扣除所述支付金额，之前还包括：

检测所述用户的账户余额是否大于所述支付金额，如果是，则弹出支付界面，所述支付界面上显示有所述支付金额、所述身份信息。

作为本申请实施例的第四种可能的实现方式，所述在接收到确认信息后，扣除所述支付金额，之后还包括：

获取所述支付金额对应的支付信息，所述支付信息包括支付时间信息、和/或支付地点信息、和/或支付商品信息；

将所述支付信息发送至所述身份信息对应绑定的终端设备上。

本申请又一方面实施例提出了一种支付装置，所述装置包括：

指令发送模块，用于在接收到输入的支付金额后，向图像采集装置发送开启指令，以开启所述图像采集装置；

第一信息处理模块，用于获取由所述图像采集装置采集到的用户的图像信息，提取所述图像信息中的人脸关键点；

第二信息处理模块，用于将所述人脸关键点与预设的人脸特征库中存储的用户图像进行匹配，如果匹配成功，则获取所述用户的身份信息，并触发第三处理模块；

所述第三信息处理模块，用于按照预设的采集次数，获取由所述图像采集装置采集到的图像信息，提取每次采集到的图像信息中的人脸关键点，判断每次提取的人脸关键点是否均为所述身份信息对应的用户，如果是，则触发支付模块：

所述支付模块，用于在获取到确认信息后，扣除所述支付金额；

其中，预设的人脸特征库中存储的用户图像至少需满足以下特征：

用户图像中人脸区域的面积占比符合预设比例范围，和/或

用户图像中人脸的成像角度符合预设角度范围，和/或

用户图像中的人脸关键点个数大于预设个数。

作为本申请实施例的第一种可能的实现方式，

所述第一信息处理模块还包括判断子模块、图像处理子模块、关键点提取子模块：

判断子模块，用于判断所述图像信息中是否包含预设对象，如果包含，则依次触发所述图像处理子模块、所述关键点提取子模块；

所述图像处理子模块，用于获取所述预设对象周围像素点的均值，利用所述像素点的均值对所述预设对象进行填充，得到去除所述预设对象的图像；

所述关键点提取子模块，用于在所述去除预设对象的图像中提取人脸关键点。

作为本申请实施例的第二种可能的实现方式，

所述支付装置，还包括时间判断模块、通知模块、信息更新模块：

所述时间判断模块，用于判断在预设时间内是否能够获取由所述图像采集装置采集到的用户的图像信息，并提取所述图像信息中的人脸关键点，如果否，则触发通知模块：

所述通知模块，用于通知所述用户重新上传图像；

所述信息更新模块，用于在接收到所述用户上传的图像后，根据所述用户上传的图像，更新预设的人脸特征库中所述用户的用户图像。

作为本申请实施例的第三种可能的实现方式，所述装置还包括：

金额检测模块，用于检测所述用户的账户余额是否大于所述支付金额，如果是，则弹出支付界面，所述支付界面上显示有所述支付金额、所述身份信息。

作为本申请实施例的第四种可能的实现方式，所述装置还包括：

支付信息获取模块，用于获取所述支付金额对应的支付信息，所述支付信息包括支付时间信息、和/或支付地点信息、和/或支付商品信息；

支付信息发送模块，用于将所述支付信息发送至所述身份信息对应绑定的终端设备上。

本申请又一方面实施例提出了一种服务器，所述服务器包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，执行如本申请前述实施例提出的支付方法。

本申请又一方面实施例提出了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如本申请前述实施例提出的支付方法。

本申请实施例提供的支付方法，不需要增加辅助的身份识别装置(如指纹识别设备)对人脸身份认证的结果进行进一步的确认，而是在原有的支付设备上进行人脸识别程序的改进，没有增加额外的硬件成本。该支付方法先进行一次人脸识别，如果识别到用户，再进行多次人脸识别，如果每次识别的识别结果均为第一次识别的用户时，再进行扣款，以此增加人脸支付的安全性。进一步的，预设的人脸特征库中在存储用户图像时，用户图像至少需满足以下特征，用户图像中人脸区域的面积占比符合预设比例范围，和/或用户图像中人脸的成像角度符合预设角度范围，和/或用户图像中的人脸关键点个数大于预设个数。按照预设标准存储用户图像，可以保证录入人脸特征库中的用户图像具有较高的清晰度和识别度。后续在人脸关键点匹配时，具有高清晰度和识别度的用户图像能够提高人脸关键点匹配的准确性，提高人脸关键点匹配的准确性则能够提高人脸支付的准确率，进而增加人脸支付的安全性。

