CN111710109A - 取款控制方法、装置和系统 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种取款控制方法、装置和系统，该方法包括：在确认取款机向取钞槽内出钞后，获得取款机前的用户的至少一张第一用户图像；基于该用户的至少一张第一用户图像，分析该取钞槽是否处于该用户的视线范围内；在确定该取钞槽处于该用户的视线范围内，控制打开该取钞槽的取钞盖。本申请的方案可以提高用户利用取款机取款的安全性。

Description

取款控制方法、装置和系统

技术领域

本申请涉及安全控制技术领域，尤其涉及一种取款控制方法、装置和系统。

背景技术

在用户通过自助取款机取款过程中，经常会出现他人通过转移取款人的注意力，而将自助取款机已经输出钱款拿走的情况。如，在用户向取款机内输入取款金额和验证密码之后，取款机正在执行取钞操作的过程中，用户周围的诈骗人员故意通过与该用户聊天来转移该用户的注意力，而使得诈骗人员的同伙趁机将取款机输出的钱款偷偷拿走。可见，目前用户利用取款机取款存在很大的安全性问题，因此，如何提高用户利用取款机取款的安全性是本领域技术人员迫切需要解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种取款控制方法、装置和系统，以提高用户利用取款机取款的安全性，降低由于他人恶意转移取款人的注意力而导致取款人的现金被盗取的情况。

为实现上述目的，本申请提供了如下技术方案：

一方面，本申请提供了一种取款控制方法，包括：

在确认取款机向取钞槽内出钞后，获得取款机前的用户的至少一张第一用户图像；

基于所述用户的至少一张第一用户图像，分析所述取钞槽是否处于所述用户的视线范围内；

在确定所述取钞槽处于所述用户的视线范围内，控制打开所述取钞槽的取钞盖。

优选的，还包括：

在确定所述取钞槽未处于所述用户的视线范围内，控制取款机输出取款风险提醒，所述取款风险提醒用于提示所述用户关注所述取钞槽。

优选的，所述基于所述用户的至少一张第一用户图像，分析所述取钞槽是否处于所述用户的视线范围内，包括：

将所述用户的至少一张第一用户图像输入到已训练出的视线判别模型，得到所述视线判别模型输出的视线判别结果，所述视线判别结果可以表征所述取钞槽是否处于所述用户的视线范围内，所述视线判别模型为基于标注有实际视线判别结果的多个用户图像样本训练得到的。

