CN111460413A - 身份识别系统及方法、装置、电子设备、存储介质 - Google Patents

Abstract

本说明书一个或多个实施例提供一种身份识别系统及方法、装置、电子设备、存储介质，该系统可以包括：人脸图像采集设备，所述人脸图像采集设备设置于预设区域处，用于采集待识别用户的人脸图像，并提供至人脸识别设备；人脸识别设备，所述人脸识别设备提取所述人脸图像包含的待识别人脸特征，将所述待识别人脸特征与人脸特征集进行匹配，并根据匹配结果确定所述待识别用户的身份信息；其中，所述人脸特征集包含人脸特征库中的部分标准人脸特征，且所述人脸特征集所含标准人脸特征对应的用户被识别为对所述预设区域存在进入意图。

Description

身份识别系统及方法、装置、电子设备、存储介质

技术领域

本说明书一个或多个实施例涉及身份识别技术领域，尤其涉及一种身份识别系统及方法、装置、电子设备、存储介质。

背景技术

身份识别技术被广泛应用于对用户进行身份识别，以提升安全性。例如，传统的身份识别技术包括口令识别技术，即通过识别用户输入的口令(如用户名+密码)而确定该用户的身份信息。

进一步地，相关技术中提出了基于生物特征的身份识别技术，可以根据用户的生理特征(如指纹特征、虹膜特征、人脸特征等)、行为特征(如步态特征等)等，安全、高效地实现对用户身份信息的自动识别。

发明内容

有鉴于此，本说明书一个或多个实施例提供一种身份识别系统及方法、装置、电子设备、存储介质。

为实现上述目的，本说明书一个或多个实施例提供技术方案如下：

根据本说明书一个或多个实施例的第一方面，提出了一种地铁进站身份识别系统，包括：

进站意图识别设备，用于识别对地铁站存在进站意图的目标用户，所述目标用户对应的标准人脸特征被从人脸特征库中选取，以形成预热人脸特征集；

人脸图像采集设备，用于采集所述地铁站的待进站用户的人脸图像；

人脸识别设备，用于提取所述人脸图像包含的待识别人脸特征，将所述待识别人脸特征与所述预热人脸特征集进行匹配，以识别所述待进站用户的身份信息。

根据本说明书一个或多个实施例的第二方面，提出了一种地铁出站身份识别系统，包括：

出站意图识别设备，用于识别存在出站意图的目标用户，所述目标用户对应的标准人脸特征被从人脸特征库中选取，以形成已进站人脸特征集；

人脸图像采集设备，用于采集所述地铁站的待出站用户的人脸图像；

人脸识别设备，用于提取所述人脸图像包含的待识别人脸特征，将所述待识别人脸特征与所述已进站人脸特征集进行匹配，以识别所述待出站用户的身份信息。

根据本说明书一个或多个实施例的第三方面，提出了一种身份识别系统，包括：

人脸图像采集设备，所述人脸图像采集设备设置于预设区域处，用于采集待识别用户的人脸图像，并提供至人脸识别设备；

人脸识别设备，所述人脸识别设备提取所述人脸图像包含的待识别人脸特征，将所述待识别人脸特征与人脸特征集进行匹配，并根据匹配结果确定所述待识别用户的身份信息；其中，所述人脸特征集包含人脸特征库中的部分标准人脸特征，且所述人脸特征集所含标准人脸特征对应的用户被识别为对所述预设区域存在进入意图。

根据本说明书一个或多个实施例的第四方面，提出了一种身份识别方法，包括：

获取请求进入预设区域的第一对象的第一生物特征；

将所述第一生物特征与第一生物特征集进行匹配，所述第一生物特征集包含生物特征库中的部分标准生物特征，且所述第一生物特征集所含标准生物特征对应的对象被识别为对所述预设区域存在进入意图；

根据匹配结果确定所述第一对象的身份信息。

根据本说明书一个或多个实施例的第五方面，提出了一种身份识别装置，包括：

获取单元，获取请求进入预设区域的第一对象的第一生物特征；

匹配单元，将所述第一生物特征与第一生物特征集进行匹配，所述第一生物特征集包含生物特征库中的部分标准生物特征，且所述第一生物特征集所含标准生物特征对应的对象被识别为对所述预设区域存在进入意图；

确定单元，根据匹配结果确定所述第一对象的身份信息。

根据本说明书一个或多个实施例的第六方面，提出了一种电子设备，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器通过运行所述可执行指令以实现如上述第二方面所述的方法。

根据本说明书一个或多个实施例的第七方面，提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，该指令被处理器执行时实现如上述第二方面所述方法的步骤。

附图说明

图1是一示例性实施例提供的一种身份识别系统的架构示意图。

图2是一示例性实施例提供的另一种身份识别系统的架构示意图。

图3是一示例性实施例提供的一种身份识别方法的流程图。

图4是一示例性实施例提供的一种基于人脸识别实现无感过闸的交互流程示意图。

图5是一示例性实施例提供的一种基于地理位置识别潜在乘客的示意图。

图6是一示例性实施例提供的一种人脸特征的分类示意图。

图7是一示例性实施例提供的另一种人脸特征的分类示意图。

图8是一示例性实施例提供的另一种基于人脸识别实现无感过闸的交互流程示意图。

图9是一示例性实施例提供的一种设备的结构示意图。

图10是一示例性实施例提供的一种身份识别装置的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本说明书一个或多个实施例相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本说明书一个或多个实施例的一些方面相一致的装置和方法的例子。

需要说明的是：在其他实施例中并不一定按照本说明书示出和描述的顺序来执行相应方法的步骤。在一些其他实施例中，其方法所包括的步骤可以比本说明书所描述的更多或更少。此外，本说明书中所描述的单个步骤，在其他实施例中可能被分解为多个步骤进行描述；而本说明书中所描述的多个步骤，在其他实施例中也可能被合并为单个步骤进行描述。

在一实施例中，本说明书的身份识别方案可以应用于预设区域处的闸机设备。在运行过程中，该闸机设备可以分辨并采集待识别用户的人脸图像(即闸机设备可扮演人脸图像采集设备的角色)，提取所述人脸图像包含的待识别人脸特征，将所述待识别人脸特征与人脸特征集进行匹配(即闸机设备可扮演人脸识别设备的角色)，并根据匹配结果确定所述待识别用户的身份信息；其中，所述人脸特征集包含人脸特征库中的部分标准人脸特征，且所述人脸特征集所含标准人脸特征对应的用户被识别为对所述预设区域存在进入意图。其中，闸机设备可以识别用户的进入意图，并据此生成上述的人脸特征集(即闸机设备可扮演进入意图识别设备的角色；譬如在地铁进站场景中，进入意图识别设备具体可以为进站意图识别设备)；或者，闸机设备可与外部的进入意图识别设备相配合，使得该进入意图识别设备识别用户的进入意图并生成上述的人脸特征集后，将该人脸特征集提供至闸机设备进行使用。