附图说明

本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本申请实施例所提供的支付方法的流程示意图；

图2为本申请实施例所提供的支付装置的结构示意图；

图3为本申请实施例所提供的服务器的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。

本申请主要针对现有支付方法中，通过增加辅助身份识别装置的方式，来提高人脸识别支付的精度，硬件成本较高的技术问题。

下面参考附图描述本申请实施例的支付方法、装置和电子设备。

图1为本申请实施例一所提供的支付方法的流程示意图。

本申请实施例的支付方法，可以应用于服务器，该服务器分别与收款客户端、支付客户端连接。其中，收款客户端为店员收款的电子设备，支付客户端为顾客付款的电子设备，其中，电子设备可以为手机、平板电脑、个人数字助理、穿戴式设备等具有各种操作系统、触摸屏和/或显示屏的硬件设备。该支付方法可以解决公司/学校内部的消费问题，方便员工/学生支付。

一种支付方法，上述方法包括以下步骤：

S101：在接收到输入的支付金额后，向图像采集装置发送开启指令，以开启图像采集装置。

店员在收款客户端输入需要支付的支付金额，服务器在接收到收款客户端输入的支付金额后，向支付客户端发送开启图像采集装置的启动指令，支付客户端在接收到开启图像采集装置的启动指令后，开启支付客户端上的图像采集装置。

S102：获取由上述图像采集装置采集到的用户的图像信息，提取该图像信息中的人脸关键点。

图像采集装置可以是电子设备中的摄像装置，如摄像头。获取由图像采集装置采集到的用户的图像信息，具体的，可以通过电子设备的前置摄像头，拍摄用户的照片。基于人脸关键点识别技术，对用户照片中的人脸信息关键点进行特征提取，得到图像信息中的人脸关键点。

S103：将上述人脸关键点与预设的人脸特征库中存储的用户图像进行匹配，如果匹配成功，则获取该用户的身份信息。

预设的人脸特征库中存储有用户的用户图像，该用户图像可以是从用户上传的照片，或者可以是通过图像采集装置采集到的用户图像。预设的人脸特征库中的每一个用户图像都对应有用户的身份信息，该身份信息可以是员工的员工编号、姓名、部门，或者学生的学号、姓名、班级等等。

接收到输入的支付金额后，提取由图像采集装置采集到的图像信息中的人脸关键点，将该人脸关键点与预设的人脸特征库中存储的用户图像进行匹配，如果匹配成功，则获取用户的身份信息。如果否，则可以结束流程，如弹出“未获取到有效身份信息”的弹框，或者，弹出“换个角度再试一下”的弹框，在检测到图像采集装置前有人体活动时，再重复S102的步骤。

S104：按照预设的采集次数，获取由上述图像采集装置采集到的图像信息，提取每次采集到的图像信息中的人脸关键点，判断每次提取的人脸关键点是否均为上述身份信息对应的用户，如果是，则进行步骤S105。

使用人脸支付时，由于单次返回结果可能会存在误识别的情况，所以为了增加人脸支付的安全性，本申请需要进行多次识别，每次识别的识别结果均为同一个人时，才进行扣款。

针对本申请，在S103第一次获取到支付用户的身份信息后，本申请还需要按照预设的采集次数，继续获取由图像采集装置采集到的人脸信息，提取每次采集到的图像信息中的人脸关键点，判断每次提取的人脸关键点是否均为S103中第一次采集到的身份信息对应的用户，如果是，才进行步骤105，如果否，则可以结束流程，如弹出“未获取到有效身份信息”的弹框，或者，弹出“换个角度再试一下”的弹框，在检测到图像采集装置前有人体活动时，再重复S103-S104。其中，上述预设的采集次数可以根据实际情况设定，如8次等等。

S105：在接收到确认信息后，扣除上述支付金额。

确认信息可以是由支付客户端发送的，具体的，用户可以点击支付客户端上的“确认支付”按钮，支付客户端在接收到“确认支付”按钮上的触摸操作后，将确认信息发送到服务器，或者，用户可以通过语音确认支付，支付客户端在接收到特定的语音确认信息(如“确认支付”或“确认”)后，将语音确认信息发送到服务器。服务器在接收到支付客户端发送的确认信息后，扣除上述支付金额。