优选的，在所述在确认取款机向取钞槽内出钞后，获得取款机前的用户的至少一张第一用户图像之前，还包括：

获得取款机前具有取款操作行为的取款用户的用户图像，并将所述取款用户的用户图像存储为所述取款用户的身份验证图像；

在所述基于所述用户的至少一张用户图像，分析所述取钞槽是否处于所述用户的视线范围内之前，还包括：

基于所述取款用户的身份验证图像以及所述至少一张第一用户图像，检测取款机前的用户是否为所述取款用户；

所述基于所述用户的至少一张第一用户图像，分析所述取钞槽是否处于所述用户的视线范围内，包括：

如确定出取款机前的用户为所述取款用户，基于所述用户的至少一张第一用户图像，分析所述取钞槽是否处于所述用户的视线范围内。

优选的，还包括：

如确定出取款机前的用户不是所述取款用户，则通过语音输出取款验证提示，并在取款机上输出继续取款确认项，所述取款验证提示用于提示取款用户不一致，请执行取款确认操作；

在检测到对所述继续取款确认项的合法操作的情况下，获得所述用户的至少一张第二用户图像；

在基于所述至少一张第二用户图像确认出所述取钞槽处于所述用户的视线范围内，控制打开所述取钞槽的取钞盖。

优选的，所述控制取款机输出取款风险提醒包括：

控制取款机通过语音形式输出所述取款风险提醒。

又一方面，本申请还提供了一种取款控制装置，包括：

第一图像获得单元，用于在确认取款机向取钞槽内出钞后，获得取款机前的用户的至少一张第一用户图像；

视线分析单元，用于基于所述用户的至少一张第一用户图像，分析所述取钞槽是否处于所述用户的视线范围内；

槽盖控制单元，用于在确定所述取钞槽处于所述用户的视线范围内，控制打开所述取钞槽的取钞盖。

优选的，还包括：

风险提醒单元，用于在确定所述取钞槽未处于所述用户的视线范围内，控制取款机输出取款风险提醒，所述取款风险提醒用于提示所述用户关注所述取钞槽。

优选的，所述视线分析单元，具体为，用于将所述用户的至少一张第一用户图像输入到已训练出的视线判别模型，得到所述视线判别模型输出的视线判别结果，所述视线判别结果可以表征所述取钞槽是否处于所述用户的视线范围内，所述视线判别模型为基于标注有实际视线判别结果的多个用户图像样本训练得到的。

又一方面，本申请还提供了一种取款控制系统，包括：取款机以及所述取款机通过网络相连的至少一台服务器；

所述取款机用于在确认向取钞槽内出钞后，向服务器发送出钞完成指示，所述出钞完成指示用于指示所述取款机已完成向所述取钞槽出钞；

所述服务器用于响应于所述出钞完成指示，通过所述取款机获得取款机前的用户的至少一张第一用户图像；基于所述用户的至少一张第一用户图像，分析所述取钞槽是否处于所述用户的视线范围内；在确定所述取钞槽处于所述用户的视线范围内，控制打开所述取钞槽的取钞盖。

由以上内容可知，本申请在取款机向取钞槽内出钞后，并不会直接打开取钞槽的取钞盖，而只有根据取款机前用户的用户图像分析出取钞槽处于用户视线范围内，即用户能够看到取钞槽，才会控制打开该取钞槽的盖子，从而降低了由于取款机用户的注意力不在取钞槽而导致取钞槽内的钱币被他人恶意拿走的情况，提高了用户利用取款机取款的安全性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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申请的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1示出了本申请的方案所适用的一种取款控制系统的一种组成架构示意图；

图2示出了本申请的取款控制方法一个实施例的流程示意图；

图3示出了本申请的取款控制方法又一个实施例的流程示意图；

图4示出了本申请的取款控制方法又一个实施例的流程示意图；

图5示出了本申请的取款控制装置一个实施例的组成结构示意图。

具体实施方式

本申请的方案可以适用于任意基于取款机进行取款的场景。

为了便于理解，下面先对本申请的方案所适用的一种场景进行介绍。如图1所示，其示出了本申请所适用的一种取款控制系统的一种组成架构示意图。

由图1可知，该系统可以包括：取款机101，以及，由至少一台服务器102构成的控制平台103。

该控制平台可以为银行的后端控制系统，该控制平台可以为云平台、分布式服务器系统或者服务器集群等等。

其中，取款机也成为自动取款机(AutomaticTellerMachine，ATM)或者自动柜员机等，其用于实现用户可以自助取款。

取款机101通过网络与控制平台103的服务器102建立有通信连接。

在用户通过取款机进行取款操作的过程中，取款机通过与该控制平台的服务器进行交互，可以实现为用户提供取款服务。

如，在用户向取款机插入银行卡之后，取款机可以提示用户输入密码，在确认用户输入密码之后，取款机可以将银行卡的信息和密码发送给服务器102，以通过服务器验证银行卡和密码是否匹配；相应的，取款机获得服务器返回的银行卡和密码验证通过的信息之后，可以显示出操作界面，以便用户在该操作界面中选择存款或者取款等操作选项。

在本申请实施例中，取款机连接有至少一个摄像头，如，可以在取款上设置有至少一个摄像头；又或者，可以在取款机所在的房间内设置有至少一个摄像头，且每个摄像头均与该取款机相连。当然，在实际应用中，可以在取款机内设置有摄像头的同时，在取款机所在房间内还可以设置与取款机相连的一个或者多个摄像头，以实现多角度，更为全方面的获得取款机前用户的图像。

