CN111340504A - 适用于支付设备的支付方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本公开提供了适用于支付设备的支付方法，获取进入支付采集区内的消费者面部图像和声纹信息；对获取到的进入支付采集区内的消费者的面部图像和声纹信息进行识别，并判断消费者是否为已注册用户；创建一个新订单，记录本次消费的支付信息并关联当前消费者；对创建的消费者支付订单进行预设时间内的倒计时支付。该方法能够准确、安全地完成支付操作，且具有对人工成本的降低，支付效率提升的可行性与易用性。本公开还提出适用于支付设备的支付装置。

Description

适用于支付设备的支付方法和装置
技术领域
本公开涉及智能硬件与移动支付技术领域，具体而言，涉及适用于支付设备的支付方法和装置。
背景技术
现有技术中，随着电子支付方式的普及，越来越多的电子支付方式(例如，微信、支付宝、银联等)得到广大消费者的认可，同时也为人们带来了极大的方便。
然而，在支付过程中，随着生物识别技术的发展，尤其是对无感支付的良好体验的追求，人脸识别技术的应用场景在逐渐铺开，例如刷脸支付、刷脸签到等。刷脸支付无需用户扫码，也无需用户携带任何工具，用户体验好，具有非常好的发展前景。但是，在某些场景的刷脸支付处理上，还存在一些不足，比如：在用户排队进行刷脸支付时，因摄相头拍摄到排队的多个人脸，导致使用错误的人脸进行支付，影响支付的精准性与易用性。
发明内容
为了解决现有技术中的技术问题，本公开实施例提供了适用于支付设备的支付方法和装置，能够准确、安全地完成支付操作，且具有对人工成本的降低，支付效率提升的可行性与易用性。
第一方面，本公开实施例提供了适用于支付设备的支付方法，获取进入支付采集区内的消费者面部图像和声纹信息；对获取到的进入支付采集区内的消费者的面部图像和声纹信息进行识别，并判断消费者是否为已注册用户；创建一个新订单，记录本次消费的支付信息并关联当前消费者；对创建的消费者支付订单进行预设时间内的倒计时支付。
在其中一个实施例中，所述获取进入支付采集区内的消费者面部图像和声纹信息包括：当消费者进入支付采集区内时，通过全局快门摄像头采进入支付采集区内的消费者的面部图像，并通过声纹采集器获取消费者的声纹信息。
在其中一个实施例中，还包括：基于采集并上传至云端的语料库通过深度学习算法训练声纹模型。
在其中一个实施例中，还包括：当判断消费者不是已注册用户，则将获取到的进入支付采集区内的消费者面部图像与云端信息库进行比对，获取该消费者的身份信息。
在其中一个实施例中，所述获取该消费者的身份信息包括：获取该消费者的姓名、消费者身份证号、消费者面部图像以及与支付通道关联的银行卡信息。
在其中一个实施例中，所述云端信息库为公安部的全国公民身份信息库或其他公民身份信息库。
在其中一个实施例中，还包括：根据该消费者的所述身份信息创建基于所选择支付通道的消费者的用户信息。
第二方面，本公开实施例提供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上述的方法的步骤。
第三方面，本公开实施例提供了一种计算机设备，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上述的方法的步骤。
第四方面，本公开实施例提供了适用于区块链支持的支付装置，所述装置包括：获取模块，用于获取进入支付采集区内的消费者面部图像和声纹信息；识别与判定模块，用于对获取到的进入支付采集区内的消费者的面部图像和声纹信息进行识别，并判断消费者是否为已注册用户；创建与关联模块，用于创建一个新订单，记录本次消费的支付信息并关联当前消费者；支付模块，用于对创建的消费者支付订单进行预设时间内的倒计时支付。
本发明提供的适用于支付设备的支付方法和装置，获取进入支付采集区内的消费者面部图像和声纹信息；对获取到的进入支付采集区内的消费者的面部图像和声纹信息进行识别，并判断消费者是否为已注册用户；创建一个新订单，记录本次消费的支付信息并关联当前消费者；对创建的消费者支付订单进行预设时间内的倒计时支付。该方法能够准确、安全地完成支付操作，且具有对人工成本的降低，支付效率提升的可行性与易用性。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍：
图1为本发明一个实施例中的适用于支付设备的支付方法的步骤流程示意图；
图2为本发明另一实施例中的适用于支付设备的支付方法的步骤流程示意图；
图3为本发明一个实施例中的适用于支付设备的支付装置的结构示意图；
图4为本发明一个实施例中的适用于支付设备的支付装置的硬件框图；