在本申请的其他实施例中，接收到确认信息还可以为，服务器在预设时间后自动获取确认信息，如服务器内置程序预先设置的时间，如果是服务器在预设时间后自动获取确认信息，则说明不需要用户的确认信息，服务器在完成S104步骤后，自动扣除上述支付金额。

扣除支付金额时，需调用扣款接口，通过扣款接口扣除用户账户中相应的金额。

本申请实施例提供的支付方法，不需要增加辅助的身份识别装置(如指纹识别设备)对人脸身份认证的结果进行进一步的确认，而是在原有的支付设备上进行人脸识别程序的改进，没有增加额外的硬件成本。该支付方法先进行一次人脸识别，如果识别到用户，再进行多次人脸识别，如果每次识别的识别结果均为第一次识别的用户时，再进行扣款，以此增加人脸支付的安全性。

在上述实施例中，预设的人脸特征库中存储的用户图像至少需满足以下特征：用户图像中人脸区域的面积占比符合预设比例范围，和/或，用户图像中人脸的成像角度符合预设角度范围，和/或，用户图像中的人脸关键点个数大于预设个数。

进行人脸识别支付之前，人脸特征库需提前存储用户的图像信息。人脸特征库存储用户的图像信息，可通过如下方法：提供图像上传接口，如微信H5页面，获取由图像上传接口上传的图像，如照片；对获取到的照片进行图像识别，确定上述获取到的照片是否满足预设标准，若满足预设标准，将上述获取到的照片录入人脸特征库。上述预设标准包括：照片中人脸区域的面积占比符合预设比例范围，和/或，照片中人脸的成像角度符合预设角度范围，和/或，照片中识别得到的人脸关键点个数大于预设个数。

需要说明的是，当上传的照片中，人脸仰视、俯视、侧视，或者，人脸面积过大、过大，或者，人脸特征不全时，则说明上传照片质量均不佳，因此，本申请实施例中，为了保证上传照片的质量，预设标准可以包括：图像中人脸区域的面积占比符合预设比例范围，并且，照片中人脸的成像角度符合预设角度范围，并且，图像识别得到的人脸关键点个数大于预设个数。

其中，预设比例范围、预设角度范围和预设个数均为预先设置的，例如，可以由服务器的内置程序预先设置，或者，可以由用户进行设置，对此不作限制。

可选地，可以采用深度学习的图像处理技术，确定上传照片中人脸区域在上传照片的面积占比。具体地，可以识别人脸区域在上传照片中的图像特征，而后将识别出的图像特征输入至预先训练的图像特征识别模型，确定人脸区域在上传照片的面积占比，从而可以将人脸区域面积除以上传照片面积，得到人脸区域在上传照片的面积占比。其中，可以选取样本图像，而后基于样本图像的图像特征，对样本图像中各个物体以及物体在样本图像中的面积占比进行标注，利用标注过的样本图像训练图像特征识别模型。利用训练好的模型对上传照片进行识别，确定人脸区域在上传照片的面积占比。

可选地，可以基于人脸关键点识别技术，对上传照片中的人脸关键点进行识别，得到人脸关键点，以及人脸关键点的个数。

在得到人脸关键点后，可以根据每个人脸关键点的位置信息，确定上传照片中人脸的成像角度。举例来说，以唇部而言，假设上传照片中只有右侧嘴唇对应的各个关键点，而无左侧嘴唇对应的关键点，则可以确定上传照片中人脸的成像角度为右侧角度。

进一步地，预设标准还可以包括：上传照片的清晰度大于预设阈值，其中，预设阈值为预先设置的，可以基于深度学习的图像处理技术，确定上传照片的清晰度。

本实施例需事先获取用户(如内部员工/学生)的照片，待审核通过后可到超市进行人脸支付。如可以通过微信h5链接，提供内部员工/学生自动上传照片的入口，保证照片为正脸照片，面部信息完整且清晰，提交后等待审核消息。审核通过后，可提醒内部员工/学生可以进行刷脸支付。

