CN110765851A - 一种注册方法及装置、设备 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供了一种注册方法及装置、设备，其中，所述注册方法包括：获得目标对象的第一图像，识别所述第一图像；若识别出所述目标对象为非注册用户，获得目标对象的已注册信息；建立所述第一图像与所述已注册信息的关联关系，以完成目标对象的注册；其中，所述已注册信息为本次注册之前用于表征目标对象的标识信息，所述标识信息将目标对象与其他对象区分开。

Description

一种注册方法及装置、设备

技术领域

本申请属于信息交互技术领域，涉及但不限于一种注册方法及装置、设备。

背景技术

随着近几年人工智能的深入发展，人脸识别技术的应用越来越广泛，尤其在考勤装置和门禁装置中更是随处可见，但是现有的考勤装置和门禁装置的注册场景中，会要求用户手动上传注册照片，用户在手动上传注册照片时会存在考虑到个人形象而将自己的美颜照片作为注册照片上传的问题，从而增加了误识别的概率，准确性低。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例的技术方案是这样实现的：

本申请实施例提供一种注册方法，所述方法包括：

获得目标对象的第一图像，识别所述第一图像；

若识别出所述目标对象为非注册用户，获得目标对象的已注册信息；

建立所述第一图像与所述已注册信息的关联关系，以完成目标对象的注册；

其中，所述已注册信息为本次注册之前用于表征目标对象的标识信息，所述标识信息将目标对象与其他对象区分开。

本申请实施例提供一种注册装置，所述装置至少包括：识别模块、获取模块和建立模块，其中：

所述识别模块，用于获得目标对象的第一图像，识别所述第一图像；

所述获取模块，用于若识别出所述目标对象为非注册用户，获得目标对象的已注册信息；

所述建立模块，用于建立所述第一图像与所述已注册信息的关联关系，以完成目标对象的注册；

其中，所述已注册信息为本次注册之前用于表征目标对象的标识信息，所述标识信息将目标对象与其他对象区分开。

本申请实施例提供一种注册设备，所述设备至少包括：存储器、通信总线以及处理器，其中：

所述存储器，用于存储注册程序；

所述通信总线，用于实现所述处理器和所述存储器之间的通信连接；

所述处理器，用于执行所述存储器中存储的注册程序，以实现如前述实施例所述的注册方法的步骤。

本申请实施例提供了一种注册方法及装置、设备，其中，首先在获取到目标对象的第一图像之后，识别该第一图像；若识别出所述目标对象为非注册用户时，再获得目标对象的已注册信息；并进一步建立所述第一图像与所述已注册信息的关联关系，以完成目标对象的注册；其中，所述已注册信息为本次注册之前用于表征目标对象的标识信息，所述标识信息将目标对象与其他对象区分开。以此实现通过建立第一图像和已注册信息的关联关系完成目标对象的注册来替代传统注册时直接由用户主动上传美颜照片或者清晰度不高的人脸照片，从而，不仅能够避免用户主动上传美颜照片作为注册照片时导致的人脸识别准确率下降的问题，也能够避免将拍摄的过暗或过亮的人脸图像作为注册照片时导致的人脸识别准确率下降的问题，并且过程简单，提升了注册照片质量和识别的精度。

附图说明

图1为本申请实施例提供的注册方法的一种实现流程示意图；

图2为本申请实施例提供的注册方法的另一实现流程示意图；

图3为本申请实施例提供的注册方法的再一实现流程示意图；

图4为本申请实施例提供的注册方法的又一实现流程示意图；

图5A为本申请实施例提供的注册方法的又一实现流程示意图；

图5B为本申请实施例提供的注册方法的又一实现流程示意图；

图5C为本申请实施例提供的用户个人二维码的生成过程的实现流程示意图；

图6为本申请实施例提供的注册装置的示意图；

图7为本申请实施例提供的注册设备的示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请的具体技术方案作进一步详细描述。以下实施例用于说明本申请，但不用来限制本申请的范围。

本申请实施例提供一种注册方法，所述注册方法应用于注册设备中，所述注册设备可以内置有门禁系统的电子设备，所述电子设备可以是智能手机、平板电脑、平板电脑等具有无线通信能力的移动终端，还可以是不便移动的具有计算功能的台式计算机、桌面电脑、服务器等；并且，所述电子设备自身至少包括有图像采集装置，如果电子设备自身不包括图像采集装置，那么该电子设备至少与独立于该电子设备之外的图像采集装置之间建立有通信连接，所述图像采集装置可以是摄像头。图1为本申请实施例提供的注册方法的一种实现流程示意图，如图1所示，所述方法包括：

步骤S101：获得目标对象的第一图像，识别所述第一图像。

这里，所述目标对象可以是注册设备待识别的用户，所述第一图像可以为所述目标对象的生物特征图像，其中所述生物特征图像可以是人脸图像、指纹图像、掌纹图像、虹膜图像等等，本申请实施例不作限制；并且，所述目标对象的第一图像可以通过现有的生物特征识别技术获取。

在实际处理过程中，注册设备中还可以包括有传感器，所述传感器用于检测是否有用户靠近该注册设备，进一步地，所述传感器可以是红外传感器或者射频识别(RadioFrequency Identification，RFID)传感器。因此，当注册设备中的传感器或某一空间位置的传感器检测到目标对象且该目标对象距离注册设备越来越近时，注册设备中的图像采集装置或者独立于注册设备之外(如设置于预设区域或预设空间位置)的图像采集装置会自动抓取所述目标对象的第一图像，并对所述第一图像进行识别，以确定所述目标对象是否为已注册用户。

其中，注册设备对所述第一图像进行识别的过程，可以认为是将所述第一图像与自身预先存储的参考图像进行匹配的过程；其中，所述预先存储的参考图像可以是注册设备中已存储的各个已注册用户对应的各个参考图像，所述参考图像也可以是生物特征图像；当目标对象的第一图像为目标对象的人脸图像时，所述预先存储的参考图像为各个已注册用户对应的各个人脸图像，那么，注册设备对所述第一图像进行识别的过程就可以是将目标对象的人脸图像与自身预先存储的各个已注册用户对应的各个人脸图像进行人脸特征匹配的过程；其中，所述人脸特征通常的表示方法有几何特征、代数特征等。

在本申请实施例中，主要是提取几何特征，所述几何特征是以人脸器官的形状和几何关系为基础的特征，包括几何特征曲率和面部几何特征点，所述几何特征曲率是指人脸的轮廓线曲率，所述面部几何特征点包括鼻子、眼睛、嘴巴、耳朵等各个器官以及各个器官之间的相对位置及相对距离，所述各个器官都具有位置、视点、大小等不变性。所述人脸特征还可以包括毛发特征、脸部缺陷特征等，在此不加以限定。