类似地，在离开预设区域的场景中，闸机设备可以分辨并采集待识别用户的人脸图像(即闸机设备可扮演人脸图像采集设备的角色)，提取所述人脸图像包含的待识别人脸特征，将所述待识别人脸特征与人脸特征集进行匹配(即闸机设备可扮演人脸识别设备的角色)，并根据匹配结果确定所述待识别用户的身份信息；其中，所述人脸特征集包含人脸特征库中的部分标准人脸特征，且所述人脸特征集所含标准人脸特征对应的用户被识别为对所述预设区域存在离开意图。其中，闸机设备可以识别用户的离开意图，并据此生成上述的人脸特征集(即闸机设备可扮演离开意图识别设备的角色；譬如在地铁出站场景中，离开意图识别设备具体可以为出站意图识别设备)；或者，闸机设备可与外部的离开意图识别设备相配合，使得该离开意图识别设备识别用户的离开意图并生成上述的人脸特征集后，将该人脸特征集提供至闸机设备进行使用。

图1是一示例性实施例提供的一种身份识别系统的架构示意图。如图1所示，该系统可以包括服务器11、网络12、若干闸机设备13、14和15等。

服务器11可以为包含一独立主机的物理服务器，或者该服务器11可以为主机集群承载的虚拟服务器。在运行过程中，服务器11可以运行某一应用的服务器侧的程序，以实现该应用的相关业务功能，比如可以实现为第一服务平台。在进入预设区域的场景中，可由服务器11根据确定的对所述预设区域存在进入意图的用户，从人脸特征库中提取出人脸特征集(即服务器11可扮演进入意图识别设备的角色；譬如在地铁进站场景中，离开意图识别设备具体可以为进站意图识别设备)，并将待识别用户对应的待识别人脸特征与人脸特征集进行匹配(即服务器11可扮演人脸识别设备的角色)，从而根据匹配结果确定所述待识别用户的身份信息。在离开预设区域的场景中，可由服务器11根据确定的对所述预设区域存在离开意图的用户，从人脸特征库中提取出人脸特征集(即服务器11可扮演离开意图识别设备的角色；譬如在地铁出站场景中，离开意图识别设备具体可以为出站意图识别设备)，并将待识别用户对应的待识别人脸特征与人脸特征集进行匹配(即服务器11可扮演人脸识别设备的角色)，从而根据匹配结果确定所述待识别用户的身份信息。

闸机设备13～15可以位于预设区域的入口处或出口处。在运行过程中，该闸机设备13～15可以运行某一应用的客户端侧的程序，以实现该应用的相关业务功能。该闸机设备13～15可以通过诸如人脸检测、红外探测、图像识别等方式识别途径或靠近的待识别用户，并采集待识别用户的人脸图像(即闸机设备13～15可扮演进入意图识别设备的角色)；以及，闸机设备13～15可以将采集到的人脸图像上传至服务器11，以由服务器11提取所述人脸图像包含的上述待识别人脸特征。

而对于闸机设备13-15与服务器11之间进行交互的网络12，可以包括多种类型的有线或无线网络。在一实施例中，该网络12可以包括公共交换电话网络(Public SwitchedTelephone Network，PSTN)和因特网。

图2是一示例性实施例提供的另一种身份识别系统的架构示意图。如图2所示，该系统可以包括服务器21、网络22、若干闸机设备23、24和25等，以及服务器26。

服务器21可以为包含一独立主机的物理服务器，或者该服务器21可以为主机集群承载的虚拟服务器。在运行过程中，服务器21可以运行某一应用的服务器侧的程序，以实现该应用的相关业务功能，比如可以实现为第一服务平台。而在本说明书一个或多个实施例的技术方案中，可由服务器21将待识别用户对应的待识别人脸特征与人脸特征集进行匹配(即服务器21可扮演人脸识别设备的角色)，从而根据匹配结果确定所述待识别用户的身份信息，该人脸特征集包含人脸特征库中的部分标准人脸特征；其中，在进入预设区域的场景中，所述人脸特征集所含标准人脸特征对应的用户被识别为对所述预设区域存在进入意图，而在离开预设区域的场景中，所述人脸特征集所含标准人脸特征对应的用户被识别为对所述预设区域存在离开意图。

服务器26可以为包含一独立主机的物理服务器，或者该服务器26可以为主机集群承载的虚拟服务器。在运行过程中，服务器26可以运行某一应用的服务器侧的程序，以实现该应用的相关业务功能，比如可以实现为第二服务平台。在进入预设区域的场景中，可由服务器26根据确定的对所述预设区域存在进入意图的用户，在人脸特征库中对相应的标准人脸特征进行打标，以形成所述人脸特征集(即服务器26可扮演进入意图识别设备的角色；譬如在地铁进站场景中，离开意图识别设备具体可以为进站意图识别设备)，并将所述人脸特征集推送至服务器21。在离开预设区域的场景中，可由服务器26根据确定的对所述预设区域存在离开意图的用户，在人脸特征库中对相应的标准人脸特征进行打标，以形成所述人脸特征集(即服务器26可扮演离开意图识别设备的角色；譬如在地铁出站场景中，离开意图识别设备具体可以为出站意图识别设备)，并将所述人脸特征集推送至服务器21。

闸机设备23～25可以位于预设区域的入口处。在运行过程中，该闸机设备23～25可以运行某一应用的客户端侧的程序，以实现该应用的相关业务功能。该闸机设备23～25可以通过诸如人脸检测、红外探测、图像识别等方式识别途径或靠近的待识别用户，并采集待识别用户的人脸图像(即闸机设备23～25可扮演进入意图识别设备的角色)；以及，闸机设备23～25可以将采集到的人脸图像上传至服务器21，以由服务器21提取所述人脸图像包含的上述待识别人脸特征。

而对于闸机设备23-25、服务器26与服务器21之间进行交互的网络22，可以包括多种类型的有线或无线网络。在一实施例中，该网络22可以包括公共交换电话网络和因特网。

图3是一示例性实施例提供的一种身份识别方法的流程图。如图3所示，该方法可以包括以下步骤：

步骤302，获取请求进入预设区域的第一对象的第一生物特征。

在一实施例中，可以向该第一对象征求其权限许可，从而在获得许可后获取该第一对象的第一生物特征，使其能够参与基于本说明书所述技术方案的自动化身份识别过程中。

在一实施例中，如图3所示的技术方案可以应用于闸机设备，该闸机设备可以采集待识别对象的生物数据(例如当采用人脸识别技术时，该生物数据可以为人脸图像)、提取生物数据包含的第一生物特征，并将该第一生物特征与第一生物特征集进行匹配，以确定该待识别用户的身份信息。其中，第一生物特征集可由该闸机设备根据对所述预设区域存在进入意图的对象而生成，或者该第一生物特征集可由服务器生成后推送至该闸机设备，本说明书并不对此进行限制。

在一实施例中，如图3所示的技术方案可以应用于服务器，该服务器可以承载第一服务平台。第一服务平台可以获取待识别对象的第一生物特征，并将该第一生物特征与第一生物特征集进行匹配，以确定该待识别用户的身份信息。其中，第一服务平台可以接收闸机设备采集的生物数据，并从该生物数据中提取出第一生物特征；或者，第一服务平台可以接收闸机设备上传的第一生物特征，该第一生物特征可由闸机设备从采集到的生物数据中提取得到。而第一生物特征集可由该第一服务平台根据对所述预设区域存在进入意图的对象而生成，或者该第一生物特征集可由另一服务器承载的第二服务平台生成后推送至该第一服务平台，本说明书并不对此进行限制。

