CN110163619A - 基于人脸识别的支付方法、服务器及自助收银终端装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供的提供了基于人脸识别的支付方法、服务器及自助收银终端装置，通过自动采集目标人员身高、体重信息作为预留信息，免去客户手工输入的操作，同时保证系统响应速度和识别准确率不受人脸数据库中保存的人脸信息数量的影响，通过本发明的基于身高、体重信息缩小模糊匹配人脸信息的检索范围，实现提高系统响应速度和识别准确率的效果，解决了采用1：N模式的人脸支付只适用于类似学校食堂这种人脸信息数量可控的场景的问题，可广泛用于超市、便利店等场景，同时缩小模糊匹配人脸信息的检索范围，实现了减少目标人员手工操作，达到了提升人脸支付用户体验的效果。
Description
技术领域
本发明涉及支付领域，特别是涉及基于人脸识别的支付方法、服务器及自助收银终端装置。
背景技术
随着移动支付技术的快速发展，人脸支付已开始逐步应用到各种线下收单场景中。所谓的人脸支付，是指通过人脸识别技术核实目标人员的身份，并自动从人脸信息关联的个人帐户扣款的支付方式。目前支付过程中识别人脸进行身份确认采用的主要有1：N和1：1两种模式。
1：N模式是使用目标人员现场照与人脸数据库中保存的人脸信息进行模糊比对，筛选出相匹配的人脸信息进行身份确认。采用该模式，当人脸数据库中保存的人脸信息超过一定数量时，系统响应速度和识别准确率会不断降低，因此只适用于类似学校食堂这种人脸信息数量固定可控的场景。
1：1模式是通过手工输入预留信息序列(如手机号)调取基准照，与目标人员现场照进行一对一精确比对实现人脸识别，由于系统无需在人脸数据库中大范围检索数据，人脸数据库中保存的人脸信息数量不影响系统响应速度和识别准确率，目前超市、便利店主要采用这种模式，但由于人脸识别时需要输入预留信息序列，用户体验存在提升空间。
综上所述，如何尽可能避免目标人员在人脸支付时需要输入预留信息序列，同时又能保证在人脸数据库中保存的人脸信息超过一定数量的情况下，系统响应速度和识别准确率不会受到影响，已经成为人脸支付推广普及过程中亟待解决的问题之一。
发明内容
为了解决上述问题中的至少一个，本申请提供一种基于人脸识别的支付方法、服务器及自助收银终端装置。
本申请的一个方面实施例提供一种基于人脸识别的支付方法，包括：
获取现场采集的用户的人脸照片、身高信息、体重信息以及用户购买商品的商品信息；
基于所述身高信息和体重信息匹配所述用户的人脸照片和预存储的基准照片，进而认证用户的身份；
根据用户购买商品的商品信息生成关联认证用户的账号的商品付款信息，以告知用户执行付款操作。
在某些实施例中，所述基于所述身高信息和体重信息匹配所述用户的人脸照片和预存储的基准照片，进而认证用户的身份，包括：
从预存储的基准照片中选取身高和体重各自处于采集的身高信息和体重信息的偏差范围以内的照片；
将采集的人脸照片与选取的照片分别匹配；
提取匹配成功的所述基准照片，并根据匹配成功的所述基准照片生成用户的认证信息；
响应于用户执行的确认认证操作，确定用户的身份为该基准照片对应的用户身份。
在某些实施例中，在将采集的人脸照片与选取的照片分别匹配之前，所述基于所述身高信息和体重信息匹配所述用户的人脸照片和预存储的基准照片，进而认证用户的身份，还包括：
从选取的照片中删除常驻地与采集现场的地点不一致的照片。
在某些实施例中，所述基于所述身高信息和体重信息匹配所述用户的人脸照片和预存储的基准照片，进而认证用户的身份，还包括：
若选取的所有基准照片与所述人脸照片匹配失败，所述服务器基于用户输入的预留信息查找对应的基准照片，并将查找到的基准照片与所述人脸照片匹配。
在某些实施例中，所述基于所述身高信息和体重信息匹配所述用户的人脸照片和预存储的基准照片，进而认证用户的身份，还包括：
获取设定时长内现场关联用户的账号信息；
从选取的基准照片中剔除设定时长内未关联的用户所对应的基准照片。
在某些实施例中，所述用户购买商品的商品信息为加密数据，所述支付方法还包括：
解密所述商品信息。
本申请另一方面实施例提供一种基于人脸识别的支付方法，包括：
现场采集用户的人脸照片、身高信息以及体重信息；
识读用户购买商品的商品信息；
将所述用户的人脸照片、身高信息、体重信息和用户购买商品的商品信息发送至服务器，以使所述服务器基于身高信息和体重信息匹配所述用户的人脸照片和预存储的基准照片，进而认证用户的身份，并生成关联认证用户账号的商品付款信息；
接收并显示所述商品付款信息，以使用户执行付款操作。
在某些实施例中，在发送所述商品信息之前，所述支付方法还包括：
加密所述商品信息。
在某些实施例中，若无匹配成功的基准照片，所述支付方法还包括：