步骤S102：若识别出所述目标对象为非注册用户，获得目标对象的已注册信息。

这里，所述识别出所述目标对象为非注册用户，可以认为是所述第一图像与预先存储的参考图像进行人脸特征等生物特征匹配的匹配结果为匹配失败，此时可以认为注册设备中不存在与所述第一图像的人脸特征匹配的参考图像，也即所述目标对象为非注册用户；其中，所述生物特征还可以为指纹特征、掌纹特征、虹膜特征等等。

在实际处理过程中，图像采集装置采集到第一图像后，注册设备可以对所述第一图像进行识别，也可以将所述第一图像发送至后台服务器进行识别，当注册设备或者后台服务器识别出所述目标对象为非注册用户时，会获取所述目标对象在其他应用或者其他方面的已注册信息，以为后续所述目标对象进行注册提供依据；其中，所述其他应用可以是微信、QQ、网上银行或者支付宝等具有支付功能的应用，所述其他方面可以是网上娱乐或者网上购物等方面，所述已注册信息可以为本次注册之前用于表征目标对象的标识信息，所述标识信息可以是微信账号、支付宝账号、网上银行账号等能够将目标对象与其他对象区分开的应用账号信息。

步骤S103：建立所述第一图像与所述已注册信息的关联关系，以完成目标对象的注册。

这里，当所述目标对象为非注册用户时，注册设备或者后台服务器会建立所述第一图像与所述已注册信息之间的关联关系，以此完成对目标对象的注册。当所述第一图像与所述已注册信息的关联关系建立好时，可以认为注册设备已完成了对所述目标对象的注册，也即所述目标对象自此时起可以以已注册用户的身份通过注册设备的监测和识别。

本实施例中，通过对获取到的目标对象的第一图像进行识别且识别出目标对象为非注册用户时，获取目标对象的已注册信息，然后建立所述第一图像与所述已注册信息的关联关系，以完成目标对像的注册。以此实现通过建立第一图像和已注册信息的关联关系完成目标对象的注册来替代传统注册时直接由用户主动上传美颜照片或者清晰度不高的人脸照片，从而，不仅能够避免用户主动上传美颜照片作为注册照片时导致的人脸识别准确率下降的问题，也能够避免将拍摄的过暗或过亮的生物特征图像作为注册照片时导致的识别准确率下降的问题，并且过程简单，提升了注册照片质量和识别的精度。

此外，在其他实施例中，所述第一图像也可以被替换为语音信息，对所述第一图像的识别也就替换为了对所述语音信息的识别，也即在本申请的发明构思后，还可以基于用户的语音声纹信息进行注册，从而解决非注册用户与注册设备之间的匹配度问题，从而更加方便非注册用户进行快速注册。

另一方面，本申请实施例通过非注册用户的已注册信息进行注册设备的注册，不仅节省了用户重复输入账号信息的时间和复杂性，避免了注册账号被遗忘的可能，也提高了注册的效率。

在一些实施例中，步骤S101所述获得目标对象的第一图像，可以通过以下步骤实现：

步骤S1011：检测目标对象是否进入预设区域。

这里，如果注册设备检测到所述目标对象进入预设区域，进入步骤S1012；反之，如果注册设备检测到所述目标对象没有进入预设区域，返回步骤S1011继续检测所述预设区域是否有目标对象进入。

这里，所述预设区域可以是事先设置的比较靠近图像采集装置的区域，在该区域中可以采集到相对清晰且能够被图像采集装置识别的图像。因此，当图像采集装置检测到所述目标对象进入预设区域，说明所述目标对象是注册设备的待检测目标；反之，如果没有检测到所述目标对象进入预设区域，说明所述目标对象不是注册设备的待检测目标。

步骤S1012：获得所述目标对象的第一图像。

这里，当确定所述目标对象是注册设备的待检测目标时，注册设备会自动获取所述目标对象的第一图像，以便于后续通过识别所述第一图像确定所述目标对象是否为已注册用户；其中，所述第一图像可以是所述目标对象生物特征图像。

本实施例中，注册设备通过判断自身预设区域内是否有目标对象进入来确定是否获取目标对象的第一图像，不仅提高了注册设备检测目标对象的灵活性，和识别图像的有效性，也提高了用户与注册设备之间的交互能力。

在一些实施例中，如图2所示，步骤S102若识别出所述目标对象为非注册用户，可以通过以下步骤实现：

步骤S11：对所述第一图像进行识别且识别失败时，获取识别失败的累计失败次数。

这里，对所述第一图像进行识别的过程可以是在注册设备中实现，也可以在后台服务器中实现。并且，对所述第一图像进行识别的过程可以是将所述第一图像与预先存储的参考图像进行生物特征匹配的过程，因此可以基于第一图像与预先存储的参考图像进行生物特征匹配的匹配结果确定对第一图像的识别结果。其中，所述第一图像和所述参考图像可以都为生物特征图像。

在实际处理过程中，图像采集装置可以采集一幅第一图像，也可以获取n幅第一图像，n为大于1的整数。考虑到图像采集装置在采集目标对象的第一图像时可能会存在由于光照模糊或角度倾斜等原因导致抓取的第一图像模糊不清楚或者清晰度不高，从而出现注册设备或者后台服务器将已注册过的用户误识别为非注册用户这一情况，本实施例中在第一图像与预先存储的参考图像首次匹配失败时可以认为对第一图像的首次识别失败，此时可以不直接确定所述目标对象为非注册用户，而是记录识别失败次数，以改变匹配条件后再次进行匹配，比如改变所提取的人脸特征后再次进行人脸特征匹配。

其中，所述第一图像与预先存储的参考图像进行匹配，可以认为是第一图像与注册设备中已存储的各个已注册用户对应的各个参考图像进行人脸特征匹配，进行人脸特征匹配的过程可以使用现有的人脸识别算法实现。

步骤S12：判断所述累计失败次数是否大于第二阈值。

这里，当所述累计失败次数大于第二阈值时，进入步骤S13；反之，当所述累计失败次数小于或者等于第二阈值时，进入步骤S14。

在实际处理过程中，所述第二阈值为m时，所述累计失败次数大于第二阈值，可以是第一图像与预先存储的参考图像总共进行了p次匹配且每次都匹配失败，并且在进行p次匹配时，可以是针对一幅第一图像进行了p次匹配，也可以是针对n幅第一图像进行了p次匹配，n<p，p>m。其中，所述第二阈值可以为失败次数阈值，所述失败次数阈值表明识别失败的次数足以确定预先存储的参考图像中没有与第一图像匹配的参考图像。