相应的，取款机或者取款机连接的服务器可以根据取款机获得的用户图像，对取款机前的用户行为进行分析，以进行风险预判。在本申请实施例中，在向取款机的取钞槽内出钞之后，取款机或者该服务器可以根据获得的用户图像，分析用户的视线是否处于取钞槽上，从而控制取款机的取钞槽的取钞盖打开或者维持闭合状态。

下面结合流程图对本申请的方案进行详细介绍。

如图2所示，其示出了本申请的取款控制方法一个实施例的流程示意图，本实施例的方法可以应用于如上提到的服务器或者是取款机中，本实施例的方法可以包括：

S201，在确认取款机向取钞槽内出钞后，获得取款机前的用户的至少一张第一用户图像。

其中，取钞槽是指取款机出钞后临时存放钱币的容纳部件。

可以理解的是，在取款机确认用户的取款金额未超过该用户的银行卡可支取金额的基础上，取款机可以基于用户的取款金额，向取钞槽内放置相应取款金额的钱币，即向取钞槽内出钞。其中，取款机向取钞槽内出钞是指将向取钞槽内输出与用户设置的取款金额对应的钱币。

其中，取钞槽上会设置有取钞盖，在取钞盖打开后，用户便可以拿出该取钞槽内的钱币。与目前取款机完成向取钞槽内出钞之后直接打开该取钞盖不同，本申请在取款机完成向取钞槽内出钞之后，还会获得取款机前的用户的用户图像，以便基于用户图像分析是否适合打开该取钞槽的取钞盖。

为了与后续获得的取款机前的用户的用户图像相区分，将取款机完成出钞时，获得该用户图像称为第一用户图像。

作为一种可选方式，本申请会获取该取款机前的用户的多张用户图像，如，利用与取款机相连的多个摄像头采集该用户的多个角度的用户图像。

可以理解的是，在本实施例应用于取款机的情况下，取款机可以在确认完成向取钞槽出钞之后，获得取款机连接的摄像头所采集到的用户图像，得到取款机前用户的第一用户图像。

如果本实施例应用于服务器，服务器可以通过取款机确认该取款机已完成向取钞槽出钞，并通过取款机获得该取款机前的用户的至少一张第一用户图像。如，在取款机完成出钞之后，可以获得该取款机前的用户的至少一张第一用户图像，并向服务器发送携带有至少一张第一用户图像；服务器接收到该风险分析请求，则确认取款机完成出钞，并获得风险分析请求中携带的该至少一张第一用户图像。又如，在取款机完成出钞之后，可以向服务器反馈出钞完成指示，服务器可以指示取款机获取该取款机前的用户的用户图像，以使得服务器可以获得取款机发送的该至少一张第一用户图像。当然，服务器通过取款机获得该至少一张第一用户图像的具体方式还可以有其他可能，对此不加限制。

S202，基于该用户的至少一张第一用户图像，分析该取钞槽是否处于所述用户的视线范围内。

其中，取钞槽处于用户的视线范围是指用户当前的视线范围覆盖该取钞槽，用户的视线并未偏离取钞槽，使得用户可以看到该取钞槽。

可以理解的是，根据用户的身体姿态和面部朝向等，均可以分析出用户的视线范围是否可以覆盖该取钞槽。

如，考虑到如果用户的视线朝向该取钞槽，取款机前方的摄像头可以采集到用户的人脸图像，因此，如果该至少一张用户图像中不包含用户的人脸图像或者不包含完整的人脸图像，则说明用户当前背向取款机的取钞槽，因此，可以确定用户的视线范围未覆盖该取钞槽。

又如，还可以结合至少一张第一用户图像分析用户的身体姿态、人脸朝向以及视线角度等等信息中的一种或者多种，并结合这几种信息中的一种或者几种，分析是否符合用户视线范围包含取钞槽的情况。