本实施例中，预设的人脸特征库中在存储用户图像时，用户图像至少需满足以下特征，用户图像中人脸区域的面积占比符合预设比例范围，和/或用户图像中人脸的成像角度符合预设角度范围，和/或用户图像中的人脸关键点个数大于预设个数。按照预设标准存储用户图像，可以保证录入人脸特征库中的用户图像具有较高的清晰度和识别度。后续在人脸关键点匹配时，具有高清晰度和识别度的用户图像能够提高人脸关键点匹配的准确性，提高人脸关键点匹配的准确性则能够提高人脸支付的准确率，进而增加人脸支付的安全性。

在本申请其他实施例中，作为一种可能的实现方式，上述S102获取由图像采集装置采集到的用户的图像信息，提取图像信息中的人脸关键点，可以包括：判断采集到的图像信息中是否包含预设对象，如果包含，则：获取该预设对象周围像素点的均值，利用像素点均值对该预设对象进行填充，得到去除预设对象的图像，在去除预设对象的图像中提取人脸关键点。其中预设对象可以是用户配饰，如眼镜，耳环、帽子等，以眼镜为例进行说明，可以采用深度学习的图像处理技术，判断采集到的用户照片中用户是否戴眼镜，如果戴眼镜则，获取眼镜区域周围像素点的均值，利用该均值对眼镜区域进行填充，得到去除眼镜的用户照片，在该去除眼镜后的用户照片中提取人脸关键点。本发明实施例能够去掉照片中的与人脸特征无关的信息，以提高人脸关键点提取的精度。

在本申请其他实施例中，作为一种可能的实现方式，上述S102获取由图像采集装置采集到的用户的图像信息，提取图像信息中的人脸关键点，之前还可以包括：

判断在预设时间内是否能够获取由图像采集装置采集到的用户的图像信息，并提取该图像信息中的人脸关键点，如果否，则：

通知用户重新上传图像；

在接收到用户上传的图像后，根据用户上传的图像，更新预设的人脸特征库中上述用户的用户图像。

本实施例中，如果服务器没有在预设的时间内获取到由图像采集装置采集的图像信息，如用户照片，并提取出该照片中的人脸关键点，则说明服务器识别照片的识别速度变慢，可以提示用户更换近期照片，用户在重新上传照片后，提取上传照片中的人脸信息，并更新人脸特征库中上述用户对应的用户图像，本实施例可以提高服务器在比对人脸信息时的速度。

在本申请其他实施例中，上述在接收到确认信息后，扣除上述支付金额之前，还包括：

检测上述用户的账户余额是否大于上述支付金额，如果是，则弹出支付界面，上述支付界面上显示有上述支付金额、上述身份信息，如果否，则弹出提示充值的充值界面。

在人脸信息比对返回结果，确认员工/学生身份后，再进行判断该员工/学生的余额是否够本次支付。余额不足，则弹出提示充值的充值界面，提示“余额不足，请及时充值”，支付失败；如果余额足够，则提示支付金额，用户的身份信息，如员工姓名/编号，学生姓名/编号等，用户点击确认信息后，再进行扣款，支付成功。实际应用中，售货员先将员工所选商品在iPad上输入金额，员工人脸识别成功后，如果员工的账户余额足够支付，则在支付客户端的界面上显示支付金额和员工姓名，员工看到支付金额和姓名后再确认支付，以确保支付的安全性。

在本申请其他实施例中，S105在接收到确认信息后，扣除上述支付金额，，之后还包括：获取支付金额对应的支付信息，该支付信息包括支付时间信息、和/或支付地点信息、和/或支付商品信息；将上述支付信息发送至上述身份信息对应绑定的终端设备上。在实施例中，扣款后，可以在微信中通知用户消费时间、地点、支付商品的名称、金额等，可以提醒用户记录消费信息。

为了实现上述实施例，本申请还提出一种支付装置。

图2为本申请实施例所提供的支付装置的结构示意图。

如图2所示，该支付装置100包括：指令发送模块101、第一信息处理模块102、第二信息处理模块103、第三信息处理模块104、支付模块105。其中，

指令发送模块101，用于在接收到输入的支付金额后，向图像采集装置发送开启指令，以开启上述图像采集装置；

第一信息处理模块102，用于获取由上述图像采集装置采集到的用户的图像信息，提取上述图像信息中的人脸关键点；

第二信息处理模块103，用与于将上述人脸关键点与预设的人脸特征库中存储的用户图像进行匹配，如果匹配成功，则获取上述用户的身份信息，并触发第三处理模块；

上述第三信息处理模块104，用于按照预设的采集次数，获取由上述图像采集装置采集到的图像信息，提取每次采集到的图像信息中的人脸关键点，判断每次提取的人脸关键点是否均为上述身份信息对应的用户，如果是，则触发支付模块：