考虑到第一图像与预先存储的参考图像进行匹配的过程可以是第一图像与参考图像进行人脸特征匹配的过程，那么，当图像采集装置采集到一幅第一图像且该幅第一图像与预先存储的参考图像首次匹配失败时可以调整或改变所提取的人脸特征以再次进行人脸特征匹配。

当图像采集装置采集到n幅第一图像时，可以将每一幅第一图像分别与预先存储的参考图像进行人脸特征匹配，如果每一幅第一图像均与预先存储的参考图像匹配失败，则可以计算每一幅第一图像与预先存储的参考图像的匹配度，然后选取匹配度最高的一幅第一图像作为目标图像，改变或调整所提取的人脸特征后再次将所述目标图像与预先存储的参考图像进行匹配，以此降低注册设备或者后台服务器将注册用户误识别为非注册用户的概率。

因此，当p>m时，说明所述累计失败次数满足识别失败条件；相应地，当p<＝m时，说明所述累计失败次数不满足识别失败条件。其中，m的取值可以为3。

步骤S13：确定识别所述第一图像的识别结果为识别失败，也即确定所述目标对象为非注册用户。

这里，当确定累计失败次数满足识别失败条件时，说明注册设备或者后台服务器中没有存储与所述第一图像匹配的参考图像，由此可以认为所述目标对象为非注册用户。

步骤S14：再次将第一图像与预先存储的参考图像进行匹配，以确定识别结果。

这里，当确定累计失败次数不满足识别失败条件时，说明只是当前选取的人脸特征与预先存储的参考图像匹配失败，而并不能断定所述目标对象为非注册用户，此时可以在第一图像为一幅时改变或调整所提取的人脸特征再次与预先存储的参考图像进行匹配，也可以在第一图像为多幅且每一幅都匹配失败时选取与预先存储的参考图像匹配度高的第一图像为目标图像后，改变或调整所提取的人脸特征再次与预先存储的参考图像进行匹配，以此提高确定所述目标对象的识别结果的准确性。

本实施例中，通过对获取的第一图像进行识别且识别失败的累计失败次数是否满足识别失败条件来确定目标对象是否为已注册用户，有效降低了注册设备误将已注册用户误识别为非注册用户概率，提高了注册设备的灵活性和功能多样性。

在一些实施例中，步骤S102可以通过以下步骤实现：

步骤S121：若识别出所述目标对象为非注册用户，获取所述目标对象的第一信息。

这里，所述第一信息包括图像信息和/或语音信息。

在实际处理过程中，当注册设备或者后台服务器通过识别第一图像确定所述目标对象为非注册用户时，可以通过图像采集装置获取目标对象的图像信息，或者通过注册设备获取目标对象的语音信息，或者通过图像采集装置获取目标对象的图像信息以及通过注册设备获取目标对象的语音信息，所述图像信息可以为目标对象的全身像，所述语音信息可以为目标对象随意说出的一句话或者基于注册设备显示的相关提示说出一句话。

步骤S122：基于所述第一信息确定所述目标对象满足注册条件时，获得所述目标对象的已注册信息。

这里，基于获取到的所述第一信息确定所述目标对象满足注册条件，可以是注册设备基于获取到的图像信息确定目标对象的年龄，或者是基于获取到的语音信息分析携带所述语音信息的声波频谱和/或声纹信息，以确定出目标对象的性别和年龄，或者是基于目标对象的图像信息和语音信息共同确定目标对象的年龄；也可以是注册设备将获取到的目标对象的图像信息和/或语音信息发送至后台服务器进行目标对象的年龄的确定。

然后，当所述注册条件为年龄阈值时，通过将目标对象的年龄与年龄阈值的比较确定目标对象的年龄是否大于年龄阈值，当确定出目标对象的年龄超过年龄阈值时，说明目标对象满足注册条件，此时可以获取目标对象的已注册信息；反之，当确定出目标对象的年龄低于年龄阈值时，说明目标对象不满足注册条件，此时注册设备或者后台服务器不会为目标对象生成注册信息，从而会输出提示所述目标对象放弃注册的提示信息；或者，将本次注册事件(也即行为信息)反馈给目标对象的指定终端，用以告知所述目标对象不满足注册条件；比如当确定出所述目标对象为未成年人时，可以将本次注册事件(也即行为信息)反馈至目标对象的监护人的终端上。

在本申请实施例中，当识别出目标对象为非注册用户时获取目标对象的第一信息，并基于获取的第一信息确定目标对象满足注册条件时获取所述目标对象的已注册信息，以此提高获取目标对象的已注册信息的灵活性和可靠性，从而也有效提高了人脸识别的准确率。

在一些实施例中，如图3所示，步骤S102也可以具体通过以下步骤实现：

步骤S1021：若识别出所述目标对象为非注册用户，获取所述目标对象的第二图像。

这里，当注册设备或者后台服务器通过识别第一图像确定所述目标对象为非注册用户时，图像采集装置会再次获取所述目标对象的第二图像，以基于所述第二图像确定是否为所述目标对象进行注册。其中，所述第二图像可以是图像采集装置再次获取的目标对象的全身像或半身像。

步骤S1022：基于所述第二图像判断所述目标对象是否满足注册条件。

这里，基于所述第二图像确定所述目标对象满足注册条件时，进入步骤S1023；反之，基于所述第二图像确定所述目标对象不满足注册条件时，进入步骤S1024；其中，所述注册条件可以是目标对象的年龄。

在实际处理过程中，图像采集装置在采集到目标对象的第二图像时，注册设备会根据所述第二图像中目标对象的相貌特征确定目标对象的年龄，以便于根据所述目标对象的年龄确定所述目标对象是否满足注册条件。

如果目标对象的年龄超过年龄阈值，说明所述目标对象满足注册条件；反之，如果目标对象的年龄低于年龄阈值，说明所述目标对象不满足注册条件；其中，年龄阈值可以根据注册设备所处的实际场景设置，比如注册设备设置于无人超市的场景中时，年龄阈值可以为8，也即8岁以上的目标对象(为法律上的限制民事行为能力人或完全民事行为能力人)为满足注册条件，8岁以下的目标对象为不满足注册条件。

步骤S1023：获取所述目标对象的已注册信息。

这里，当所述目标对象为非注册用户且满足注册条件时，后台服务器(也即注册服务器)会为所述目标对象生成一个唯一的二维码，并将所述二维码通过注册设备显示出来得同时提醒所述目标对象进行扫码注册，其中，所述二维码包含社交软件公众号或者社交软件小程序的地址信息、注册设备的身份标识号(ID，Identity Document)以及时间序列编号，所述社交软件可以为微信或者支付宝，所述时间序列编号可以表征图像采集装置采集第一图像的采集时刻。