又如，在一种可能的实现方式中，为了能够提高分析的准确性，可以结合神经网络等网络模型以及获得到的至少一张第一用户图像来分析取钞槽是否处于用户的视线范围内。

具体的，将该用户的至少一张第一用户图像输入到已训练出的视线判别模型，得到该视线判别模型输出的视线判别结果。其中，该视线判别结果可以表征该取钞槽是否处于该用户的视线范围内。例如，判别模型输出的实现视线判别结果可以为0或者1，其中，0表示取钞槽未处于该用户的视线范围内；1表示取钞槽处于该用户的视线范围内。当然，此处为举例说明，视线判别结果的形式还可以有其他可能。

其中，该视线判别模型为基于标注有实际视线判别结果的多个用户图像样本训练得到的。如，多个用户图像样本至少可以包括标注的视线判别结果表征用户视线范围覆盖该取钞槽的多个用户图像样本；以及，标注的视线判别结果表征用户视线无法覆盖该取钞槽多个用户图像样本。

在本申请实施例中，该视线判别模型可以为对神经网络模型等网络模型训练得到的。具体训练过程可以有多种，对于具体训练过程不加限制。为了便于，以一种情况简单说明，以视线判别模型为神经网络模型为例。

针对每个用户图像样本，可以将用户图像样本输入到待训练的神经网络模型，得到神经网络模型输出的视线判别结果；将视线判别结果与该用户图像样本标注的实际视线判别结果进行比对，如果一致，则确认针对该用户图像样本的预测是准确的。相应的，结合待训练的神经网络模型对各个用户图像样本的预测结果可以分析神经网络模型是否训练完成，如果是，则将训练出的神经网络模型作为该视线判别模型；如果否，则调整该神经网络模型的内部参数，重新利用多个图像样本训练该神经网络模型。

S203，在确定该取钞槽处于该用户的视线范围内，控制打开该取钞槽的取钞盖。

可以理解的是，如果取钞槽处于该用户的视线范围内，则说明用户可以看到(如正在注视)该取款机的取钞槽，在该种情况下，如果打开取钞槽的取钞盖，那么用户便可以及时看到取款机已经输出钱币，并可以及时从取钞槽内取出钱币，降低了由于取款用户不注意而导致取钞槽内的钱币被他人拿走的风险。

如，在取款机分析出取钞槽处于该用户的视线范围内或者通过服务器确认取钞槽处于该用户的视线范围内，则取款机可以控制打开该取钞槽的取钞盖。

又如，在服务器确定出取钞槽处于该用户的视线范围内，则服务器可以指示取款机打开该取钞槽的取钞盖，以使得取款机执行打开取钞盖的操作。如，服务器向取款机发送取钞盖打开命令，则取款机响应于该钞盖打开命令，打开该取钞盖。

可以理解的是，如确定出取钞槽未处于用户的视线范围内，则说明用户的注意力不在取钞槽内，此处用户无法及时注意到取钞槽的取钞盖是否打开等情况。在该种情况下，除了维持取钞槽的取钞盖处于闭合状态，还可以控制取款机输出取款风险提醒。其中，该取款风险提醒用于提示用户关注该取钞槽。如，该取款风险提醒可以提示用户请注视该取钞槽上，或者，即将打开取钞盖，请注意钱款安全等。

可以理解的是，控制取款机输出该取款风险提醒的方式可以有多种可能。考虑到用户注意力不在取钞槽的情况下，为了能够更为有效的提醒用户，输出取款风险提醒的方式至少包括：通过语音形式输出取款风险提醒。当然，还可以在通过语音形式输出取款风险提醒的同时，还可以在取款机的显示界面显示出取款风险提醒。