提供预留信息输入界面。
在某些实施例中，若无匹配成功的基准照片，所述支付方法还包括：
提供包含商品付款信息的二维码，以使用户客户端通过扫描二维码执行付款操作。
本申请又一方面提供一种服务器，包括：
获取模块，获取现场采集的用户的人脸照片、身高信息、体重信息以及用户购买商品的商品信息；
匹配模块，基于所述身高信息和体重信息匹配所述用户的人脸照片和预存储的基准照片，进而认证用户的身份；
商品付款信息生成模块，根据用户购买商品的商品信息生成关联认证用户的账号的商品付款信息，以告知用户执行付款操作。
在某些实施例中，所述匹配模块，包括：
从预存储的基准照片中选取身高和体重各自处于采集的身高信息和体重信息的偏差范围以内的照片；
将采集的人脸照片与选取的照片分别匹配；
提取匹配成功的所述基准照片，并根据匹配成功的所述基准照片生成用户的认证信息；
响应于用户执行的确认认证操作，确定用户的身份为该基准照片对应的用户身份。
在某些实施例中，所述匹配模块，还包括：
从选取的照片中删除常驻地与采集现场的地点不一致的照片。
在某些实施例中，所述匹配模块，还包括：
若选取的所有基准照片与所述人脸照片匹配失败，所述服务器基于用户输入的预留信息查找对应的基准照片，并将查找到的基准照片与所述人脸照片匹配。
在某些实施例中，所述匹配模块，还包括：
获取设定时长内现场关联用户的账号信息；
从选取的基准照片中剔除设定时长内未关联的用户所对应的基准照片。
在某些实施例中，所述用户购买商品的商品信息为加密数据，所述服务器还包括：
解密模块，解密所述商品信息。
本申请又一方面实施例提供一种自助收银终端装置，包括：
采集模块，现场采集用户的人脸照片、身高信息以及体重信息；
识读模块，识读用户购买商品的商品信息；
通信模块，将所述用户的人脸照片、身高信息、体重信息和用户购买商品的商品信息发送至服务器，以使所述服务器基于身高信息和体重信息匹配所述用户的人脸照片和预存储的基准照片，进而认证用户的身份，并生成关联认证用户账号的商品付款信息；
人机交互界面模块，接收并显示所述商品付款信息，以使用户执行付款操作。
在某些实施例中，所述自助收银终端装置还包括：
加解密模块。加密所述商品信息。
在某些实施例中，所述自助收银终端装置还包括：
预留信息输入模块，提供预留信息输入界面。
在某些实施例中，所述自助收银终端装置还包括：
二维码提供模块，提供包含商品付款信息的二维码，以使用户客户端通过扫描二维码执行付款操作。
在某些实施例中，所述采集模块包括：
身高采集单元、体重采集单元以及人脸照片采集单元。
本申请的又一方面实施例提供一种计算机设备，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实现如上所述的方法的步骤。
本申请的又一方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。
本发明具有如下有益效果：
本发明提供的提供了基于人脸识别的支付方法、服务器及自助收银终端装置，通过自动采集目标人员身高、体重信息作为预留信息，免去客户手工输入的操作，同时保证系统响应速度和识别准确率不受人脸数据库中保存的人脸信息数量的影响，通过本发明的基于身高、体重信息缩小模糊匹配人脸信息的检索范围，实现提高系统响应速度和识别准确率的效果，解决了采用1：N模式的人脸支付只适用于类似学校食堂这种人脸信息数量可控的场景的问题，可广泛用于超市、便利店等场景，同时缩小模糊匹配人脸信息的检索范围，实现了减少目标人员手工操作，达到了提升人脸支付用户体验的效果。
附图说明
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，下面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来讲，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的附图。
图1示出了本申请的一种基于人脸识别支付系统结构示意图。
图2示出了本申请自助收银终端装置1的模块结构示意图。
图3示出了本申请自助收银终端装置1的具体实物结构示意图。
图4示出了本申请人机交互界面模块140的结构示意图。
图5示出了本申请服务器5的结构示意图。
图6示出了本申请由自助收银终端装置1执行的基于人脸识别支付方法流程示意图。
图7示出了本申请由服务器5执行的基于人脸识别支付方法流程示意图。
图8示出了本申请一具体场景下某超市的基于人脸识别支付方法的具体流程示意图。
图9示出适于用来实现本申请实施例的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