所述目标对象使用社交软件扫码所述二维码进行注册后，后台服务器会获取所述目标对象的社交账号，并根据所述注册设备的ID和所述时间序列信息，将所述目标对象的社交软件账号信息和所述第一图像进行关联，并将所述第一图像作为所述目标对象的注册照片进行注册，以实现目标对象的自动注册。其中，所述已注册信息为本次注册之前用于表征所述目标对象的标识信息，所述标识信息是可以将所述目标对象与其他目标对象区分开的信息，比如标识信息可以是微信账号、支付宝账号、网上银行账号等能够将目标对象与其他对象区分开的应用账号信息。

步骤S1024：输出提示信息，所述提示信息用于提示所述目标对象放弃注册或者所述提示信息用于提示该注册事件。

这里，当所述目标对象为非注册用户且不满足注册条件时，注册设备不会为所述目标对象生成注册信息，从而会输出提示所述目标对象放弃注册的提示信息；或者，注册设备将本次注册事件(也即行为信息)反馈给所述目标对象的指定终端，用以告知所述目标对象不满足注册条件；比如当确定出所述目标对象为未成年人时，可以将本次注册事件(也即行为信息)反馈至目标对象的监护人的终端上。

在实际处理过程中，注册设备在输出提示信息后，如果接收到所述目标对象发送的确认放弃注册的通知消息，或者在第一时长内没有接收到所述目标对象发送的所述通知消息，退出注册界面。其中，所述第一时长可以为3秒。

在本实施例中，当识别出目标对象为非注册用户时获取目标对象的第二图像，并基于获取的第二图像确定目标对象满足注册条件时获取所述目标对象的已注册信息，以此提高注册设备的可靠性和注册照片的质量，从而也有效提高了人脸识别的准确率。

在一些实施例中，步骤S1023获取所述目标对象的已注册信息可以通过以下步骤实现：

步骤S21：基于所述第二图像确定所述目标对象满足注册条件时，获取所述目标对象的用户信息标识。

这里，当注册设备或者后台服务器基于所述第二图像确定目标对象满足注册条件时，会进入为所述目标对象进行注册的注册界面，并提示所述目标对象出示用户信息标识。其中，所述用户信息标识可以是后台服务器为所述目标对象生成的唯一的二维码，所述二维码包含有包含社交软件公众号或者社交软件小程序的地址信息、注册设备的ID以及时间序列编号，所述社交软件可以为微信或者支付宝，并且所述用户信息标识可以认为是所述目标对象是区别于其他目标对象的唯一标识。

步骤S22：获得与所述用户信息标识对应的已注册信息。

这里，由于所述用户信息标识可以是后台服务器为目标对象生成的唯一的二维码，那么目标对象在扫码注册时所输入的用户信息也是唯一对应该目标对象的，所述用户信息可以包括微信账号、支付宝账号、网上银行账号等，因此注册设备或者后台服务器自然可以获取到所述目标对象对应的用户信息，也即获取到所述目标对象的已注册信息。

在本实施例中，当确定出所述生物特征图像对应的用户为未注册用户时，通过获取目标对象的用户信息标识来获取与目标对象对应的已注册信息，以在后续基于生物特征图像完成注册，避免了使用传统的用户主动上传的美颜照片或者拍摄的过暗或过亮的生物特征图像作为注册照片时导致的人脸识别准确率下降的问题，减少了用户担忧，有效提升了用户的使用体验。

上述实施例中的第二图像也可以替换为所述目标对象的语音信息，也即通过识别目标对象的语音信息进行进一步的验证目标对象是否满足注册条件，进而实现注册或输出提示信息。

在一些实施例中，步骤S103可以通过以下步骤实现：

步骤S31：检测到目标对象进入预设区域，获取所述目标对象的第一图像。

这里，所述第一图像为目标对象的生物特征图像，所述预设区域可以是事先设置的比较靠近图像采集装置的区域，在该区域中可以采集到相对清晰且能够被图像采集装置识别的图像。

步骤S32：获得所述第一图像的属性信息，基于所述属性信息建立所述第一图像与所述已注册信息的关联关系。

这里，所述第一图像的属性信息可以是图像采集装置采集所述第一图像的时间、注册设备的ID，所述已注册信息可以是所述目标对象的社交软件账号信息。

在实际处理过程中，当注册设备上的传感器监测到目标对象进入图像采集装置的预设区域内时，所述图像采集装置会自动获取目标对象的第一图像，当后台服务器通过识别所述第一图像确定所述目标对象为已注册用户时，后台服务器会反馈给注册设备一个识别成功的提示信息，并将所述提示信息显示在注册设备上。

而当注册设备识别所述目标对象为非注册用户时，后台服务器会生成一个唯一的二维码，并将该二维码发送至注册设备进行显示的同时提醒所述目标对象扫描注册；其中，所述二维码包含社交软件公众号或者社交软件小程序的地址信息、注册设备的ID以及时间序列编号，所述社交软件可以为微信或者支付宝。

当所述目标对象使用社交软件扫描所述二维码进行注册后，后台服务器会获取到目标对象的社交软件账号信息，比如微信账号或者支付宝账号等，然后基于所述注册设备的ID和所述时间序列信息，将所述目标对象的社交软件账号信息和所述第一图像进行关联，并将所述第一图像作为所述目标对象的注册照片进行注册，以实现目标对象的自动注册。

在本实施例中，在注册设备确定自身的预设区域内有目标对象进入时，通过获取目标对象的生物特征图像以及生物特征图像的属性信息来建立生物特征图像与社交软件账号信息的关联关系，以此提高了注册设备完成目标对象的自动注册的可靠性和易实现性，从而有效提高了注册设备的人脸识别成功率。

在一些实施例中，步骤S103还可以通过以下步骤实现：

步骤S311：获取所述第一图像的属性信息。

这里，所述第一图像的属性信息可以是图像采集装置采集所述第一图像的时间、注册设备的ID，所述第一图像可以为目标对象的生物特征图像。

步骤S312：基于所述属性信息建立所述第一图像与所述已注册信息的关联关系。

这里，当识别出目标对象为非注册用户时，可以在获取目标对象的已注册信息的同时，还可以获取第一图像的属性信息，所述已注册信息可以是本次注册之前用于表征目标对象的标识信息，所述标识信息将目标对象与其他对象区分开，所述属性信息可以是目标对象的社交软件账号信息，比如微信账号或者支付宝账号。

在实际处理过程中，当注册设备识别出目标对象为非注册用户时，通过获取目标对象的社交软件账号信息以及目标对象的生物特征图像的属性信息来建立生物特征图像与社交软件账号信息的关联关系，以此提高注册设备完成目标对象的自动注册的快速性和人脸识别的成功率，从而有效提高了注册设备的智能性和功能多样性。