在一实施例中，上述的闸机设备可以对待识别对象进行通行控制，譬如可以根据身份识别结果而允许或阻止待识别对象进入预设区域。或者，上述的闸机设备可以不具备或未开启对待识别对象进行通行控制的功能，使得闸机设备仅用于独立或协助第一服务平台实现对待识别对象的身份识别，而并不用于实现上述的通行控制功能。

其中，当无需上述的通行控制功能时，可以采用带有生物数据采集和/或生物特征提取等功能的任意电子设备，以替代上述的闸机设备；例如在人脸识别场景下，可以采用配置有摄像模块及相关处理模块的监控设备等，本说明书并不对此进行限制。

步骤304，将所述第一生物特征与第一生物特征集进行匹配，所述第一生物特征集包含生物特征库中的部分标准生物特征，且所述第一生物特征集所含标准生物特征对应的对象被识别为对所述预设区域存在进入意图。

在一实施例中，由于待识别对象必然对预设区域存在进入意图，而存在进入意图的对象数量远小于全部对象的总数量，因而通过预先识别出对象是否对预设区域存在进入意图并生成上述的第一生物特征集，可以极大地减少用于与第一生物特征进行匹配的标准生物特征的数量，比如可以从几十万量级缩小至几千量级，从而显著加快对第一生物特征的匹配速度、提升对待识别对象的身份识别效率，使得用户能够无感通过闸机设备并进入所述预设区域。

在一实施例中，当任一对象处于所述预设区域附近的预设范围内时，所述任一对象可以被识别为对所述预设区域存在进入意图。例如，该任一对象随身携带有手机、智能手表等电子设备，该电子设备上可以登录有该任一对象的账号信息，那么当该电子设备处于上述的预设范围时，可以判定该任一对象处于该预设范围；其中，生物特征库中包含的标准生物特征均记录有相应对象的账号信息，因而可以基于该账号信息确定出上述任一对象所对应的标准生物特征。类似地，可以通过上述方式确定出对所述预设区域存在进入意图的所有对象所对应的标准生物特征，以形成上述的第一生物特征集。

其中，可以通过相关技术中的一种或多种定位技术来获得该电子设备的位置信息，本说明书并不对此进行限制。例如，基于电子设备内置的定位模块(如GPS模块或北斗模块等)进行定位、基站定位、WIFI定位、蓝牙定位技术(如ibeacon)、红外定位技术等，本说明书并不对此进行限制。

在一实施例中，当凭证获取记录和凭证使用记录表明任一对象持有针对所述预设区域且处于有效状态的权限凭证时，所述任一对象被识别为对所述预设区域存在进入意图。假定预设区域为地铁站，凭证获取记录可以包括该任一对象的地铁票购买记录、凭证使用记录可以为该任一对象的地铁票使用记录，其中当地铁票被购买且尚未使用时可以认为其处于有效状态，因而当该任一对象购买且尚未使用地铁票时，可以判定该任一对象对相关地铁站存在进入意图。再假定预设区域为演唱会或其他集会的举办场所，凭证获取记录可以包括该任一对象的门票购买记录、凭证使用记录可以为该任一对象的门票使用记录，其中当门票被购买且尚未使用时可以认为其处于有效状态，因而当该任一对象购买且尚未使用门票时，可以判定该任一对象对相关地铁站存在进入意图。

在一实施例中，可能存在多个备选的适用区域。如果凭证获取记录包含该权限凭证的适用区域(比如地铁票的起始站点、演唱会的举办场次等)，那么当该适用区域包含上述的预设区域时，可以判定该权限凭证为针对所述预设区域。或者，如果凭证获取记录不包含该权限凭证的适用区域(比如地铁通票等)，那么可以默认该权限凭证适用于所有的适用区域，即该任一对象持有针对所述预设区域的权限凭证。

在一实施例中，可以将多种条件相结合，以综合评判对象是否对所述预设区域存在进入意图。例如，当任一对象同时满足下述条件时，可以判定其对所述预设区域存在进入意图：该任一对象处于所述预设区域附近的预设范围内、任一对象持有针对所述预设区域且处于有效状态的权限凭证。

在一实施例中，所述第一生物特征集可以包括：预定义的特别关注对象的标准生物特征。比如该特别关注对象可以包括：老人、伤残人士、军人、预设区域的工作人员等免票人群，公安部门提供的追逃人员，失信被执行人等，本说明书并不对此进行限制。

对于设有闸机设备的场景下，比如地铁站、会场入口等，可以对不同对象实施区分化对待。对于不属于时该拿书特别关注对象的普通对象，可以验证其持有的权限凭证或者自动从识别出的身份信息对应的账户中扣除所需费用，然后放行该对象；对于免票人群可以直接放行；对于追逃人员，可以放行的同时向公安机关等相关部门进行告警，以便于实施抓捕，或者也可以限制其通行并现场告警，使得现场的警务工作人员能够直接予以处理；对于失信被执行人，可以限制其进入预设区域，而不论其是否持有相关权限凭证或是否愿意缴费。

在一实施例中，当如图3所示的技术方案应用于闸机设备或第一服务平台时，该闸机设备或第一服务平台可以根据确定的对所述预设区域存在进入意图的对象，在所述生物特征库中对相应的标准生物特征进行打标，以形成所述第一生物特征集；换言之，闸机设备或第一服务平台可以自行生成第一生物特征集，并据此对第一对象的第一生物特征进行匹配，完成对第一对象的身份识别。

在一实施例中，当如图3所示的技术方案应用于闸机设备或第一服务平台时，该闸机设备或第一服务平台可以接收上级平台推送的所述第一生物特征集，所述第一生物特征集由所述上级平台根据确定的对所述预设区域存在进入意图的对象，在所述生物特征库中对相应的标准生物特征进行打标而形成。例如，对于闸机设备而言，其上级平台可以为第一服务平台，即第一服务平台生成第一特征集后，将该第一特征集推送至闸机设备，使得闸机设备可以据此对第一对象的第一生物特征进行匹配，完成对第一对象的身份识别。再例如，对于第一服务平台而言，其上级平台可以为第二服务平台(可承载于某一服务器)，由该第二服务平台生成第一特征集后，将该第一特征集推送至第一服务平台，使得第一服务平台可以据此对第一对象的第一生物特征进行匹配，完成对第一对象的身份识别。

譬如，第二服务平台可以部署于云端、作为第一级平台，而第一服务平台可以部署于预设区域处、作为第二级平台，且第二级平台还可以包括部署于其他区域处的其他服务平台。其中，第二服务平台可以统一获取各个区域分别对应的“第一特征集”并推送至相应区域对应的服务平台，并由各个服务平台分别据此实现对象身份信息的识别操作。

步骤306，根据匹配结果确定所述第一对象的身份信息。

在一实施例中，生物特征库中的每一标准生物特征分别存在对应的身份信息，即存在预先获得的每一标准生物特征与对应的身份信息之间的一一映射关系，因而通过确定出与第一生物特征相匹配的标准生物特征，即可获知第一对象的身份信息。