本申请在取款机向取钞槽内出钞后，并不会直接打开取钞槽的取钞盖，而只有根据取款机前用户的用户图像分析出取钞槽处于用户视线范围内，即用户能够看到取钞槽，才会控制打开该取钞槽的盖子，从而降低了由于取款机用户的注意力不在取钞槽而导致取钞槽内的钱币被他人恶意拿走的情况，提高了用户利用取款机取款的安全性。

如图3所示，其示出了本申请的取款控制方法又一个实施例的流程示意图，本实施例同样可以应用于取款机或者服务器，本实施例方法可以包括：

S301，获得取款机前具有取款操作行为的取款用户的用户图像，并将该取款用户的用户图像存储为该取款用户的身份验证图像。

其中，在取款机出钞之前，该取款机前具有取款操作行为的取款用户是指执行银行卡插入、密码验证以及输入取款金额等操作的用户。如，作为一中可选方式，具有取款操作行为的取款用户可以为在取款机中输入银行卡密码并通过密码验证的用户。

该取款用户的用户图像可以包括取款用户的人脸图像、衣着或者体态等特征中的一种或者几种的用户图像。

作为一种可选方式，该取款用户的用户图像中至少包括取款用户的人脸图像，以便更为可靠的核实后续取款机前的用户是否为该取款用户。

S302，在确认取款机向取钞槽内出钞后，获得取款机前的用户的至少一张第一用户图像。

S303，基于该取款用户的身份验证图像以及该至少一张第一用户图像，检测取款机前的用户是否为该取款用户，如果是，则执行步骤S304；如果否，则执行步骤S307。

如，将该至少一张第一用户图像与该取款用户的身份验证图像进行匹配，如果匹配度超过设定阈值，则确定当前取款机前的用户为取款机出钞前执行取款操作行为的取款用户。

特别的，在取款用户的身份验证图像包含该取款用户的人脸图像的情况下，还可以将该至少一张第一用户图像与该身份验证图像进行人脸匹配，以验证该用户是否为取款用户。

可以理解的是，如果在取款机出钞之后，取款机前的用户不是之前进行取款操作行为的取款用户，那么则可能会出现由于取款用户的注意力被他人吸引，而使得他人恶意凑到取款机前并想恶意拿走取款机输出的钱币，在该种情况下，取款机也可能会不小心拍到他人的用户图像，那么如果他人的视线恰好在该取款槽上，那么也有可能会由于误判而打开取钞槽的盖子。

基于此，为了进一步降低取款风险，本申请在对在打开取钞槽的取钞盖之前，还会验证该取款机前的用户是否为之前执行取款操作的取款用户，只有仍是取款用户才会继续验证该用户的视线是否处于该取钞槽上。

S304，基于该用户的至少一张第一用户图像，分析该取钞槽是否处于该用户的视线范围内，如果是，则执行步骤S305；如果否，则执行步骤S306；

S305，在确定该取钞槽处于该用户的视线范围内，控制打开该取钞槽的取钞盖。

如确定出取款机前的用户为取款用户，且该用户视线范围覆盖该取钞槽，则可以控制打开该取钞槽的取钞盖，以使得用户可以取出该取款机输出的钱币。

S306，通过语音形式输出取款风险提醒，并继续执行获得取款机前的用户的至少一张第一用户图像，以及分析取钞槽是否处于该用户的视线范围内的操作。

其中，取款风险提醒用于提示用户关注该取钞槽。

可以理解的是，在通过语音形式输出取款风险提醒之后，为了在用户的视线注视该取钞槽之后，仍使得用户能够从取钞槽内取出钱币，则需要继续获得用户的用户图像，以便在分析出用户视线朝向取钞槽后打开取钞盖。