在一些实施例中，参照图4，步骤S103可以通过以下步骤实现：

步骤S1031：获得所述目标对象的评价信息。

这里，所述评价信息可以是目标对象在类似于无人商店的购物超市的历史购物记录中不同商家对所述目标对象的评价信息。

在实际处理过程中，当注册设备或者后台服务器获取到所述目标对象的微信账号或者支付宝账号时，会在所述目标对象以往的历史购物记录中获取不同商家对所述目标对象的评价信息，比如商家会基于用户购买商品后的使用体验留言或者截图被浏览转发的次数确定目标对象的评价信息，所述评价信息可以为好评信息、中评信息或者差评信息。

步骤S1032：基于所述评价信息判断所述目标对象是否满足关联条件。

这里，当基于所述评价信息确定所述目标对象满足关联条件时，进入步骤S1033；反之，当基于所述评价信息确定所述目标对象不满足关联条件时，进入步骤S1034。

在实际处理过程中，基于所述评价信息判断所述目标对象是否满足关联条件，可以认为是判断所述目标对象的好评率是否满足第一阈值，如果确定所述目标对象的好评率大于或者等于第一阈值，说明所述目标对象满足关联条件；反之，如果确定所述目标对象的好评率小于第一阈值，说明所述目标对象不满足关联条件。其中，所述第一阈值表明不同商家对所述目标对象的评价信息足以影响所述目标对象的好评率。

步骤S1033：执行建立所述第一图像与所述已注册信息的关联关系的步骤，也即执行步骤S103。

这里，当采集的第一图像为一幅时直接建立第一图像与所述已注册信息的关联关系，当采集的第一图像为n幅时，可以在n幅第一图像中选取清晰度最高或者辨识度最高的一幅图像与所述已注册信息建立关联关系，当所述关联关系建立时，表明完成了对目标对象的注册；其中，所述第一图像为所述目标对象的生物特征图像。

在实际处理过程中，注册设备在建立第一图像与所述已注册信息的关联关系时，还可以获取目标对象的身份类别，以基于所述身份类别确定对应的注册权限；比如，当确定所述目标对象为来访客户或者定期上门送件的快递人员等临时用户，可以提示临时用户获取有限次数的临时注册权限，所述临时注册权限会因为临时身份的不同而变化。当注册设备获取到所述临时用户的授权信息时，注册设备才会建立所述第一图像与所述用户信息的关联关系并存储于注册设备中；当确定所述目标对象为常驻用户时，可以提示常驻用户获取长期的注册权限。当注册设备获取到长期的授权信息时，注册设备也会建立所述第一图像与所述用户信息的关联关系。

步骤S1034：输出提示信息，所述提示信息用于提示所述目标对象放弃注册，或所述提示信息用于提示该注册事件。

这里，当确定所述目标对象不满足关联关系建立条件时，注册设备也不会为所述目标对象生成注册信息，并且也会输出提示所述目标对象放弃注册的提示信息。或者，注册设备将本次注册事件(也即行为信息)反馈给所述目标对象的指定终端，用以告知所述目标对象不满足注册条件；比如当确定出所述目标对象为未成年人时，可以将本次注册事件(也即行为信息)反馈至目标对象的监护人的终端上。

在实际处理过程中，注册设备在输出提示信息后，如果接收到所述目标对象发送的确认放弃注册的通知消息，或者在第一时长内没有接收到所述目标对象发送的所述通知消息，退出注册界面。其中，所述第一时长可以为3秒。

本实施例中，在获取到目标对象的已注册信息时不是直接建立第一图像与已注册信息的关联关系，而是基于获取的目标对象的评价信息确定目标对象满足关联条件时才建立第一图像与已注册信息的关联关系，以此提高注册设备进行目标对象注册的可靠性和有效性，从而也提升了注册设备的灵活性和功能多样性。

在一些实施例中，所述已注册信息为用于表征目标对象的支付账户的标识信息，步骤S103中所述建立所述第一图像与所述已注册信息的关联关系，还可以通过以下步骤实现：

步骤S41：建立所述第一图像与目标对象的支付账户的绑定关系，以在完成注册后提供在线支付功能。

这里，当注册设备或者后台服务器通过对所述第一图像的识别确定所述目标对象为非注册用户时，会通过注册设备显示一个所述目标对象为非注册用户的通知信息，所述通知信息还可以通知目标对象输入自己支付账户，当目标对象输入自己的支付账户后，注册设备或者后台服务器就获取到了目标对象的支付账户，并将所述第一图像与所述支付账户进行绑定，以在完成注册后提供在线支付功能。比如，当第一图像与所述支付账户绑定时，可以通过对第一图像的识别进入目标对象的支付账户以进行在线支付。其中，第一图像可以为所述目标对象的生物特征图像，其中所述生物特征图像可以是人脸图像、指纹图像、掌纹图像、虹膜图像等等，所述支付账户可以为使用微信支付或者使用支付宝支付。

在其他实施例中，也可以是在基于获得的目标对象的第一图像和第二图像满足注册条件的情况下，通过识别第一图像获得与用户信息标识对应的已注册账号信息，如支付宝的支付账号信息、微信的支付账号信息、网上银行的账号信息等，从而实现第一图像与目标对象的支付账号的绑定，以在完成注册后提供在线支付功能。

在本实施例中，当通过识别第一图像确定目标对象为非注册用户时，通过获取目标对象的支付账户建立第一图像与该支付账户的绑定关系，以此实现在目标对象为非注册用户时快速完成在线支付功能的目的，有效提高了用户与注册设备之间的人机交互性，带来了支付的便利性。

本实施例再提供一种注册方法，以解决现有技术中用户注册时对个人形象的焦虑或环境光线的影响，由于随着近两年人工智能的深入发展，人脸识别技术应用越来越广泛，并广泛使用于考勤、门禁等场景中。在有感考勤门禁或门禁实际使用中，用户通过社交软件，如微信主动手动注册人脸照片，而这种主动注册的方式，会让用户会从个人形象角度考虑，注册美颜照片；或用户在注册时因光线原因，导致注册的照片过暗或过亮，这些因素导致人脸识别误识别的增加，对人脸识别技术也提出了更高的要求。

因此，本实施例再提供的一种注册方法，应用于人脸识别设备上，所述人脸设备中包括有图像采集装置，所述人脸识别设备可以是有感考勤平板电脑(portable androiddevice，Pad)装置，本申请实施例的操作步骤少，只需要一次扫描即可完成，相比于传统注册的扫描二维码->拍照->上传->人脸扫描减少了3个步骤，以此减轻用户注册时对个人形象的焦虑或环境光线的影响，提升注册照片质量，从而提成人脸识别的精度，也能够通过扫描二维码进行非主动无感人脸注册；图5A为本申请实施例提供的注册方法的又一实现流程示意图，如图5A所示，所述注册方法可以包括以下步骤：