上述支付模块105，用于在获取到确认信息后，扣除上述支付金额；

其中，预设的人脸特征库中存储的用户图像至少需满足以下特征：

用户图像中人脸区域的面积占比符合预设比例范围，和/或

用户图像中人脸的成像角度符合预设角度范围，和/或

用户图像中的人脸关键点个数大于预设个数。

进一步的，在本申请实施例的一种可能的实现方式中，上述第一信息处理模块还包括判断子模块、图像处理子模块、关键点提取子模块：

判断子模块，用于判断上述图像信息中是否包含预设对象，如果包含，则依次触发上述图像处理子模块、上述关键点提取子模块；

上述图像处理子模块，用于获取上述预设对象周围像素点的均值，利用像素点的均值对上述预设对象进行填充，得到去除上述预设对象的图像；

上述关键点提取子模块，用于在上述去除预设对象的图像中提取人脸关键点。

作为又一种可能的实现方式，上述支付装置，还包括：

时间判断模块，用于判断在预设时间内是否能够获取由上述图像采集装置采集到的用户的图像信息，并提取上述图像信息中的人脸关键点，如果否，则触发通知模块：

上述通知模块，用于通知上述用户重新上传图像；

信息更新模块，用于在接收到上述用户上传的图像信息后，根据上述用户上传的图像，更新预设的人脸特征库中上述用户的用户图像。

作为又一种可能的实现方式，上述支付装置还包括：

金额检测模块，用于检测上述用户的账户余额是否大于上述支付金额，如果是，则弹出支付界面，上述支付界面上显示有上述支付金额、上述身份信息。

作为又一种可能的实现方式，上述支付装置还包括：

支付信息获取模块，用于获取上述支付金额对应的支付信息，上述支付信息包括支付时间信息、和/或支付地点信息、和/或支付商品信息；

支付信息发送模块，用于将上述支付信息发送至上述身份信息对应绑定的终端设备上。

需要说明的是，前述对支付方法实施例的解释说明也适用于该实施例的支付装置100，此处不再赘述。

本申请实施例提供的支付装置，不需要增加辅助的身份识别装置(如指纹识别设备)对人脸身份认证的结果进行进一步的确认，而是在原有的支付设备上进行人脸识别程序的改进，没有增加额外的硬件成本。该支付方法先进行一次人脸识别，如果识别到用户，再进行多次人脸识别，如果每次识别的识别结果均为第一次识别的用户时，再进行扣款，以此增加人脸支付的安全性。

为了实现上述实施例，本申请还提出一种服务器。

图3为本申请实施例所提供的服务器的结构示意图。

如图3所示，该服务器包括：存储器201、处理器202及存储在存储器201上并可在处理器202上运行的计算机程序，处理器202执行程序时，执行如本申请前述实施例提出的支付方法。

为了实现上述实施例，本申请还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如本申请前述实施例提出的支付方法。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”、“第三”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，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模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种支付方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

在接收到输入的支付金额后，向图像采集装置发送开启指令，以开启所述图像采集装置；

获取由所述图像采集装置采集到的用户的图像信息，提取所述图像信息中的人脸关键点；

将所述人脸关键点与预设的人脸特征库中存储的用户图像进行匹配，如果匹配成功，则获取所述用户的身份信息；

按照预设的采集次数，获取由所述图像采集装置采集到的图像信息，提取每次采集到的图像信息中的人脸关键点，判断每次提取的人脸关键点是否均为所述身份信息对应的用户，如果是，则：在获取到确认信息后，扣除所述支付金额；

其中，预设的人脸特征库中存储的用户图像至少需满足以下特征：

用户图像中人脸区域的面积占比符合预设比例范围，和/或

用户图像中人脸的成像角度符合预设角度范围，和/或

用户图像中的人脸关键点个数大于预设个数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取由所述图像采集装置采集到的用户的图像信息，提取所述图像信息中的人脸关键点，包括：