图5为本发明一个实施例中的计算机可读存储介质的示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请进行进一步的详细介绍。
在下述介绍中，术语“第一”、“第二”仅为用于描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。下述介绍提供了本公开的多个实施例，不同实施例之间可以替换或者合并组合，因此本申请也可认为包含所记载的相同和/或不同实施例的所有可能组合。因而，如果一个实施例包含特征A、B、C，另一个实施例包含特征B、D，那么本申请也应视为包括含有A、B、C、D的一个或多个所有其他可能的组合的实施例，尽管该实施例可能并未在以下内容中有明确的文字记载。
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下通过实施例，并结合附图，对本发明适用于支付设备的支付方法和装置的具体实施方式进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
如图1所示，为一个实施例中的适用于支付设备的支付方法的流程示意图，具体包括以下步骤：
步骤11，获取进入支付采集区内的消费者面部图像和声纹信息。
具体的，获取进入支付采集区内的消费者面部图像和声纹信息包括：当消费者进入支付采集区内时，通过全局快门摄像头采进入支付采集区内的消费者的面部图像，并通过声纹采集器获取消费者的声纹信息。由此，提高了获取进入支付采集区内的消费者面部图像和声纹信息的精准性与易用性。
步骤12，对获取到的进入支付采集区内的消费者的面部图像和声纹信息进行识别，并判断消费者是否为已注册用户。
需要说明的是，在一个实施例中，本公开涉及的一种适用于支付设备的支付方法还包括：基于采集并上传至云端的语料库通过深度学习算法训练声纹模型。具体的，从特定说话人中选取一句话，标记为锚样本；从同一说话人中选取的另外一句话，标记为正样本；从不同说话人选取的一句话，标记为负样本；将锚样本和正样本进行训练时，让其结果尽可能接近于1；将锚样本和负样本进行训练时，让其结果尽可能接近于0。
此外，基于采集并上传至云端的语料库通过深度学习算法训练声纹模型还包括：将划分好的样本放到神经网络中的输入层进行训练；为避免模型过早陷入局部最优点，在输出层加入softmax函数，对结果进行归一化处理；并输入到交叉熵损失函数，得到模型的损失值；通过反向传播不断迭代参数，使得模型的损失最小化，最终得到声纹模型。由此，通过获取准确的声纹模型提高了对获取到的进入支付采集区内的消费者的声纹信息进行识别的精准性与易用性。
步骤13，创建一个新订单，记录本次消费的支付信息并关联当前消费者。
步骤14，对创建的消费者支付订单进行预设时间内的倒计时支付。其中，预设时间为60s-120s。优选地，预设时间为90s。
在本实施例中，获取进入支付采集区内的消费者面部图像和声纹信息；对获取到的进入支付采集区内的消费者的面部图像和声纹信息进行识别，并判断消费者是否为已注册用户；创建一个新订单，记录本次消费的支付信息并关联当前消费者；对创建的消费者支付订单进行预设时间内的倒计时支付。该方法能够准确、安全地完成支付操作，且具有对人工成本的降低，支付效率提升的可行性与易用性。
实施例2
如图2所示，为另一实施例中的适用于支付设备的支付方法的流程示意图，具体包括以下步骤：
步骤21，获取进入支付采集区内的消费者面部图像和声纹信息。
具体的，获取进入支付采集区内的消费者面部图像和声纹信息包括：当消费者进入支付采集区内时，通过全局快门摄像头采进入支付采集区内的消费者的面部图像，并通过声纹采集器获取消费者的声纹信息。由此，提高了获取进入支付采集区内的消费者面部图像和声纹信息的精准性与易用性。
步骤22，对获取到的进入支付采集区内的消费者的面部图像和声纹信息进行识别，并判断消费者是否为已注册用户。
需要说明的是，在一个实施例中，本公开涉及的一种适用于支付设备的支付方法还包括：基于采集并上传至云端的语料库通过深度学习算法训练声纹模型。具体的，从特定说话人中选取一句话，标记为锚样本；从同一说话人中选取的另外一句话，标记为正样本；从不同说话人选取的一句话，标记为负样本；将锚样本和正样本进行训练时，让其结果尽可能接近于1；将锚样本和负样本进行训练时，让其结果尽可能接近于0。
此外，基于采集并上传至云端的语料库通过深度学习算法训练声纹模型还包括：将划分好的样本放到神经网络中的输入层进行训练；为避免模型过早陷入局部最优点，在输出层加入softmax函数，对结果进行归一化处理；并输入到交叉熵损失函数，得到模型的损失值；通过反向传播不断迭代参数，使得模型的损失最小化，最终得到声纹模型。由此，通过获取准确的声纹模型提高了对获取到的进入支付采集区内的消费者的声纹信息进行识别的精准性与易用性。