步骤S51：当用户进入闸机时，人脸识别设备抓取所述用户的人脸照片后进行识别，得到识别结果。

这里，对人脸照片识别的过程可以为将所述人脸照片与预先存储的各个已注册用户的各个已注册人脸照片进行匹配，匹配失败时表明对所述人脸照片识别失败，此时可以认为预先存储的各个已注册人脸照片中没有与所述人脸照片对应的已注册人脸照片；相应地，如果所述人脸照片与预先存储的各个已注册用户的已注册人脸照片匹配成功，此时可以认为预先存储的各个已注册人脸照片中存在与所述人脸照片对应的已注册人脸照片。

步骤S52：当所述识别结果为识别失败时，人脸识别设备显示所述用户对应的二维码，在所述用户扫码注册后获取所述用户的个人信息，并将所述个人信息与所述人脸照片绑定，以此完成注册。

这里，当所述识别结果为识别失败时，可以认为所述用户为非注册用户，此时人脸识别设备在显示所述用户为非注册用户的提示信息的同时，可以出示为所述用户生成的二维码，以供所述用户扫码注册，所述二维码可以包含社交软件公众号或者社交软件小程序的地址信息、注册设备的ID以及时间序列编号，所述社交软件可以为微信、QQ或者支付宝，所述时间序列编号可以表征人脸识别设备抓取人脸照片的时刻，所述个人信息可以是微信账号、网上银行账号或者支付宝账号。

步骤S53：当注册完成时，所述用户进入闸机。

在实际处理过程中，人脸识别设备中的图像采集装置抓取到用户的人脸照片时，还可以发送至人脸识别服务器进行识别，并在识别失败时由人脸识别服务器生成二维码发送至人脸识别设备显示，在人脸识别设备上显示的二维码经由用户扫描后再由人脸识别服务器解析所述用户对应的社交账号，以及由人脸识别服务器将社交账号与人脸照片绑定，以完成注册；图5B为本申请实施例提供的注册方法的又一实现流程示意图，参照图5B，所述注册方法包括以下步骤：

步骤S501：开启人脸识别设备。

步骤S502：人脸识别设备进行动态人脸扫描以及人脸照片抓取，并将抓取的人脸照片、所述人脸识别设备的ID、抓取人脸照片的抓取时刻发送至人脸识别服务器。

这里，人脸识别设备抓取人脸照片的过程与前述实施例中步骤S1011至步骤S1012中获取所述目标对象的第一图像的过程是对应的，所述人脸识别设备与前述实施例中的所述注册设备对应，所述人脸照片与前述实施例中的所述第一图像对应。

步骤S503：人脸识别服务器启动自身内置的人脸识别算法模块。

这里，当人类识别服务器接收到人脸识别设备发送的所述人脸照片后，会启动自身内置的人人脸识别算法模块，以对所述人脸照片进行识别。

步骤S504：所述人脸识别算法模块对所述人脸照片进行识别，得到人脸识别结果，并将所述人脸识别结果发送至人脸识别设备。

这里，所述人脸识别算法模块对所述人脸照片进行识别的过程可以是将所述人脸照片与预先存储的参考图像进行人脸特征匹配的过程，也即如果所述人脸照片与预先存储的参考图像进行人脸特征匹配的匹配结果为匹配成功，那么所述人脸识别结果为识别出所述人脸照片对应的用户为已注册用户；相应地，如果所述人脸照片与预先存储的参考图像进行人脸特征匹配的匹配结果为匹配失败，说明所述人脸识别结果为识别出所述人脸照片对应的用户为非注册用户；其中，所述识别出所述人脸照片对应的用户为非注册用户的过程与前述实施例中步骤S11至步骤S14所述识别出所述目标对象为非注册用户的过程是对应的。

在实际处理过程中，若基于人脸识别结果确定所述用户为非注册用户时，可以再次抓所述用户的全身像，以获取所述用户的社交账号，所述获取所述用户的社交账号的过程与前述实施例中步骤S1021至步骤S1024获取目标对象的已注册信息的过程是对应的，并且所述获取所述用户的社交账号的过程也与前述实施例中步骤S21至步骤22中获取与所述用户信息标识对应的已注册信息的过程是对应的。

步骤S505：所述人脸识别服务器启动自身的二维码生成模块，所述二维码生成模块将公众号或者小程序地址、人脸识别设备的ID、所述抓取时刻的时间序列信息结合起来生成所述人脸照片对应用户的二维码，并将所述二维码发送至人脸识别设备。

步骤S506：人脸识别设备接收所述人脸识别结果和所述二维码。

步骤S507：人脸识别设备基于所述人脸识别结果确定所述人脸照片对应的用户是否为注册用户。

这里，如果基于所述人脸识别结果确定所述人脸照片对应的用户为注册用户，进入步骤S512；反之，如果基于所述人脸识别结果确定所述人脸照片对应的用户为非注册用户，进入步骤S508。

在实际处理过程中，如果对所述人脸照片首次进行识别且识别结果为识别成功时，确定所说人脸照片对应的用户为注册用户。

当用户进入闸机时，人脸识别设备抓取所述用户的人脸照片后进行人脸识别，得到识别结果。

这里，人脸识别设备首先检测用户是否进入预设区域，当检测到用户进入预设区域时，自动抓取用户的至少一幅人脸照片；本实施例中抓取用户的生物特征图像的过程与前述实施例中步骤S1011至步骤S1012获取所述目标对象的第一图像的过程是对应的。

然后，人脸识别设备将人脸照片与预先存储的参考图像进行匹配，得到匹配结果；其中，所述预先存储的参考图像可以是在所述人脸识别设备上已注册过的各个用户对应的各个人脸注册照片，将选取的人脸照片与预先存储的参考图像进行匹配的过程，可以认为是判断所述各个人脸注册照片中是否存在与所述人脸照片的人脸特征匹配的人脸注册照片，也即所述各个人脸注册照片中与所述人脸照片进行人脸特征匹配的过程。本实施例中的所述用户与前述实施例中的所述目标对象对应，所述人脸照片与前述实施例中的所述第一图像对应，所述人脸识别设备与前述实施例中的所述注册设备对应。

最后，基于所述匹配结果确定识别结果；其中，当所述匹配结果为匹配失败时，确定所述识别结果为识别失败；当所述匹配结果为匹配成功时，将与所述人脸照片匹配的人脸注册照片确定为识别结果。

这里，如果确定出所述各个人脸注册照片中存在与所述人脸照片的人脸特征匹配的人脸注册照片，说明所述匹配结果为匹配成功，此时可以将与所述人脸照片匹配的人脸注册照片确定为识别结果。