在一实施例中，所述生物特征库可以包括人脸特征库，从而通过人脸识别技术实现对第一对象的身份识别操作。本说明书的技术方案还可以适用基于其他生物特征的身份识别技术，比如指纹特征、虹膜特征、眼纹特征、声纹特征、步态特征等，尤其是对于复杂性高、匹配过程耗时长的类型，能够显著提升对象的身份识别效率。

在一实施例中，随着各个对象的所处位置、实际需求等各方面条件的不断变化，被判定为对预设区域存在进入意图的对象也将随之发生变化，使得本说明书中对应于预设区域的第一特征集所包含的标准生物特征也将随之产生动态变化。例如，在确定所述第一对象已进入所述预设区域后，可以确定在该第一对象离开该预设区域之前必然不可能再次进入该预设区域，因而可以将匹配于所述第一生物特征的标准生物特征从所述第一生物特征集中剔除；类似地，可以将其他已进入预设区域的对象所对应的标准生物特征从第一生物特征集中剔除，使得针对其他对象进行身份识别的过程中，能够尽可能地缩小相应的第一生物特征集的范围，使得针对每一对象的身份识别过程都尽可能高效。再例如，当任一对象从预设区域附近的预设范围离开时，可以判定为该任一对象对该预设区域并不存在进入意图，因而可以将该任一对象所对应的标准生物特征从第一生物特征集中剔除，能够尽可能地缩小相应的第一生物特征集的范围，使得针对每一对象的身份识别过程都尽可能高效。

在一实施例中，可以向支付服务器发送与所述第一对象的身份信息相关的扣费请求，以使所述支付服务器从所述第一对象的身份信息对应的账户进行扣费；然后，根据所述支付服务器返回的扣费成功消息或扣费失败消息，可以向所述预设区域入口处的第一闸机设备输出放行指令或禁行指令，以允许或限制所述第一对象进入所述预设区域。例如，当如图3所示的技术方案应用于该第一闸机设备时，可由该第一闸机设备向支付服务器发送扣费请求，并由该第一闸机设备自行生成并输出上述指令，比如当收到扣费成功消息时输出放行指令、当收到扣费失败消息时输出禁行指令，并由该第一闸机设备自行打开或关闭闸口，以允许或禁止第一用户进入预设区域。再例如，当如图3所示的技术方案应用于第一服务平台时，可由该第一服务平台向支付服务器发送扣费请求，并由该第一服务平台生成上述指令、以输出至第一闸机设备，比如当收到扣费成功消息时输出放行指令、当收到扣费失败消息时输出禁行指令，从而控制该第一闸机设备打开或关闭闸口，以允许或禁止第一用户进入预设区域。

在一实施例中，可以记录处于所述预设区域内的对象，即已进入且尚未离开该预设区域的对象，例如在地铁出行的场景中可以包括已进站且尚未出站的乘客；可以获取请求离开所述预设区域的第二对象的第二生物特征，将所述第二生物特征与第二生物特征集进行匹配，以确定所述第二对象的身份信息，所述第二生物特征集包含生物特征库中的部分标准生物特征，且所述第二生物特征集所含标准生物特征对应的对象被记录为处于所述预设区域内；然后，根据匹配结果确定所述第二对象的身份信息。由于在对象进入预设区域之前，已经通过上述方案完成了相应的身份识别，使得处于预设区域内的所有对象的身份信息均已知，因而可以形成上述的第二生物特征集；同时，由于请求离开预设区域的第二对象必然已经进入该预设区域，即该第二对象对应的第二生物特征必然处于上述的第二生物特征集中，因而通过将该第二生物特征与第二生物特征集进行匹配，可以极大地减少用于与第二生物特征进行匹配的标准生物特征的数量。

在一实施例中，所述预设区域存在互通的关联区域，比如在地铁出行的场景中，预设区域包括某一地铁站、关联区域包括可到达该某一地铁站的其他地铁站；相应地，可以记录处于所述预设区域或所述关联区域内的对象，并获取请求离开所述预设区域的第二对象的第二生物特征，将所述第二生物特征与第三生物特征集进行匹配，以确定所述第二对象的身份信息，所述第三生物特征集包含生物特征库中的部分标准生物特征，且所述第三生物特征集所含标准生物特征对应的对象被记录为处于所述预设区域或所述关联区域内，然后根据匹配结果确定所述第二对象的身份信息。上述的“预设区域”与“关联区域”只是所处的描述角度不同，比如对于地铁站A与地铁站B而言，从地铁站A的角度来说，地铁站A为预设区域、地铁站B为关联区域，反之则地铁站B为预设区域、地铁站A为关联区域；换言之，在对象进入预设区域或关联区域之前，已经通过上述方案完成了相应的身份识别，使得处于预设区域或关联区域内的所有对象的身份信息均已知，因而可以形成上述的第二生物特征集；同时，由于请求离开预设区域的第二对象必然已经进入该预设区域或关联区域内，即该第二对象对应的第二生物特征必然处于上述的第二生物特征集中，因而通过将该第二生物特征与第二生物特征集进行匹配，可以极大地减少用于与第二生物特征进行匹配的标准生物特征的数量。

在一实施例中，可以向支付服务器发送与所述第二对象的身份信息相关的扣费请求，以使所述支付服务器从所述第二对象的身份信息对应的账户进行扣费；然后，根据所述支付服务器返回的扣费成功消息或扣费失败消息，向所述预设区域出口处的第二闸机设备输出放行指令或禁行指令，以允许或限制所述第二对象离开所述预设区域。例如，当如图3所示的技术方案应用于该第二闸机设备时，上述指令可由该第二闸机设备生成并向自身输出，比如当收到扣费成功消息时输出放行指令、当收到扣费失败消息时输出禁行指令，并由该第二闸机设备自行打开或关闭闸口，以允许或禁止第二用户离开预设区域。再例如，当如图3所示的技术方案应用于第一服务平台时，上述指令可由该第一服务平台生成并输出至第二闸机设备，比如当收到扣费成功消息时输出放行指令、当收到扣费失败消息时输出禁行指令，以控制该第二闸机设备打开或关闭闸口，从而允许或禁止第二用户离开预设区域。

为了便于理解，下面以“地铁出行”的应用场景为例，对本说明书一个或多个实施例的技术方案进行说明；当然，本说明书的技术方案可以应用于其他的交通出行以及诸如集会等各种场景，本说明书并不对此进行限制。以图1-2所示的服务器11、闸机13与闸机15为例，假定闸机13设置于地铁站S1的入口处、闸机15设置于地铁站S2的出口处，下面的实施例中将对该服务器11、闸机13与闸机15之间的交互过程进行描述；类似地，服务器11还可以与其他的任意闸机实施如图4所示的交互过程，此处不再一一赘述。

图4是一示例性实施例提供的一种基于人脸识别实现无感过闸的交互流程示意图。在本实施例所列举的地铁出行场景中，假定采用“通票”的具体形式，即无论用户乘坐多远均采用统一票价，因而可以在用户进站时进行扣费、出站时无需扣费。如图4所示，该交互流程可以包括以下步骤：

步骤401，服务器11识别潜在乘客。

在一实施例中，可以将用户是否已通过地铁站入口处的闸机(如地铁站S1入口处的闸机13)作为“进站”的判断条件，将已通过入口处闸机的用户判定为已进站、尚未通过入口处闸机的用户判定为未进站；相应地，服务器11可以从尚未进站的用户中，识别出可能希望进站乘坐地铁、存在进站意图的用户，以作为上述的潜在乘客。