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。
随着移动支付技术的快速发展，人脸支付已开始逐步应用到各种线下收单场景中。而在人脸支付的场景中，如何尽可能避免目标人员在人脸支付时需要输入预留信息序列，同时又能保证在人脸数据库中保存的人脸信息超过一定数量的情况下，系统响应速度和识别准确率不会受到影响，已经成为人脸支付推广普及过程中亟待解决的问题之一。
图1示出了本申请的一种基于人脸识别支付系统，其具体包括自助收银终端装置1和服务器5，自助收银终端装置1和服务器5可以通过网络进行交互，例如图中所示的广域网，图1中示出的收银系统后台服务器4独立于所述服务器5之外，但可以理解，在其他实施例中，收银系统后台服务器4与服务器5也可以是同一个服务器。
本申请一个方面实施例中，如图2，自助收银终端装置1包括：采集模块110，现场采集用户的人脸照片、身高信息以及体重信息；识读模块120，识读用户购买商品的商品信息；通信模块130，将所述用户的人脸照片、身高信息、体重信息和用户购买商品的商品信息发送至服务器，以使所述服务器基于身高信息和体重信息匹配所述用户的人脸照片和预存储的基准照片，进而认证用户的身份，并生成关联认证用户账号的商品付款信息；人机交互界面模块140，接收并显示所述商品付款信息，以使用户执行付款操作。
在具体实施时，所述的自助收银终端装置1，用于与目标人员进行人机交互，包括采集目标人员的人脸现场照、身高值、体重值并显示身份认证结果(在首次认证不成功时提示目标人员补充输入预留信息序列以及接收目标人员输入的信息，并显示二次认证结果)，识别并显示商品信息及待结账金额，显示人脸支付结果并在人脸支付不成功的情况下向目标人员提供二维码及银行卡支付功能。
如图3所示，在一个具体实施例中，所述的自助收银终端装置1，采集模块110具体包括：人脸信息采集单元12、身高信息采集单元13、体重信息采集单元14。
所述的人脸信息采集单元12具体包括感应摄像头等，用于拍摄目标人员的现场照。
所述的身高信息采集单元13具体包括超声波测距器，用于测量目标人员的身高值。
所述的体重信息采集单元14，具体包括称重传感器，用于测量目标人员的体重值。
识读模块120具体可以是RFID电子标签识别器，将商品放置于商品放置槽15中通过RFID电子标签识别器识读商品的RFID电子标签信息。
所述的人机交互界面模块140，用于与目标人员进行人机交互，具体包括显示身份认证结果(在首次认证不成功时提示目标人员补充输入预留信息序列以及接收目标人员输入的信息，并显示二次认证结果)，显示商品信息及待结账金额，显示人脸支付结果并在人脸支付不成功的情况下引导目标人员通过自助收银终端装置1的二维码识别/银行卡读取/密码输入单元16完成支付。
优选的，在一些实施例中，上述系统还包括收银系统后台服务器4，人机交互界面模块140还可以引导消费者在扣款前进行支付确认操作，需要消费者通过验证指纹或密码等方式确认身份，人机交互界面模块140接收的身份验证信息需要上送到内部系统后由收银系统后台服务器4进行验证。
图4示出了人机交互界面模块140包括的单元结构，其具体包括显示屏111、电容感应单元112、控制器113。
所述的收银系统后台服务器4，用于受理自助收银终端装置1发起的商品结账请求，根据自助收银终端装置1读取的RFID电子标签信息确认商品信息并计算待结账金额，向服务器5发起身份认证请求，并完成扣款结账处理。
进一步的，在可选的实施例中，图3中，自助收银终端装置1还包括：二维码识别/银行卡读取/密码输入模块16、挎包及背包放置处17等。
所述的二维码识别/银行卡读取/密码输入模块16，用于在人脸支付不成功的情况下，供目标人员使用二维码或者银行卡完成支付。其具体包括感应摄像头、读卡器、密码键盘、信息采集器等。
所述的挎包及背包放置处17，用于放置目标人员自带的随身物品(如挎包、背包)，避免相关随身物品影响体重信息采集单元14现场采集的体重值的准确性。
所述的显示屏111，用于与目标人员进行人机交互，人机交互具体包括提示目标人员面部对准感应摄像头、输入预留信息序列、显示身份认证结果、显示商品信息及待结账金额等。
电容感应单元112也可以称之为触控单元，用于在显示屏上进行触控。
在一些实施例中，若无匹配成功的基准照片，所述人机交互界面模块140进一步提供预留信息输入界面。
此外，在一些实施例中，所述自助收银终端装置还包括：加解密模块，加密所述商品信息。
一些实施例中，所述自助收银终端装置还包括：二维码提供模块，提供包含商品付款信息的二维码，以使用户客户端通过扫描二维码执行付款操作。