步骤23，当判断消费者不是已注册用户，则将获取到的进入支付采集区内的消费者面部图像与云端信息库进行比对，获取该消费者的身份信息。
其中，获取该消费者的身份信息包括：获取该消费者的姓名、消费者身份证号、消费者面部图像以及与支付通道关联的银行卡信息。由此，提高了获取该消费者的身份信息的多样性与灵活性。此外，云端信息库为公安部的全国公民身份信息库或其他公民身份信息库。由此，提高了将获取到的进入支付采集区内的消费者面部图像与云端信息库进行比对的安全性与准确性。
步骤24，根据该消费者的所述身份信息创建基于所选择支付通道的消费者的用户信息。其中，支付通道包括但不限定：支付宝支付通道、微信支付通道以及具有聚合支付功能的第三方支付通道。由此，提高了适用于支付设备的支付方法的灵活性与易用性。
步骤25，创建一个新订单，记录本次消费的支付信息并关联当前消费者。
步骤26，对创建的消费者支付订单进行预设时间内的倒计时支付。其中，预设时间为60s-120s。优选地，预设时间为90s。
在本实施例中，增加了当判断消费者不是已注册用户后的实施步骤。具体的，当判断消费者不是已注册用户，则将获取到的进入支付采集区内的消费者面部图像与云端信息库进行比对，获取该消费者的身份信息。根据该消费者的所述身份信息创建基于所选择支付通道的消费者的用户信息。由此，提高了适用于支付设备的支付方法的安全性与易用性。
基于同一发明构思，还提供了适用于支付设备的支付装置。由于此装置解决问题的原理与前述适用于支付设备的支付方法相似，因此，该装置的实施可以按照前述方法的具体步骤实现，重复之处不再赘述。
如图3所示，为一个实施例中的适用于支付设备的支付装置的结构示意图。该适用于支付设备的支付装置10包括：获取模块100、识别与判定模块200、创建与关联模块300和支付模块400。
其中，获取模块100用于获取进入支付采集区内的消费者面部图像和声纹信息；识别与判定模块200用于对获取到的进入支付采集区内的消费者的面部图像和声纹信息进行识别，并判断消费者是否为已注册用户；创建与关联模块300用于创建一个新订单，记录本次消费的支付信息并关联当前消费者；支付模块400用于对创建的消费者支付订单进行预设时间内的倒计时支付。
在本实施例中，通过获取模块获取进入支付采集区内的消费者面部图像和声纹信息；再通过识别与判定模块对获取到的进入支付采集区内的消费者的面部图像和声纹信息进行识别，并判断消费者是否为已注册用户；再通过创建与关联模块创建一个新订单，记录本次消费的支付信息并关联当前消费者；最终通过支付模块对创建的消费者支付订单进行预设时间内的倒计时支付。该装置能够准确、安全地完成支付操作，且具有对人工成本的降低，支付效率提升的可行性与易用性。
图4是图示根据本公开的实施例的适用于支付设备的支付装置的硬件框图。如图4所示，根据本公开实施例的适用于区块链支持的支付装置40包括存储器401和处理器402。适用于支付设备的支付装置40中的各组件通过总线系统和/或其它形式的连接机构(未示出)互连。
存储器401用于存储非暂时性计算机可读指令。具体地，存储器401可以包括一个或多个计算机程序产品，计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。
处理器402可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其它形式的处理单元，并且可以控制适用于支付设备的支付装置40中的其它组件以执行期望的功能。在本公开的一个实施例中，所述处理器402用于运行存储器401中存储的计算机可读指令，使得适用于支付设备的支付装置40执行上述适用于支付设备的支付方法。适用于支付设备的支付装置与上述适用于支付设备的支付方法描述的实施例相同，在此将省略其重复描述。
图5是图示根据本公开的实施例的计算机可读存储介质的示意图。如图5所示，根据本公开实施例的计算机可读存储介质500其上存储有非暂时性计算机可读指令501。当所述非暂时性计算机可读指令501由处理器运行时，执行参照上述描述的根据本公开实施例的适用于支付设备的支付方法。
以上，根据本公开实施例的适用于支付设备的支付方法和装置，以及计算机可读存储介质，能够准确、安全地完成支付操作，且具有对人工成本的降低，支付效率提升的可行性与易用性的有益效果。
以上结合具体实施例描述了本公开的基本原理，但是，需要指出的是，在本公开中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本公开的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本公开为必须采用上述具体的细节来实现。