图5是一示例性实施例提供的一种基于地理位置识别潜在乘客的示意图。在如图5所示的地图界面500中，假定地铁站S1位于A点处，可以将该A点作为圆心、预设距离为半径形成相应的圆形区域501作为该地铁站S1对应的预热范围，使得服务器11可以将进入该预热范围的用户识别为潜在乘客。例如，当用户X被确定为处于B点时，由于B点位于区域501的内部，因而可以将该用户X识别为地铁站S1的潜在乘客，即该用户X从地铁站S1进站的概率相对较大(相对未处于区域501内的用户，或者相对于用户X从其他地铁站进站)；再例如，当用户X被确定为处于C点时，由于C点位于区域501之外，因而可以确定该用户X并非地铁站S1的潜在乘客。

在本说明书的技术方案中，可以通过多种方式确定用户X所处的地理位置。例如，用户X随身携带的手机上运行有某一应用(可以为自建应用或合作的第三方应用，本说明书并不对此进行限制)的客户端，该客户端登录有该用户X对应的账号Ux，且该手机内置有定位模块、可用于检测该手机所处的位置信息，使得该客户端可以定期将自身的位置信息与已登录账号(如上述的账号Ux)的信息(出于提升准确性或安全性等方面的原因，可能还包含诸如手机的硬件ID等其他信息，本说明书并不对此进行限制)关联上传至服务器11，使得服务器11可以据此获知该手机所处的位置，并将该手机所处的位置作为该用户X所处的位置。需要说明的是，出于对用户数据隐私的尊重，在没有得到用户明确授权的情况下，无论是自建应用还是第三方应用都不会主动收集用户的地理位置信息数据。

服务器11通过识别潜在乘客，实际上是针对用户对地铁站S1的进站意图进行识别，从而将存在进站意图的用户识别为上述的潜在乘客，因而服务器11可以归属于本说明书的进站意图识别设备。除了由服务器11直接通过诸如上述的位置信息等识别用户的进站意图之外，还可以由合作的第三方服务器对用户的进站意图进行识别，并将识别结果告知服务器11，本说明书并不对此进行限制；此时，该第三方服务器可以归属于本说明书的进站意图识别设备。

步骤402，服务器11根据识别出的潜在乘客，更新预热人脸特征集。

在一实施例中，服务器11可以维护有全量人脸特征库，该全量人脸特征库包括已获得的所有用户的人脸特征。同时，服务器11维护有或者可以查询到全量人脸特征库中的每一人脸特征对应的用户信息，使得服务器11在识别出潜在乘客后，可以根据该潜在乘客的用户信息确定出对应的人脸特征，并向该潜在乘客对应的人脸特征添加“热”类型的标签，使得该潜在乘客对应的人脸特征被添加至“预热人脸特征集”。

例如，图6是一示例性实施例提供的一种人脸特征的分类示意图。如图6所示，基于上述的标签类型，可以将全量人脸特征库600划分为两部分：冷人脸特征集601和预热人脸特征集602。其中，全量人脸特征库600中的人脸特征默认添加有“冷”类型的标签(或默认无标签；下面以存在“冷”类型的标签为例)，即默认被划分至冷人脸特征集601；当服务器11确定用户X靠近车站(比如进入图5所示的区域501)时，可以将该用户X识别为潜在乘客，并向其对应的人脸特征添加“热”类型的标签，从而将该用户X对应的人脸特征从冷人脸特征集601移动至预热人脸特征集602。

当然，服务器11对于预热人脸特征集的更新操作并不仅包含添加操作。例如，用户X在进入如图5所示的区域501后并未进站，而是离开了区域501，那么服务器11可以识别确定该用户X并非潜在乘客，因而可以将该用户X对应的标签由“热”类型修改为“冷”类型，以使得该标签被从预热人脸特征集移动至冷人脸特征集。

在一实施例中，服务器11可以通过定期循环实施步骤401-402来不断更新预热人脸特征集，使得预热人脸特征集所含人脸特征对应的用户均符合“潜在乘客”的标准，及时剔除不符合标准的用户对应的人脸特征。

虽然在图4所示的实施例中，服务器11可以自行维护与更新预热人脸特征集，但在其他实施例中可以采用其他方式。例如，步骤401-402可由如图2所示的服务器16实施，并由服务器16据此更新预热人脸特征集，而服务器11只需接收服务器16定期更新并推送的预热人脸特征集即可。

步骤403，闸机13采集用户X的人脸图像Px，并上传至服务器11。

在一实施例中，闸机13可以通过摄像头对用户X进行人脸图像采集，以获得该用户X的人脸图像Px。闸机13可以位于地铁站S1的入口处，使得只有确实希望乘坐地铁的用户会前往闸机13处实现人脸图像采集及后续处理，避免对路过的用户实施误采集。

在一实施例中，闸机13可以支持人脸检测功能，使得闸机13只有在检测到人脸(角度、清晰度等方面可能需要满足预设条件)时才实施上述的人脸图像采集操作。或者，闸机13可以具有人脸采集区域，并通过诸如红外人体检测等技术检测进入该人脸采集区域的用户，从而针对已进入该人脸采集区域的用户实施人脸图像采集操作。或者，闸机13还可以通过其他方式触发实施人脸图像采集操作，避免采集到的图像不包含人脸或不符合其他要求。

步骤404，服务器11从人脸图像Px中提取相应的人脸特征Tx。

步骤405，服务器11将人脸特征Tx与预热人脸特征集进行匹配，以根据匹配结果确定乘客身份Fx。

在一实施例中，全量人脸特征库所含的人脸特征往往数量巨大，比如可能达到几十万数量级；而通过对潜在乘客进行识别，并形成上述的预热人脸特征集，使得该预热人脸特征集所含的人脸特征可以减少至几千数量级，因而将人脸特征Tx与潜在乘客对应的预热人脸特征集进行比较时，能够极大地缩短针对该人脸特征Tx的匹配时间，使得用户X几乎无需等待即可顺利通过闸机13。

在一实施例中，服务器11可以获知全量人脸特征库中的每一人脸特征对应的用户信息，因而根据人脸特征Tx对应的预热人脸特征、该预热人脸特征对应的用户信息，即可确定该人脸特征Tx对应的乘客身份Fx。

步骤406，服务器11针对乘客身份Fx包含的账户信息，完成扣费。

在一实施例中，服务器11可以针对乘客身份Fx包含的账户信息，向支付服务器发起相应的支付请求、以由支付服务器实施扣费操作；支付服务器可以返回相应的扣费结果，以完成扣费。

在一实施例中，如果用户X预先开启了免密支付或小额免密支付，支付服务器在排除数据风险的情况下，可以自动扣款、完成扣费。如果用户X并未开启免密支付或小额免密支付，支付服务器可以向该用户X的手机推送支付请求，并在获得用户X的确认后实施扣款、完成扣费。