可以理解，二维码提供模块与二维码识别/银行卡读取/密码输入模块的区别在于，二维码提供模块提供包含付款信息的二维码，手机端通过扫描该二维码进行支付。二维码识别/银行卡读取/密码输入模块是手机端提供二维码，自助收银终端装置的二维码识别器通过识别手机端提供的二维码执行付款操作，银行卡读取同样基于相同的道理，在此不做赘述。
下面对本系统中的服务器进行详细说明。如图5所示，服务器5具体包括：
获取模块51，获取现场采集的用户的人脸照片、身高信息、体重信息以及用户购买商品的商品信息；匹配模块52，基于所述身高信息和体重信息匹配所述用户的人脸照片和预存储的基准照片，进而认证用户的身份；商品付款信息生成模块53，根据用户购买商品的商品信息生成关联认证用户的账号的商品付款信息，以告知用户执行付款操作。
在具体实施时，所述的服务器5还包括称通信模块、控制模块、加解密模块。
一些实施例中，所述匹配模块，包括：选取单元，从预存储的基准照片中选取身高和体重各自处于采集的身高信息和体重信息的偏差范围以内的照片；匹配单元，将采集的人脸照片与选取的照片分别匹配；生成认证信息单元，提取匹配成功的所述基准照片，并根据匹配成功的所述基准照片生成用户的认证信息；确定单元，响应于用户执行的确认认证操作，确定用户的身份为该基准照片对应的用户身份。
当然，服务器中具有数据库，用于存储身高、体重、常驻地、预留信息序列与基准照编号的对照关系，即按身高、体重、常驻地及预留信息序列信息建立索引。
所述的匹配单元，用于现场照与基准照的比对，负责根据自助收银终端装置1上传的现场采集身高值、现场采集体重值按预设的偏差值，结合自助收银终端装置1的部署地，生成认证信息单元提取符合条件的基准照与现场照进行模糊匹配，并在匹配不成功时，进一步根据目标人员补充输入的预留信息序列从数据库中提取指定唯一基准照与现场照进行精确比对，具体规则为优先中查询符合常驻地与自助收银终端装置1部署地一致、基准身高值属于{x|现场采集身高值-偏差值<x<现场采集身高值+偏差值}集合内、基准体重值属于{x|现场采集体重值-偏差值<x<现场采集体重值+偏差值}集合内3个条件的基准照编号，并按基准身高值与现场采集身高值的接近程度以及基准体重值与现场采集体重值的接近程度排序后从数据库提取基准照逐一与现场照进行匹配(即基准身高值及基准体重值接近现场采集身高值及现场采集体重值的基准照优先进行匹配)；当无法模糊匹配成功时，继续查询符合常驻地与自助收银终端装置1部署地不一致、基准身高值属于{x|现场采集身高值-偏差值<x<现场采集身高值+偏差值}集合内、基准体重值属于{x|现场采集体重值-偏差值<x<现场采集体重值+偏差值}集合内3个条件的基准照编号，并按基准身高值与现场采集身高值的接近程度以及基准体重值与现场采集体重值的接近程度排序后从数据库提取基准照逐一与现场照进行匹配(即基准身高值及基准体重值接近现场采集身高值及现场采集体重值的基准照优先进行匹配)；如仍无法模糊匹配成功时，进一步通过人机交互获取的预留信息序列(目标人员手工输入)从数据库提取指定唯一的基准照编号，再提取基准照进行匹配，最终确认比对结果。优选的，消费者进入商场或领取购物篮、购物车时使用手机扫码二维码(如扫码开门或扫码取篮)，手机扫描二维码后数据通过网络设备3进入内部系统，由收银系统后台服务器4接收后转发至服务器5，服务器5将当前时段内扫描过二维码的消费者的基准照进行标记，后续服务器5在模糊匹配时最优先匹配当前时段内扫描过二维码的消费者的基准照。
一些实施例中，服务器还包括身高及体重基准数据修正单元，用于根据自助收银终端装置1实时采集的身高、体重信息修正系统存储的基准身高、体重信息。
可以知晓，本方面提供的自助收银终端装置，通过自动采集目标人员身高、体重信息作为预留信息，免去客户手工输入的操作，同时保证系统响应速度和识别准确率不受人脸数据库中保存的人脸信息数量的影响，通过本发明的基于身高、体重信息缩小模糊匹配人脸信息的检索范围，实现提高系统响应速度和识别准确率的效果，解决了采用1：N模式的人脸支付只适用于类似学校食堂这种人脸信息数量可控的场景的问题，可广泛用于超市、便利店等场景，同时缩小模糊匹配人脸信息的检索范围，实现了减少目标人员手工操作，达到了提升人脸支付用户体验的效果。
下面对上述自助收银终端装置实施的基于人脸识别的支付方法进行说明。
图6示出了本申请一个方面实施例中的一种基于人脸识别的支付方法，包括：
S11：现场采集用户的人脸照片、身高信息以及体重信息；
S12：识读用户购买商品的商品信息；
S13：将所述用户的人脸照片、身高信息、体重信息和用户购买商品的商品信息发送至服务器，以使所述服务器基于身高信息和体重信息匹配所述用户的人脸照片和预存储的基准照片，进而认证用户的身份，并生成关联认证用户账号的商品付款信息；