本公开中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。
另外，如在此使用的，在以“至少一个”开始的项的列举中使用的“或”指示分离的列举，以便例如“A、B或C的至少一个”的列举意味着A或B或C，或AB或AC或BC，或ABC(即A和B和C)。此外，措辞“示例的”不意味着描述的例子是优选的或者比其他例子更好。
还需要指出的是，在本公开的系统和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本公开的等效方案。
可以不脱离由所附权利要求定义的教导的技术而进行对在此所述的技术的各种改变、替换和更改。此外，本公开的权利要求的范围不限于以上所述的处理、机器、制造、事件的组成、手段、方法和动作的具体方面。可以利用与在此所述的相应方面进行基本相同的功能或者实现基本相同的结果的当前存在的或者稍后要开发的处理、机器、制造、事件的组成、手段、方法或动作。因而，所附权利要求包括在其范围内的这样的处理、机器、制造、事件的组成、手段、方法或动作。
提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本公开。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本公开的范围。因此，本公开不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。
为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本公开的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。

Claims (10)

1.适用于支付设备的支付方法，其特征在于，所述方法包括：
获取进入支付采集区内的消费者面部图像和声纹信息；
对获取到的进入支付采集区内的消费者的面部图像和声纹信息进行识别，并判断消费者是否为已注册用户；
创建一个新订单，记录本次消费的支付信息并关联当前消费者；
对创建的消费者支付订单进行预设时间内的倒计时支付。
2.根据权利要求1所述的适用于支付设备的支付方法，其特征在于，所述获取进入支付采集区内的消费者面部图像和声纹信息包括：
当消费者进入支付采集区内时，通过全局快门摄像头采进入支付采集区内的消费者的面部图像，并通过声纹采集器获取消费者的声纹信息。
3.根据权利要求1所述的适用于支付设备的支付方法，其特征在于，还包括：基于采集并上传至云端的语料库通过深度学习算法训练声纹模型。
4.根据权利要求1所述的适用于支付设备的支付方法，其特征在于，还包括：当判断消费者不是已注册用户，则将获取到的进入支付采集区内的消费者面部图像与云端信息库进行比对，获取该消费者的身份信息。
5.根据权利要求4所述的适用于支付设备的支付方法，其特征在于，所述获取该消费者的身份信息包括：获取该消费者的姓名、消费者身份证号、消费者面部图像以及与支付通道关联的银行卡信息。
6.根据权利要求4所述的适用于支付设备的支付方法，其特征在于，所述云端信息库为公安部的全国公民身份信息库或其他公民身份信息库。
7.根据权利要求4所述的适用于支付设备的支付方法，其特征在于，还包括：根据该消费者的所述身份信息创建基于所选择支付通道的消费者的用户信息。
8.一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所述权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。
9.一种计算机设备，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所述权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。
10.适用于支付设备的支付装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取进入支付采集区内的消费者面部图像和声纹信息；
识别与判定模块，用于对获取到的进入支付采集区内的消费者的面部图像和声纹信息进行识别，并判断消费者是否为已注册用户；
创建与关联模块，用于创建一个新订单，记录本次消费的支付信息并关联当前消费者；
支付模块，用于对创建的消费者支付订单进行预设时间内的倒计时支付。
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