如果判断出所述各个人脸注册照片中不存在与所述人脸照片的人脸特征匹配的人脸注册照片，说明本次匹配的匹配结果为匹配失败。考虑到人脸识别设备在抓取用户的人脸照片时可能会存在由于光照模糊或角度倾斜等原因导致抓取的人脸照片模糊不清楚或者清晰度不高，从而将已注册过的用户误识别为非注册用户这一情况，人脸识别设备中会事先设置失败次数阈值，也即如果判断出所述各个人脸注册照片中不存在与选取的人脸照片的人脸特征匹配的人脸注册照片，说明本次匹配的匹配结果为匹配失败，并获取匹配失败的累计失败次数，当所述累计失败次数小于或者等于失败次数阈值时，可以改变匹配条件后再次进行匹配，以确定匹配结果；相应地，当所述累计失败次数大于失败次数阈值时，确定所述识别结果为识别失败，说明所述用户为非注册用户；其中，所述失败次数阈值可以为3。

另外，本实施例中确定所述用户为非注册用户的过程与前述实施例中步骤11至步骤13确定所述目标对象为非注册用户的过程是对应的。

步骤S508：人脸识别设备显示所述二维码，并提示所述人脸照片对应的用户扫码注册。

这里，当人脸识别设备确定所述匹配结果为匹配失败时说明用户为非注册用户，此时会输出第一提示信息，所述第一提示信息用于提示所述人脸照片对应的用户出示二维码，并基于所述二维码获取所述人脸照片对应的用户个人信息；其中，所述用户个人二维码的生成过程可以参照图5C。本实施例中的所述用户个人二维码与前述实施例中的所述用户信息标识对应，所述用户个人信息与前述实施例中的所述用户信息对应。

在图5C中，用户使用社交软件扫描所述二维码进行注册，也即使用微信或者支付宝进行扫码注册，并不需要主动手动上传注册照片，只是需要扫描所述二维码获取所述用户的个人信息，以此减轻用户注册对个人形象的角度或环境光线的影响，并将所述二维码显示于用户终端。

这里，在通过社交软件生成用户个人二维码时，公众号或者小程序获取的是所述用户的个人信息，所述个人信息可以是微信账号、支付宝账号、手机号码等。区别于现有京东无人超市扫描注册生成的二维码信息相同，本实施例中生成的二维码是独一无二的，且每个用户对应不同的二维码。

步骤S509：人脸识别设备判断所述用户扫码注册是否成功。

这里，当人脸识别设备确定所述用户扫码注册成功时，进入步骤S510；反之，当人脸识别设备确定所述用户扫码失败时，进入步骤S508再次进行扫码注册。

步骤S510：人脸识别服务器启动自身内置的二维码信息解析模块，所述二维码信息解析模块用于解析所述用户的社交账号、人脸识别设备的ID、所述人脸照片的抓取时刻，查找与所述用户对应的人脸照片，将所述社交账号与所述人脸照片关联并自动注册，。

步骤S511：人脸识别设备在人脸识别服务器完成自动注册时显示注册成功的提示信息。

这里，当显示识别成功的提示信息时，说明所述人脸照片对应的用户此时起为已注册用户，并且可以直接进出闸机。

在实际处理过程中，用户根据人脸识别设备的提示出示二维码，人脸识别设备对所述二维码进行扫描，获取用户个人信息，并将所述用户个人信息和用户的人脸照片进行绑定，完成生物特征图像的自动注册。

这里，人脸识别设备在确定用户为非注册用户时，会再次抓取所述用户的全身像。

然后，基于再次获取的全身像判断所述用户是否满足注册条件，并在用户满足注册条件时获取用户的用户个人信息；本实施例中所述判断用户是否满足注册条件以及在满足注册条件时获取所述用户个人信息的过程与前述实施例步骤S1021至步骤S1024的过程以及步骤S121至步骤S122的过程是对应的。

最后，基于所述二维码获取到所述用户个人信息后，可以将所述用户个人信息和用户的人脸照片进行绑定，完成生物特征图像的自动注册。所述进行绑定的过程还可以与前述实施例中步骤S41建立所述第一图像与目标对象的支付账户的绑定关系对应。

在实际处理过程中，将所述用户个人信息和用户的人脸照片进行绑定时，还可以获取用户的身份类别，所述身份类别用于表明该用户是临时用户还是常驻用户，所述临时用户可以是临时来访人员或者送报的快递人员，常驻用户可以是长期居住的居民或者办公人员；也即如果确定所述用户的身份类别为常驻用户，人脸识别设备就会建立所述人脸照片与所述用户的个人信息之间的对应关系，以完成常驻用户的生物特征图像注册。

如果确定所述用户的身份类别为临时用户，人脸识别设备则会输出第二提示信息，所述第二提示信息用于提示所示用户获取进入闸机的注册权限，所述注册权限可以根据实际需求获取设定次数进入闸机的权限，比如是来访人员，通常就是一次进入闸机的权限，如果是定期送报的快递人员，可以根据需要送报的总次数对应确定有限次数进入闸机的权限。

当人脸识别设备获取到所述用户的授权信息时，建立所述人脸照片与所述用户的个人信息之间的对应关系，以完成临时用户的生物特征图像注册。

其中，所述人脸照片与前述实施例中的所述生物特征图像对应，所述各个人脸注册照片与前述实施例中的所述预先存储的参考图像对应，所述用户个人二维码与前述实施例中的所述用户信息标识对应，所述用户的个人信息与前述实施例中的所述用户信息对应本实施例中所述将用户个人信息与用户的人脸照片进行绑定的过程与前述实施例中步骤S1031至步骤S1034所述完成目标对象的注册的过程与前述实施例中步骤S31至步骤S32建立所述第一图像与所述已注册信息的关联关系、与前述实施例中步骤S311至步骤S312建立所述第一图像与所述已注册信息的关联关系分别是对应的。

步骤S512：人脸识别设备上显示识别成功的提示信息。

这里，当人脸识别设备上显示识别成功的提示信息时，说明所述人脸照片对应的用户是已注册用户，可以直接进出闸机。

步骤S513：结束流程。

在本申请实施例中，通过社交软件注册来生成用户的唯一的用户个人二维码，以此避免用户上传美颜照片或实拍照片时所处位置光线影响引起的注册照片质量不高的问题，并且在对抓取的用户的人脸照片进行识别时，为了避免误将已注册用户识别为未注册用户，人脸识别设备中会事先设置失败次数阈值，只要识别失败的累计失败次数在失败次数阈值内时还可以改变匹配条件后再次进行识别，不仅提高了人脸识别率，也减少了用户担忧，从而提升了用户的使用体验。