步骤407，服务器11向闸机13输出放行指令，使得闸机13开闸放行用户X。

在一实施例中，当用户X已经进站后，可以返回至步骤402，以对地铁站S1对应的预热人脸特征集进行更新：通过将该用户X对应的人脸特征Tx从预热人脸特征集中剔除，以完成更新。由于在用户X进站后、出站前，必然无法再次进入地铁站S1，因而可以判定该用户X不存在对地铁站S1的进站意图，即该用户X不属于地铁站S1的潜在乘客，所以通过将其人脸特征Tx从预热人脸特征库剔除，可使预热人脸特征集更加符合实际情况，可以减少对后续用户进行人脸识别时的特征对比量。

在一实施例中，可以仅在地铁站的入口处对用户进行通行管理，而使得用户可以在出口处自由通行，那么仅需上述步骤401～407所示的流程即可。而在另一实施例中，除了在地铁站的入口处对用户进行通行管理之外，还可以在出口处对用户进行核验，以避免出现逃票等情形。

针对上述情形，可以对人脸特征的管理进行调整。例如，图7是一示例性实施例提供的另一种人脸特征的分类示意图。如图7所示，全量人脸特征库可以被划分为冷人脸特征集701、预热人脸特征集702、已进站人脸特征集703，其中：当用户X靠近车站时，服务器11可以向该用户X对应的人脸特征添加“热”标签，使其从冷人脸特征集701移动至预热人脸特征集702；当用户X远离车站时，可以将该用户X的人脸特征从预热人脸特征集702移动至冷人脸特征集701；当用户X通过诸如上述的步骤401～407完成进站后，可以将该用户X的人脸特征从预热人脸特征集702移动至已进站人脸特征集703；当用户X从任一地铁站出站后，可以将其人脸特征从已进站人脸特征集703移动至冷人脸特征集701。那么，基于上述对人脸特征的管理操作，可以进一步实施下述步骤408～413：

步骤408，服务器11更新已进站人脸特征集。

在一实施例中，当用户X成功进站后，可将该用户X在预热人脸特征集中对应的人脸特征移动至已进站人脸特征集。

需要指出的是：由于同一城市的各个地铁站之间相互连通，并且用户X从地铁站1进站后必然需要前往另一地点、从其他地铁站实现出站，因而已进站人脸特征集并不对应于单个地铁站，而是应当对应于相互连通的所有地铁站，即相互连通的所有地铁站之间共享同一已进站人脸特征集。

由于用户在地铁站S1或者其他任意地铁站进站后，必然需要从某一地铁站出站，即所有已进站且尚未出站的乘客均存在出站需求，因而服务器11可以据此维护上述的已进站人脸特征集，以记录这些存在出站需求的乘客对应的人脸特征，使得后续出站过程中能够缩小人脸特征的对比量。

在一实施例中，与上述的预热人脸特征集相类似的，已进站人脸特征集也可以由服务器16进行更新，而服务器11只需接收服务器16定期更新并推送的已进站人脸特征集即可。

在一实施例中，对已进站人脸特征集进行生成、更新的设备，譬如上述的服务器11或服务器16，实际上可以针对用户的出站意图进行识别，即可以归属于本说明书的出站意图识别设备。

步骤409，闸机15采集用户X的人脸图像Px，并上传至服务器11。

步骤410，服务器11从人脸图像Px中提取相应的人脸特征Tx。

步骤411，服务器11将人脸特征Tx与预热人脸特征集进行匹配，以根据匹配结果确定乘客身份Fx。

步骤412，服务器11向闸机15输出放行指令，使得闸机15开闸放行用户X。

在一实施例中，步骤409～412与上述的步骤403～405、步骤407相类似，此处不再一一赘述。

在一实施例中，当用户X通过地铁站S2处的闸机15成功出站后，服务器11可以将该用户X对应的人脸特征从上述的已进站人脸特征集中剔除，从而对该已进站人脸特征集进行更新。

在一实施例中，当用户X从地铁站S2出站后，表明该用户X的行程已经结束，通常不会立即再次乘车，因而在将该用户X的人脸特征从已进站人脸特征集剔除后，可以添加至冷人脸特征库中，以避免增加预热人脸特征集所含的特征量。那么，即便该用户X在刚出站时仍处于地铁站S2的附近，仍然认为该用户B不满足成为“潜在乘客”的条件；换言之，对于“潜在乘客”的识别过程中，可以包含一条件以排除刚出站的用户，比如：在用户出站后的预设时长(如5分钟)内，或者在用户出站后且离开车站对应的识别区域(如图5所示的区域501)之前，避免将该用户识别为潜在乘客。

在一实施例中，当用户X从地铁站S2出站后，可以不考虑用户X的行程状况，而采用与步骤401中描述的相同条件来判断用户X是否属于“潜在乘客”。例如，当用户X处于地铁站S2对应的识别区域时，即可将该用户X识别为潜在乘客、将该用户X对应的人脸特征转移至预热人脸特征集，那么即便用户X由于某种原因而在刚出站后立即重新进站，仍然可以通过人脸识别而顺利进站。

在一实施例中，当服务器11由于某种原因而无法在诸如步骤405或步骤411中完成对用户X的身份识别，或者在步骤406未能成功扣费时，服务器11可以向闸机13或闸机15输出禁行指令，使得闸机13或闸机15保持关闸状态，以限制用户X进站。那么，用户X可以重新触发如图4所示的相关流程步骤，以使得服务器11再次针对该用户X实施人脸识别；或者，用户X可以采用相关技术中的刷卡、刷二维码等方式完成进站或出站，本说明书的技术方案可以实现兼容。

图8是一示例性实施例提供的另一种基于人脸识别实现无感过闸的交互流程示意图。在本实施例所列举的地铁出行场景中，假定票价与用户的行程距离相关，比如乘坐越远或站数越多时，相应的票价越高，因而可以在用户进站时进行记录、出站时扣费。如图8所示，该交互流程可以包括以下步骤：

步骤801，服务器11识别潜在乘客。

步骤802，服务器11根据识别出的潜在乘客，更新预热人脸特征集。

步骤803，闸机13采集用户X的人脸图像Px，并上传至服务器11。

步骤804，服务器11从人脸图像Px中提取相应的人脸特征Tx。

步骤805，服务器11将人脸特征Tx与预热人脸特征集进行匹配，以根据匹配结果确定乘客身份Fx。

在一实施例中，步骤801～805可以参考图4所示实施例中的步骤401～405，此处不再赘述。

步骤806，服务器11向闸机13输出放行指令，使得闸机13开闸放行用户X。

在一实施例中，由于票价与用户的乘车距离相关，因而在进站时只需要完成对用户X的身份识别即可放行。

在一实施例中，与图4所示实施例相类似的，可以针对预热人脸特征集进行更新，此处不再赘述。

步骤807，服务器11记录进站信息，并更新已进站人脸特征集。

步骤808，闸机15采集用户X的人脸图像Px，并上传至服务器11。

步骤809，服务器11从人脸图像Px中提取相应的人脸特征Tx。

步骤810，服务器11将人脸特征Tx与预热人脸特征集进行匹配，以根据匹配结果确定乘客身份Fx。

在一实施例中，步骤807～810可以参考如图4所示实施例中的步骤408～411，此处不再赘述。其中，与图4所示实施例的差异在于：服务器11需要记录用户X对应的进站信息，比如用户X从地铁站S1进站，使得用户X从地铁站S2或其他站点出站时，可以根据进站、出站的站点而推测出该用户X的乘车距离或途径站点的数量，以便准确计算票价。