S307，通过语音输出取款验证提示，并在取款机上输出继续取款确认项。

S308，在检测到对该继续取款确认项的合法操作的情况下，获得该用户的至少一张第二用户图像。

如确定出取款机前的用户不是取款用户，本申请可以输出取款验证提示，该取款验证提示可以提示取款该取款验证用于提示取款用户不一致，请执行取款确认操作。

在一种可能的情况中，继续取款确认项可以是一个确认选项，相应的，在检测到该确认选项被触按之后，则确认检测到合法操作。可以理解的是，如果取款用户的注意力被他人恶意吸引，在通过语音输出该继续取款确认项之后，会引起该取款用户的注意，因此，取款用户可以通过确认选项并继续执行取款操作，从而可以降低由于他人恶意贴近取款机而导致取款用户无法察觉的情况。如果取款用户与其他一同取款，那么通过点击确认选项，也不影响该取款用户的同行人员继续取款。

在又一种可能的情况下，继续取款确认项可以为身份验证输入框，相应的，在检测到用户输入身份验证信息并对身份验证信息验证通过后，则确定检测到合法操作。如，继续取款确认项为银行的密码输入框，用户可以在该密码输入框内输入取款密码，如果取款密码与银行卡的取款密码一致，则确认检测到合法操作。

在确认检测到合法操作之后，本申请仍可以继续获得用户的用户图像，为了便于区分，将检测到合法操作之后获得的用户图像称为第二用户图像。

当然，在实际应用中，由于输出取款验证提示便可以起到提醒用户的目的，从而使得用户可以更为关注取款槽内的钱币，因此，在检测到该合法操作之后，也可以直接控制打开该取钞槽的取钞盖，而无需再获取用户的用户图像并验证该用户的视线朝向取钞槽。

S309，在基于至少一张第二用户图像确认出取钞槽处于该用户的视线范围内，控制打开该取钞槽的取钞盖。

可以理解的是，基于第二用户图像分析取钞槽是否处于所述用户的视线范围内的过程与前面基于第一用户图像分析取钞槽是否处于所述用户的视线范围内的过程相同，具体可以参见前面的相关介绍，在此不再赘述。

可以理解的是，本申请的取款控制方法可以应用于取款机或者取款机通过网络连接的服务器，考虑到服务器的数据处理性能较高，因此，作为一种优选方式，本申请的方案可以在服务器侧执行。为了便于理解，结合一个实施例进行说明。如图4所示，其示出了本申请一种取款控制方法又一个实施例的流程示意图，本实施例的方法可以包括：

S401，取款机在确认取款机向取钞槽内出钞后，向服务器发送出钞完成指示。

其中，该出钞完成指示用于指示取款机已完成向取钞槽出钞。

S402，服务器基于该出钞完成指示确认取款机向出钞槽出钞后，通过取款机获得取款机前的用户的至少一张第一用户图像。

如，服务器可以指示取款机采集取款机前用户的用户图像并上报给服务器。

当然，在实际应用中，取款机在确认取款机向取钞槽内出钞后，也可以直接获取取款机前的用户的至少一张第一用户的图像，并向服务器发送携带有该至少一张第一用户图像的风险分析请求。相应的，服务器接收到该风险分析请求便可以确认取款机完成出钞，从而得到风险分析请求中携带的该取款机前的用户的至少一张第一用户图像。

当然，该步骤401是以一种情况为例说明，对于服务器通过其他方式获得取款机出钞后采集到的该取款机前的用户的至少一张第一用户图像也适用于本实施例。

S403，服务器将该至少一张第一用户图像输入到已训练出的视线判别模型，得到该视线判别模型输出的视线判别结果。

其中，视线判别结果可以表征该取款机的取钞槽是否处于该用户的视线范围内。

S404，如果该视线判别结果表征该取款机的取钞槽处于该用户的视线范围内，服务器向取款机发送取钞盖打开指示，以控制取款机打开取钞盖。

S405，取款机响应于该取钞盖打开该取钞槽的取钞盖。

S406，如果该视线判别结果表征该取钞槽处于该用户的视线范围内，服务器向取款机发送取款风险提醒，以使得取款机输出该取款风险提醒。

可以理解的是，与前面实施例相似，在取款机输出取款风险提醒之后，取款机仍可以继续获得取款机前的用户的第一用户图像并传输给服务器，以便在该取款机前的用户的视线注视该取钞槽的情况下，为用户打开取钞盖。