S14：接收并显示所述商品付款信息，以使用户执行付款操作。
本方面提供的基于人脸识别的支付方法，通过自动采集目标人员身高、体重信息作为预留信息，免去客户手工输入的操作，同时保证系统响应速度和识别准确率不受人脸数据库中保存的人脸信息数量的影响，通过本发明的基于身高、体重信息缩小模糊匹配人脸信息的检索范围，实现提高系统响应速度和识别准确率的效果，解决了采用1：N模式的人脸支付只适用于类似学校食堂这种人脸信息数量可控的场景的问题，可广泛用于超市、便利店等场景，同时缩小模糊匹配人脸信息的检索范围，实现了减少目标人员手工操作，达到了提升人脸支付用户体验的效果。
在一些实施例中，步骤S11具体可通过上述的人脸信息采集单元12、身高信息采集单元13、体重信息采集单元14采集。
步骤S12中用户购买商品的商品信息可通过商品放置槽(RFID电子标签识别模块)15识读出。
基于相同的发明构思，一些实施例中，在发送所述商品信息之前，所述支付方法还包括：
加密所述商品信息。
进一步的，若无匹配成功的基准照片，所述支付方法还包括：
提供预留信息输入界面。
进一步的，若无匹配成功的基准照片，所述支付方法还包括：
提供包含商品付款信息的二维码，以使用户客户端通过扫描二维码执行付款操作。
本方面提供的基于人脸识别的支付方法，通过自动采集目标人员身高、体重信息作为预留信息，免去客户手工输入的操作，同时保证系统响应速度和识别准确率不受人脸数据库中保存的人脸信息数量的影响，通过本发明的基于身高、体重信息缩小模糊匹配人脸信息的检索范围，实现提高系统响应速度和识别准确率的效果，解决了采用1：N模式的人脸支付只适用于类似学校食堂这种人脸信息数量可控的场景的问题，可广泛用于超市、便利店等场景，同时缩小模糊匹配人脸信息的检索范围，实现了减少目标人员手工操作，达到了提升人脸支付用户体验的效果。
下面对上述服务器实施的基于人脸识别的支付方法进行说明。
图7示出了本申请一个方面实施例中的一种基于人脸识别的支付方法，该方法的步骤由服务器实施，其包括：
S21：获取现场采集的用户的人脸照片、身高信息、体重信息以及用户购买商品的商品信息；
S22：基于所述身高信息和体重信息匹配所述用户的人脸照片和预存储的基准照片，进而认证用户的身份；
S23：根据用户购买商品的商品信息生成关联认证用户的账号的商品付款信息，以告知用户执行付款操作。
在有些实施例中，步骤S22包括：
S221：从预存储的基准照片中选取身高和体重各自处于采集的身高信息和体重信息的偏差范围以内的照片；
S222：将采集的人脸照片与选取的照片分别匹配；
S223：提取匹配成功的所述基准照片，并根据匹配成功的所述基准照片生成用户的认证信息；
S224：响应于用户执行的确认认证操作，确定用户的身份为该基准照片对应的用户身份。
在具体实施时，为了缩小匹配图像的范围，步骤S22还包括：
S225：从选取的照片中删除常驻地与采集现场的地点不一致的照片。
此外，若匹配失败，则步骤S22还包括：
S226：若选取的所有基准照片与所述人脸照片匹配失败，所述服务器基于用户输入的预留信息查找对应的基准照片，并将查找到的基准照片与所述人脸照片匹配。
一些实施例中，为了进一步缩小匹配图像的范围，步骤S22还包括：
S227：获取设定时长内现场关联用户的账号信息；
S228：从选取的基准照片中剔除设定时长内未关联的用户所对应的基准照片。
此外，基于相同的发明构思，由于一些实施例中所述用户购买商品的商品信息为加密数据，因此所述支付方法还包括：解密所述商品信息。其具体的加密解密过程属于公知常识，在此不做赘述。
下面结合图8，以某一超市的具体支付过程进行详细说明和解释。
步骤S1001：自助收银终端装置1的人机交互控制模块11的控制器113控制人脸信息采集单元12采集目标人员的现场人脸信息，人脸信息采集单元12采集到的信息由加解密模块加密，并通过通信模块传输给收银系统后台服务器4。
优选的，消费者进入商场或领取购物篮、购物车时使用手机扫码二维码(如扫码开门或扫码取篮)，手机扫描二维码后数据通过网络设备3进入内部系统，由收银系统后台服务器4接收后转发至服务器5，服务器5将当前时段内扫描过二维码的消费者的基准照进行标记。
步骤S1002：自助收银终端装置1的人机交互控制模块11的控制器113控制身高信息采集单元13采集目标人员的身高值，身高信息采集单元13采集到的信息由人机交互控制模块11中的控制器113经加解密模块加密，并通过通信模块传输给收银系统后台服务器4。
步骤S1003：自助收银终端装置1的人机交互控制模块11的控制器113控制商品放置槽(RFID电子标签识别模块)15读取电子标签信息，读取的电子标签信息由人机交互控制模块11中的控制器113使用加解密模块加密，并通过通信模块传输给收银系统后台服务器4。