步骤811，服务器11针对乘客身份Fx包含的账户信息，完成扣费。

在一实施例中，由于人脸图像Px由闸机15上传至服务器11，且该闸机15被登记为处于地铁站S2的出口处，因而服务器11可以确定用户X从地铁站S2出站，那么结合上述步骤中记录的该用户X对应的进站信息为从地铁站S1进站，使得服务器11可以确定：用户X从地铁站S1进站、从地铁站S2出站，因而可以准确计算出相应的票价，并针对乘客身份Fx包含的账户信息进行扣费。

步骤812，服务器11向闸机15输出放行指令，使得闸机15开闸放行用户X。

在一实施例中，在用户X通过闸机15出站后，服务器11可以对已进站人脸特征集进行更新，比如将用户X对应的人脸特征Tx从已进站人脸特征集移动至冷人脸特征集或预热人脸特征集，可以参考图4所示实施例中的相关描述，此处不再赘述。

需要指出的是：在图4和图8所示的实施例中，假定闸机13和闸机15均由服务器11进行管理；而在实际情况下，由于闸机13、闸机15分别处于不同的地铁站，因而可以在每一地铁站分别配置一服务器，比如在地铁站S1配置服务器1、以对闸机13进行进站管理(还可以对地铁站S1出口处的闸机进行出站管理)，而在地铁站S2配置服务器2、以对闸机15进行出站管理(还可以对地铁站S2入口处的闸机进行进站管理)。而不同服务器之间可以实现通讯，比如将自身所处站点处的乘客进站信息共享至其他服务器(譬如服务器1可以将用户X的进站信息推送至服务器2或其他站点处的服务器)，以便相关乘客在任一站点出站时均能够实现准确扣费。其中，并不一定由不同服务器之间直接实现通讯，比如这些服务器可以存在共同的上级服务器(比如上述的服务器16)，各个服务器可以将自身所处站点处的乘客进站信息共享至上级服务器，然后：该上级服务器可以统一维护所有的乘客进站信息，而各个服务器可以向该上级服务器进行查询，或者该上级服务器可以将每一服务器上传的乘客进站信息均发送至其他所有服务器，使得每一服务器分别维护所有的乘客进站信息。

图9是一示例性实施例提供的一种设备的示意结构图。请参考图9，在硬件层面，该设备包括处理器902、内部总线904、网络接口906、内存908以及非易失性存储器910，当然还可能包括其他业务所需要的硬件。处理器902从非易失性存储器910中读取对应的计算机程序到内存908中然后运行，在逻辑层面上形成身份识别装置。当然，除了软件实现方式之外，本说明书一个或多个实施例并不排除其他实现方式，比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，也可以是硬件或逻辑器件。

请参考图10，在软件实施方式中，该身份识别装置可以包括：

第一获取单元1001，获取请求进入预设区域的第一对象的第一生物特征；

匹配单元1002，将所述第一生物特征与第一生物特征集进行匹配，所述第一生物特征集包含生物特征库中的部分标准生物特征，且所述第一生物特征集所含标准生物特征对应的对象被识别为对所述预设区域存在进入意图；

第一确定单元1003，根据匹配结果确定所述第一对象的身份信息。

可选的，当任一对象处于所述预设区域附近的预设范围内时，所述任一对象被识别为对所述预设区域存在进入意图。

可选的，当凭证获取记录和凭证使用记录表明任一对象持有针对所述预设区域且处于有效状态的权限凭证时，所述任一对象被识别为对所述预设区域存在进入意图。

可选的，所述第一生物特征集包括：预定义的特别关注对象的标准生物特征。

可选的，还包括：

打标单元1004，根据确定的对所述预设区域存在进入意图的对象，在所述生物特征库中对相应的标准生物特征进行打标，以形成所述第一生物特征集；

或者，接收单元1005，接收上级平台推送的所述第一生物特征集，所述第一生物特征集由所述上级平台根据确定的对所述预设区域存在进入意图的对象，在所述生物特征库中对相应的标准生物特征进行打标而形成。

可选的，所述第一获取单元1001具体用于：

从所述预设区域处的闸机设备采集的生物数据中，提取出所述第一生物特征。

可选的，还包括：

剔除单元1006，在确定所述第一对象已进入所述预设区域后，将匹配于所述第一生物特征的标准生物特征从所述第一生物特征集中剔除。

可选的，还包括：

第一发送单元1007，向支付服务器发送与所述第一对象的身份信息相关的扣费请求，以使所述支付服务器从所述第一对象的身份信息对应的账户进行扣费；

第一输出单元1008，根据所述支付服务器返回的扣费成功消息或扣费失败消息，向所述预设区域入口处的第一闸机设备输出放行指令或禁行指令，以允许或限制所述第一对象进入所述预设区域。

可选的，还包括：

第一记录单元1009，记录处于所述预设区域内的对象；

第二获取单元1010，获取请求离开所述预设区域的第二对象的第二生物特征，将所述第二生物特征与第二生物特征集进行匹配，以确定所述第二对象的身份信息，所述第二生物特征集包含生物特征库中的部分标准生物特征，且所述第二生物特征集所含标准生物特征对应的对象被记录为处于所述预设区域内；

第二确定单元1011，根据匹配结果确定所述第二对象的身份信息。

可选的，所述预设区域存在互通的关联区域；所述装置还包括：

第二记录单元1012，记录处于所述预设区域或所述关联区域内的对象；

第三获取单元1013，获取请求离开所述预设区域的第二对象的第二生物特征，将所述第二生物特征与第三生物特征集进行匹配，以确定所述第二对象的身份信息，所述第三生物特征集包含生物特征库中的部分标准生物特征，且所述第三生物特征集所含标准生物特征对应的对象被记录为处于所述预设区域或所述关联区域内；

第三确定单元1014，根据匹配结果确定所述第二对象的身份信息。

可选的，还包括：

第二发送单元1015，向支付服务器发送与所述第二对象的身份信息相关的扣费请求，以使所述支付服务器从所述第二对象的身份信息对应的账户进行扣费；

第二输出单元1016，根据所述支付服务器返回的扣费成功消息或扣费失败消息，向所述预设区域出口处的第二闸机设备输出放行指令或禁行指令，以允许或限制所述第二对象离开所述预设区域。

可选的，所述生物特征库包括人脸特征库。

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，计算机的具体形式可以是个人计算机、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、电子邮件收发设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任意几种设备的组合。

在一个典型的配置中，计算机包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

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、磁盘存储、量子存储器、基于石墨烯的存储介质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。

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。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

在本说明书一个或多个实施例使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本说明书一个或多个实施例。在本说明书一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本说明书一个或多个实施例可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本说明书一个或多个实施例范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

以上所述仅为本说明书一个或多个实施例的较佳实施例而已，并不用以限制本说明书一个或多个实施例，凡在本说明书一个或多个实施例的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书一个或多个实施例保护的范围之内。

Claims (25)