判断所述图像信息中是否包含预设对象，如果包含，则：

获取所述预设对象周围像素点的均值，利用所述像素点的均值对所述预设对象进行填充，得到去除所述预设对象的图像；

在所述去除预设对象的图像中提取人脸关键点。

3.根据权利要求1所述的支付方法，其特征在于，所述获取由所述图像采集装置采集到的用户的图像信息，提取所述图像信息中的人脸关键点，之前还包括：

判断在预设时间内是否能够获取由所述图像采集装置采集到的用户的图像信息，并提取所述图像信息中的人脸关键点，如果否，则：

通知所述用户重新上传图像；

在接收到所述用户上传的图像后，根据所述用户上传的图像，更新预设的人脸特征库中所述用户的用户图像。

4.根据权利要求1所述的支付方法，其特征在于，所述在接收到确认信息后，扣除所述支付金额，之前还包括：

检测所述用户的账户余额是否大于所述支付金额，如果是，则弹出支付界面，所述支付界面上显示有所述支付金额、所述身份信息。

5.根据权利要求1所述的支付方法，其特征在于，所述在接收到确认信息后，扣除所述支付金额，之后还包括：

获取所述支付金额对应的支付信息，所述支付信息包括支付时间信息、和/或支付地点信息、和/或支付商品信息；

将所述支付信息发送至所述身份信息对应绑定的终端设备上。

6.一种支付装置，其特征在于，所述装置包括：

指令发送模块，用于在接收到输入的支付金额后，向图像采集装置发送开启指令，以开启所述图像采集装置；

第一信息处理模块，用于获取由所述图像采集装置采集到的用户的图像信息，提取所述图像信息中的人脸关键点；

第二信息处理模块，用于将所述人脸关键点与预设的人脸特征库中存储的用户图像进行匹配，如果匹配成功，则获取所述用户的身份信息，并触发第三处理模块；

所述第三信息处理模块，用于按照预设的采集次数，获取由所述图像采集装置采集到的图像信息，提取每次采集到的图像信息中的人脸关键点，判断每次提取的人脸关键点是否均为所述身份信息对应的用户，如果是，则触发支付模块：

所述支付模块，用于在获取到确认信息后，扣除所述支付金额；

其中，预设的人脸特征库中存储的用户图像至少需满足以下特征：

用户图像中人脸区域的面积占比符合预设比例范围，和/或

用户图像中人脸的成像角度符合预设角度范围，和/或

用户图像中的人脸关键点个数大于预设个数。

7.根据权利要求6所述的支付装置，其特征在于，所述第一信息处理模块还包括判断子模块、图像处理子模块、关键点提取子模块：

判断子模块，用于判断所述图像信息中是否包含预设对象，如果包含，则依次触发所述图像处理子模块、所述关键点提取子模块；

所述图像处理子模块，用于获取所述预设对象周围像素点的均值，利用所述像素点的均值对所述预设对象进行填充，得到去除所述预设对象的图像；

所述关键点提取子模块，用于在所述去除预设对象的图像中提取人脸关键点。

8.根据权利要求6所述的支付装置，其特征在于，所述支付装置，还包括时间判断模块、通知模块、信息更新模块：

所述时间判断模块，用于判断在预设时间内是否能够获取由所述图像采集装置采集到的用户的图像信息，并提取所述图像信息中的人脸关键点，如果否，则触发通知模块：

所述通知模块，用于通知所述用户重新上传图像；

所述信息更新模块，用于在接收到所述用户上传的图像后，根据所述用户上传的图像，更新预设的人脸特征库中所述用户的用户图像。

9.根据权利要求6所述的支付装置，其特征在于，所述装置还包括：

金额检测模块，用于检测所述用户的账户余额是否大于所述支付金额，如果是，则弹出支付界面，所述支付界面上显示有所述支付金额、所述身份信息。

10.根据权利要求6所述的支付装置，其特征在于，所述装置还包括：

支付信息获取模块，用于获取所述支付金额对应的支付信息，所述支付信息包括支付时间信息、和/或支付地点信息、和/或支付商品信息；

支付信息发送模块，用于将所述支付信息发送至所述身份信息对应绑定的终端设备上。