步骤S1004：收银系统后台服务器4的通信模块接收到自助收银终端装置1传输的信息后，对接收到的数据进行解密，根据自助收银终端装置1读取的RFID电子标签信息识别商品并计算待结账金额，向服务器5发起身份认证请求，控制加解密模块对身份认证请求数据进行加密。
步骤S1005：服务器5接收到收银系统后台服务器4传输的信息后，对接收到的数据进行解密，根据自助收银终端装置1上传的现场采集身高值、现场采集体重值按预设的偏差值，结合自助收银终端装置1的部署地，从数据库提取符合条件的基准照与现场照进行模糊匹配，具体规则为优先查询符合常驻地与自助收银终端装置1部署地一致、基准身高值属于{x|现场采集身高值-偏差值<x<现场采集身高值+偏差值}集合内、基准体重值属于{x|现场采集体重值-偏差值<x<现场采集体重值+偏差值}集合内3个条件的基准照编号，并按基准身高值与现场采集身高值的接近程度以及基准体重值与现场采集体重值的接近程度排序后从数据库提取基准照逐一与现场照进行匹配(即基准身高值及基准体重值接近现场采集身高值及现场采集体重值的基准照优先进行匹配)，当无法模糊匹配成功时，继续在数据库中查询符合常驻地与自助收银终端装置1部署地不一致、基准身高值属于{x|现场采集身高值-偏差值<x<现场采集身高值+偏差值}集合内、基准体重值属于{x|现场采集体重值-偏差值<x<现场采集体重值+偏差值}集合内3个条件的基准照编号，并按基准身高值与现场采集身高值的接近程度以及基准体重值与现场采集体重值的接近程度排序后从数据库提取基准照逐一与现场照进行匹配(即基准身高值及基准体重值接近现场采集身高值及现场采集体重值的基准照优先进行匹配)。
优选的，服务器5在模糊匹配时最优先匹配当前时段内扫描过二维码的消费者的基准照。
步骤S1006：服务器5判断人脸识别是否匹配成功。
步骤S1007：服务器5匹配现场照与基准照不成功，向收银系统后台服务器4发送匹配失败消息通知，收银系统后台服务器4接收到认证结果后应答自助收银终端装置1，自助收银终端装置1的控制器113驱动显示屏111显示提示信息，要求目标人员输入预留信息序列，通过捕获目标人员输入的预留信息序列，使用加解密模块加密，经由通信模块发往收银系统后台服务器4，经由收银系统后台服务器4再次触发服务器5进行身份认证。
步骤S1008：服务器5接收到自助收银终端装置1传输的信息后，对接收到的数据进行解密，根据自助收银终端装置1采集的目标人员输入的预留信息序列从数据库中读取基准照编号，再进一步从数据库提取基准照，并进行现场照和基准照的比对，经由收银系统后台服务器4将认证结果返回给自助收银终端装置1。
步骤S1009：服务器5判断人脸识别是否匹配成功。
步骤S1010：自助收银终端装置1的控制器113驱动显示屏111提示身份认证成功，显示目标人员身份信息，服务器5根据自助收银终端装置1采集身高体重信息修正数据库存储的基准照对应的身高体重信息。
步骤S1011：自助收银终端装置1提示身份认证失败，引导目标人员使用二维码/银行卡进行支付。
步骤S1012：自助收银终端装置1的控制器113驱动显示屏单元111显示商品信息及待结账金额，要求目标人员确认，进而捕获目标人员的确认操作，使用加解密模块加密，经由通信模块发往收银系统后台服务器4，收银系统后台服务器4接收到自助收银终端装置1传输的信息后，对接收到的数据进行解密，发起从人脸信息关联的个人帐户扣款操作，完成支付。
优选的，人机交互界面模块140还可以引导消费者在扣款前进行支付确认操作，需要消费者通过验证指纹或密码等方式确认身份，人机交互界面模块140接收的身份验证信息需要上送到内部系统后由收银系统后台服务器4进行验证。
可以理解，本发明改进了传统的人脸支付技术，提供了一种基于人脸识别的支付装置、系统及方法，借助自助收银终端装置安装的感应摄像头单元、超声波测距单元和称重传感单元采集目标人员的人脸、身高、体重信息，并以身高、体重信息按预设的误差范围从人脸数据中提取符合条件范围内的基准照，缩小模糊匹配人脸信息的检索范围，解决人脸识别技术1：N模式当人脸数据库中保存的人脸信息超过一定数量时，系统响应速度和识别准确率会不断降低的问题，同时借助RFID电子标签识别模块识别商品上的RFID电子标签确认商品信息并自动计算待结账金额，自动从人脸信息关联的个人帐户扣款完成支付，实现快速自助收银，具体有如下效果与优点：
1、通过本发明的基于身高、体重信息缩小模糊匹配人脸信息的检索范围，实现提高系统响应速度和识别准确率的效果，解决了采用1：N模式的人脸支付只适用于类似学校食堂这种人脸信息数量可控的场景的问题，可广泛用于超市、便利店等场景。