1.一种地铁进站身份识别系统，其特征在于，包括：

进站意图识别设备，用于识别对地铁站存在进站意图的目标用户，所述目标用户对应的标准人脸特征被从人脸特征库中选取，以形成预热人脸特征集；

人脸图像采集设备，用于采集所述地铁站的待进站用户的人脸图像；

人脸识别设备，用于提取所述人脸图像包含的待识别人脸特征，将所述待识别人脸特征与所述预热人脸特征集进行匹配，以识别所述待进站用户的身份信息。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述进站意图识别设备用于获取用户的地理位置信息；其中，当所述地理位置信息表明所述用户处于所述地铁站附近的预设范围时，所述进站意图识别设备确定所述用户属于所述目标用户。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括：

闸机设备，所述闸机设备位于所述地铁站的入口处，用于在所述待进站用户的身份信息识别成功时切换至开放状态，以允许所述待进站用户进入所述地铁站；和/或，用于在所述待进站用户的身份信息识别失败时切换至关闭状态，以阻止所述待进站用户进入所述地铁站。

4.一种地铁出站身份识别系统，其特征在于，包括：

出站意图识别设备，用于识别存在出站意图的目标用户，所述目标用户对应的标准人脸特征被从人脸特征库中选取，以形成已进站人脸特征集；

人脸图像采集设备，用于采集所述地铁站的待出站用户的人脸图像；

人脸识别设备，用于提取所述人脸图像包含的待识别人脸特征，将所述待识别人脸特征与所述已进站人脸特征集进行匹配，以识别所述待出站用户的身份信息。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述出站意图识别设备用于获取用户的进站信息和出站信息；其中，当所述进站信息和所述出站信息表明所述用户已进站且尚未出站时，所述出站意图识别设备确定所述用户属于所述目标用户。

6.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，还包括：

闸机设备，所述闸机设备位于所述地铁站的入口处，用于在所述待出站用户满足预设条件时切换至开放状态，以允许所述待出站用户离开地铁站；和/或，在所述待出站用户未满足预设条件时切换至关闭状态，以阻止所述待出站用户离开所述地铁站；

其中，所述预设条件包括以下至少之一：所述待出站用户的身份信息识别成功、基于被识别的身份信息的扣费操作成功。

7.一种身份识别系统，其特征在于，包括：

人脸图像采集设备，所述人脸图像采集设备设置于预设区域处，用于采集待识别用户的人脸图像，并提供至人脸识别设备；

人脸识别设备，所述人脸识别设备提取所述人脸图像包含的待识别人脸特征，将所述待识别人脸特征与人脸特征集进行匹配，并根据匹配结果确定所述待识别用户的身份信息；其中，所述人脸特征集包含人脸特征库中的部分标准人脸特征，且所述人脸特征集所含标准人脸特征对应的用户被识别为对所述预设区域存在进入意图。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述人脸识别设备根据确定的对所述预设区域存在进入意图的用户，在所述人脸特征库中对相应的标准人脸特征进行打标，以形成所述人脸特征集。

9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述人脸识别设备为第一服务平台；所述系统还包括：

第二服务平台，所述第二服务平台为所述第一服务平台的上级平台，所述第一服务平台存在一个或多个下级平台；其中，所述第二服务平台根据确定的对所述预设区域存在进入意图的用户，在所述人脸特征库中对相应的标准人脸特征进行打标，以形成所述人脸特征集；以及，所述第二服务平台将所述人脸特征集推送至所述第一服务平台。

10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，当任一用户处于所述预设区域附近的预设范围内时，所述任一用户被识别为对所述预设区域存在进入意图。

11.一种身份识别方法，其特征在于，包括：

获取请求进入预设区域的第一对象的第一生物特征；

将所述第一生物特征与第一生物特征集进行匹配，所述第一生物特征集包含生物特征库中的部分标准生物特征，且所述第一生物特征集所含标准生物特征对应的对象被识别为对所述预设区域存在进入意图；

根据匹配结果确定所述第一对象的身份信息。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，当任一对象处于所述预设区域附近的预设范围内时，所述任一对象被识别为对所述预设区域存在进入意图。

13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，当凭证获取记录和凭证使用记录表明任一对象持有针对所述预设区域且处于有效状态的权限凭证时，所述任一对象被识别为对所述预设区域存在进入意图。

14.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述第一生物特征集包括：预定义的特别关注对象的标准生物特征。

15.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，还包括：

根据确定的对所述预设区域存在进入意图的对象，在所述生物特征库中对相应的标准生物特征进行打标，以形成所述第一生物特征集；

或者，接收上级平台推送的所述第一生物特征集，所述第一生物特征集由所述上级平台根据确定的对所述预设区域存在进入意图的对象，在所述生物特征库中对相应的标准生物特征进行打标而形成。

16.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述获取请求进入预设区域的第一对象的第一生物特征，包括：

从所述预设区域处的闸机设备采集的生物数据中，提取出所述第一生物特征。

17.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，还包括：

在确定所述第一对象已进入所述预设区域后，将匹配于所述第一生物特征的标准生物特征从所述第一生物特征集中剔除。

18.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，还包括：

向支付服务器发送与所述第一对象的身份信息相关的扣费请求，以使所述支付服务器从所述第一对象的身份信息对应的账户进行扣费；

根据所述支付服务器返回的扣费成功消息或扣费失败消息，向所述预设区域入口处的第一闸机设备输出放行指令或禁行指令，以允许或限制所述第一对象进入所述预设区域。

19.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，还包括：

记录处于所述预设区域内的对象；

获取请求离开所述预设区域的第二对象的第二生物特征，将所述第二生物特征与第二生物特征集进行匹配，以确定所述第二对象的身份信息，所述第二生物特征集包含生物特征库中的部分标准生物特征，且所述第二生物特征集所含标准生物特征对应的对象被记录为处于所述预设区域内；

根据匹配结果确定所述第二对象的身份信息。

20.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述预设区域存在互通的关联区域；所述方法还包括：

记录处于所述预设区域或所述关联区域内的对象；

获取请求离开所述预设区域的第二对象的第二生物特征，将所述第二生物特征与第三生物特征集进行匹配，以确定所述第二对象的身份信息，所述第三生物特征集包含生物特征库中的部分标准生物特征，且所述第三生物特征集所含标准生物特征对应的对象被记录为处于所述预设区域或所述关联区域内；

根据匹配结果确定所述第二对象的身份信息。

21.根据权利要求19或20所述的方法，其特征在于，还包括：

向支付服务器发送与所述第二对象的身份信息相关的扣费请求，以使所述支付服务器从所述第二对象的身份信息对应的账户进行扣费；

根据所述支付服务器返回的扣费成功消息或扣费失败消息，向所述预设区域出口处的第二闸机设备输出放行指令或禁行指令，以允许或限制所述第二对象离开所述预设区域。

22.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述生物特征库包括人脸特征库。

23.一种身份识别装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，获取请求进入预设区域的第一对象的第一生物特征；

匹配单元，将所述第一生物特征与第一生物特征集进行匹配，所述第一生物特征集包含生物特征库中的部分标准生物特征，且所述第一生物特征集所含标准生物特征对应的对象被识别为对所述预设区域存在进入意图；

第一确定单元，根据匹配结果确定所述第一对象的身份信息。

24.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器通过运行所述可执行指令以实现如权利要求11-22中任一项所述的方法。

25.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，该指令被处理器执行时实现如权利要求11-22中任一项所述方法的步骤。

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