本申请实施例提供一种注册装置，图6为本申请实施例提供的注册装置的示意图，如图6所示，所述注册装置600至少包括：识别模块601、获取模块602和建立模块603，其中：

所述识别模块601，用于获得目标对象的第一图像，识别所述第一图像；

所述获取模块602，用于若识别出所述目标对象为非注册用户，获得目标对象的已注册信息；

所述建立模块603，用于建立所述第一图像与所述已注册信息的关联关系，以完成目标对象的注册。

其中，所述已注册信息为本次注册之前用于表征目标对象的标识信息，所述标识信息将目标对象与其他对象区分开。

在一种可能的实现方式中，所述识别模块601获得目标对象的第一图像还包括：第一获取单元和第一建立单元中的至少一个，其中：

所述第一获取单元，用于检测到目标对象进入预设区域，获得目标对象的第一图像；

所述第一建立单元，用于获得所述第一图像的属性信息，基于所述属性信息建立所述第一图像与所述已注册信息的关联关系。

在一种可能的实现方式中，所述获取模块602还包括：第二获取单元和第三获取单元，其中：

第二获取单元，还用于若识别出所述目标对象为非注册用户，获取所述目标对象的第二图像；

所述第三获取单元，用于基于所述第二图像确定所述目标对象满足注册条件时，获得所述目标对象的已注册信息。

在一种可能的实现方式中，所述获取模块602还包括第一输出单元，所述第一输出单元，用于基于所述第二图像确定所述目标对象不满足注册条件时，输出提示信息，其中，所述提示信息用于提示所述目标对象放弃注册，或所说提示信息用于提示该注册事件。

在一种可能的实现方式中，所述第三获取单元，还用于基于所述第二图像确定所述目标对象满足注册条件时，获取所述目标对象的用户信息标识；

获得与所述用户信息标识对应的已注册账号信息。

在一种可能的实现方式中，所述第一图像为所述目标对象的生物特征图像，所述获取模块602还包括确定单元，所述确定单元，用于若识别所述生物特征图像的累计失败次数满足第二阈值，确定所述目标对象为非注册用户。

在一种可能的实现方式中，所述第三获取单元，还用于基于所述第二图像确定所述目标对象满足注册条件时，获取所述目标对象的用户信息标识；

获得与所述用户信息标识对应的已注册账号信息。

在一种可能的实现方式中，所述获取模块602包括判断单元和执行单元，其中：

所述判断单元，用于获得所述目标对象的评价信息，基于所述评价信息判断所述目标对象是否满足关联条件；其中，所述关联条件为所述目标对象的好评率满足第一阈值。

所述执行单元，用于在所述目标对象满足所述关联条件的情况下，执行建立所述第一图像与所述已注册信息的关联关系的步骤。

在实际应用中，上述识别模块601、获取模块602和建立模块603可由位于注册装置600上的处理器实现，具体为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、微处理器(Microprocessor Unit，MPU)、数字信号处理器(Digital Signal Processing，DSP)或现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)等实现。

本申请实施例提供一种注册设备，如图7所示，所述注册设备700至少包括存储器701、通信总线702以及处理器703，其中：

所述存储器701，用于存储注册程序。

所述通信总线702，用于实现所述处理器703和所述存储器701之间的通信连接。

所述处理器703，用于执行所述存储器701中存储的注册程序，以实现如前述实施例中任一实施例所述的注册方法的步骤。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。

上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理模块中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本申请所提供的几个方法实施例中所揭露的方法，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的方法实施例。

本申请所提供的几个产品实施例中所揭露的特征，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的产品实施例。

本申请所提供的几个方法或设备实施例中所揭露的特征，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的方法实施例或设备实施例。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种注册方法，包括：

获得目标对象的第一图像，识别所述第一图像；

若识别出所述目标对象为非注册用户，获得目标对象的已注册信息；

建立所述第一图像与所述已注册信息的关联关系，以完成目标对象的注册；

其中，所述已注册信息为本次注册之前用于表征目标对象的标识信息，所述标识信息将目标对象与其他对象区分开。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括下述至少之一：

所述获得目标对象的第一图像，包括检测到目标对象进入预设区域，获得目标对象的第一图像；

获得所述第一图像的属性信息，基于所述属性信息建立所述第一图像与所述已注册信息的关联关系。

3.根据权利要求1所述的方法，所述若识别出所述目标对象为非注册用户，获得目标对象的已注册信息，包括：

若识别出所述目标对象为非注册用户，获取所述目标对象的第二图像；

基于所述第二图像确定所述目标对象满足注册条件时，获得所述目标对象的已注册信息。

4.根据权利要求3所述的方法，所述方法还包括：

基于所述第二图像确定所述目标对象不满足注册条件时，输出提示信息，其中，所述提示信息用于提示所述目标对象放弃注册，或所述提示信息用于提示该注册事件。

5.根据权利要求3所述的方法，所述基于所述第二图像确定所述目标对象满足注册条件时，获得所述目标对象的已注册信息，包括：

基于所述第二图像确定所述目标对象满足注册条件时，获取所述目标对象的用户信息标识；

获得与所述用户信息标识对应的已注册账号信息。

6.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

获得所述目标对象的评价信息，基于所述评价信息判断所述目标对象是否满足关联条件；

在所述目标对象满足所述关联条件的情况下，执行建立所述第一图像与所述已注册信息的关联关系的步骤；

其中，所述关联条件为所述目标对象的好评率满足第一阈值。

7.根据权利要求1所述的方法，所述第一图像为所述目标对象的生物特征图像，所述若识别出所述目标对象为非注册用户，包括：

若识别所述生物特征图像的累计失败次数满足第二阈值，确定所述目标对象为非注册用户。

8.根据权利要求1所述的方法，所述已注册信息为用于表征目标对象的支付账户的标识信息，所述建立所述第一图像与所述已注册信息的关联关系，包括：

建立所述第一图像与目标对象的支付账户的绑定关系，以在完成注册后提供在线支付功能。

9.一种注册装置，所述装置至少包括：识别模块、获取模块和建立模块，其中：

所述识别模块，用于获得目标对象的第一图像，识别所述第一图像；

所述获取模块，用于若识别出所述目标对象为非注册用户，获得目标对象的已注册信息；

所述建立模块，用于建立所述第一图像与所述已注册信息的关联关系，以完成目标对象的注册；

其中，所述已注册信息为本次注册之前用于表征目标对象的标识信息，所述标识信息将目标对象与其他对象区分开。

10.一种注册设备，所述设备至少包括：存储器、通信总线以及处理器，其中：

所述存储器，用于存储注册程序；

所述通信总线，用于实现所述处理器和所述存储器之间的通信连接；

所述处理器，用于执行所述存储器中存储的注册程序，以实现如权利要求1至8中任一项所述的注册方法的步骤。

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