2、通过本发明的基于身高、体重信息缩小模糊匹配人脸信息的检索范围，实现了减少目标人员手工操作，达到了提升人脸支付用户体验的效果。
在上述系统及方法中，后续可以进一步考虑加入性别识别，通过识别目标人员现场照，判断目标人员性别和脸型(涉及人脸识别模型训练)用于进一步缩小人脸检索范围，不断提高系统响应速度，优化用户体验。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机设备，具体的，计算机设备例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
在一个典型的实例中计算机设备具体包括存储器、处理器以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实现如上所述的由客户端执行的方法，或者，所述处理器执行所述程序时实现如上所述的由服务器执行的方法。
下面参考图9，其示出了适于用来实现本申请实施例的计算机设备600的结构示意图。
如图9所示，计算机设备600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM))603中的程序而执行各种适当的工作和处理。在RAM603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU601、ROM602、以及RAM603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡，调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口606。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装如存储部分608。
特别地，根据本发明的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机程序产品，其包括有形地包含在机器可读介质上的计算机程序，所述计算机程序包括用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
还需要说明的是，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、商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、商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、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，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。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (23)
1.一种基于人脸识别的支付方法，其特征在于，包括：
获取现场采集的用户的人脸照片、身高信息、体重信息以及用户购买商品的商品信息；
基于所述身高信息和体重信息匹配所述用户的人脸照片和预存储的基准照片，进而认证用户的身份；
根据用户购买商品的商品信息生成关联认证用户的账号的商品付款信息，以告知用户执行付款操作。
2.根据权利要求1所述的支付方法，其特征在于，所述基于所述身高信息和体重信息匹配所述用户的人脸照片和预存储的基准照片，进而认证用户的身份，包括：
从预存储的基准照片中选取身高和体重各自处于采集的身高信息和体重信息的偏差范围以内的照片；
将采集的人脸照片与选取的照片分别匹配；
提取匹配成功的所述基准照片，并根据匹配成功的所述基准照片生成用户的认证信息；
响应于用户执行的确认认证操作，确定用户的身份为该基准照片对应的用户身份。
3.根据权利要求2所述的支付方法，其特征在于，在将采集的人脸照片与选取的照片分别匹配之前，所述基于所述身高信息和体重信息匹配所述用户的人脸照片和预存储的基准照片，进而认证用户的身份，还包括：
从选取的照片中删除常驻地与采集现场的地点不一致的照片。
4.根据权利要求2所述的支付方法，其特征在于，所述基于所述身高信息和体重信息匹配所述用户的人脸照片和预存储的基准照片，进而认证用户的身份，还包括：
若选取的所有基准照片与所述人脸照片匹配失败，服务器基于用户输入的预留信息查找对应的基准照片，并将查找到的基准照片与所述人脸照片匹配。
5.根据权利要求2所述的支付方法，其特征在于，所述基于所述身高信息和体重信息匹配所述用户的人脸照片和预存储的基准照片，进而认证用户的身份，还包括：
获取设定时长内现场关联用户的账号信息；
从选取的基准照片中剔除设定时长内未关联的用户所对应的基准照片。
6.根据权利要求1所述的支付方法，其特征在于，所述用户购买商品的商品信息为加密数据，所述支付方法还包括：
解密所述商品信息。
7.一种基于人脸识别的支付方法，其特征在于，包括：
现场采集用户的人脸照片、身高信息以及体重信息；
识读用户购买商品的商品信息；
将所述用户的人脸照片、身高信息、体重信息和用户购买商品的商品信息发送至服务器，以使所述服务器基于身高信息和体重信息匹配所述用户的人脸照片和预存储的基准照片，进而认证用户的身份，并生成关联认证用户账号的商品付款信息；
接收并显示所述商品付款信息，以使用户执行付款操作。
8.根据权利要求7所述的支付方法，其特征在于，在发送所述商品信息之前，所述支付方法还包括：
加密所述商品信息。
9.根据权利要求7所述的支付方法，其特征在于，若无匹配成功的基准照片，所述支付方法还包括：
提供预留信息输入界面。
10.根据权利要求7所述的支付方法，其特征在于，若无匹配成功的基准照片，所述支付方法还包括：
提供包含商品付款信息的二维码，以使用户客户端通过扫描二维码执行付款操作。
11.一种服务器，其特征在于，包括：
获取模块，获取现场采集的用户的人脸照片、身高信息、体重信息以及用户购买商品的商品信息；
匹配模块，基于所述身高信息和体重信息匹配所述用户的人脸照片和预存储的基准照片，进而认证用户的身份；
商品付款信息生成模块，根据用户购买商品的商品信息生成关联认证用户的账号的商品付款信息，以告知用户执行付款操作。
12.根据权利要求11所述的服务器，其特征在于，所述匹配模块，包括：
选取单元，从预存储的基准照片中选取身高和体重各自处于采集的身高信息和体重信息的偏差范围以内的照片；
匹配单元，将采集的人脸照片与选取的照片分别匹配；
生成认证信息单元，提取匹配成功的所述基准照片，并根据匹配成功的所述基准照片生成用户的认证信息；
确定单元，响应于用户执行的确认认证操作，确定用户的身份为该基准照片对应的用户身份。
13.根据权利要求12所述的服务器，其特征在于，所述匹配模块，还包括：
删除单元，从选取的照片中删除常驻地与采集现场的地点不一致的照片。
14.根据权利要求12所述的服务器，其特征在于，所述匹配模块，还包括：
预留信息匹配单元，若选取的所有基准照片与所述人脸照片匹配失败，所述服务器基于用户输入的预留信息查找对应的基准照片，并将查找到的基准照片与所述人脸照片匹配。
15.根据权利要求12所述的服务器，其特征在于，所述匹配模块，还包括：
关联用户获取单元，获取设定时长内现场关联用户的账号信息；
未关联用户剔除单元，从选取的基准照片中剔除设定时长内未关联的用户所对应的基准照片。
16.根据权利要求11所述的服务器，其特征在于，所述用户购买商品的商品信息为加密数据，所述服务器还包括：
解密模块，解密所述商品信息。
17.一种自助收银终端装置，其特征在于，包括：
采集模块，现场采集用户的人脸照片、身高信息以及体重信息；
识读模块，识读用户购买商品的商品信息；
通信模块，将所述用户的人脸照片、身高信息、体重信息和用户购买商品的商品信息发送至服务器，以使所述服务器基于身高信息和体重信息匹配所述用户的人脸照片和预存储的基准照片，进而认证用户的身份，并生成关联认证用户账号的商品付款信息；
人机交互界面模块，接收并显示所述商品付款信息，以使用户执行付款操作。
18.根据权利要求17所述的自助收银终端装置，其特征在于，所述自助收银终端装置还包括：
加解密模块，加密所述商品信息。
19.根据权利要求17所述的自助收银终端装置，其特征在于，所述人机交互界面模块进一步提供预留信息输入界面。
20.根据权利要求17所述的自助收银终端装置，其特征在于，所述自助收银终端装置还包括：
二维码提供模块，提供包含商品付款信息的二维码，以使用户客户端通过扫描二维码执行付款操作。
21.根据权利要求17所述的自助收银终端装置，其特征在于，所述采集模块包括：
身高采集单元、体重采集单元以及人脸照片采集单元。
22.一种计算机设备，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，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至10任一项所述的方法的步骤。
23.一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，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至10任一项所述的方法的步骤。
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