当然，对于前面实施例提到的其他服务器可执行的操作也同样适合于本实施例，在此不再赘述。

对应本申请的一种取款控制方法，本申请还提供了一种取款控制装置。如图5所示，其示出了本申请示出了该取款控制装置的一种组成结构示意图，本实施例的装置可以包括：

第一图像获得单元501，用于在确认取款机向取钞槽内出钞后，获得取款机前的用户的至少一张第一用户图像；

视线分析单元502，用于基于所述用户的至少一张第一用户图像，分析所述取钞槽是否处于所述用户的视线范围内；

槽盖控制单元503，用于在确定所述取钞槽处于所述用户的视线范围内，控制打开所述取钞槽的取钞盖。

作为一种可选方式，该装置还可以包括：

风险提醒单元504，用于在确定所述取钞槽未处于所述用户的视线范围内，控制取款机输出取款风险提醒，所述取款风险提醒用于提示所述用户关注所述取钞槽。

在一种可能的实现方式中，所述视线分析单元，具体为，用于将所述用户的至少一张第一用户图像输入到已训练出的视线判别模型，得到所述视线判别模型输出的视线判别结果，所述视线判别结果可以表征所述取钞槽是否处于所述用户的视线范围内，所述视线判别模型为基于标注有实际视线判别结果的多个用户图像样本训练得到的。

在又一种可能的实现方式中，该装置还可以包括：

验证图像获得单元，用于在该第一图像获得单元获得获得取款机前的用户的至少一张第一用户图像之前，获得取款机前具有取款操作行为的取款用户的用户图像，并将所述取款用户的用户图像存储为所述取款用户的身份验证图像；

用户验证单元，用于基于所述取款用户的身份验证图像以及所述至少一张第一用户图像，检测取款机前的用户是否为所述取款用户；

所述视线分析单元，具体为，用于如确定出取款机前的用户为所述取款用户，基于所述用户的至少一张第一用户图像，分析所述取钞槽是否处于所述用户的视线范围内。

可选的，该装置还可以包括：

取款确认单元，用于如确定出取款机前的用户不是所述取款用户，则通过语音输出取款验证提示，并在取款机上输出继续取款确认项，所述取款验证提示用于提示取款用户不一致，请执行取款确认操作；

第二图像获得单元，用于在检测到对所述继续取款确认项的合法操作的情况下，获得所述用户的至少一张第二用户图像；

验证控制单元，用于在基于所述至少一张第二用户图像确认出所述取钞槽处于所述用户的视线范围内，控制打开所述取钞槽的取钞盖。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，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。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物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、物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，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种取款控制方法，其特征在于，包括：

在确认取款机向取钞槽内出钞后，获得取款机前的用户的至少一张第一用户图像；

基于所述用户的至少一张第一用户图像，分析所述取钞槽是否处于所述用户的视线范围内；

在确定所述取钞槽处于所述用户的视线范围内，控制打开所述取钞槽的取钞盖。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

在确定所述取钞槽未处于所述用户的视线范围内，控制取款机输出取款风险提醒，所述取款风险提醒用于提示所述用户关注所述取钞槽。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户的至少一张第一用户图像，分析所述取钞槽是否处于所述用户的视线范围内，包括：

将所述用户的至少一张第一用户图像输入到已训练出的视线判别模型，得到所述视线判别模型输出的视线判别结果，所述视线判别结果可以表征所述取钞槽是否处于所述用户的视线范围内，所述视线判别模型为基于标注有实际视线判别结果的多个用户图像样本训练得到的。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述在确认取款机向取钞槽内出钞后，获得取款机前的用户的至少一张第一用户图像之前，还包括：

获得取款机前具有取款操作行为的取款用户的用户图像，并将所述取款用户的用户图像存储为所述取款用户的身份验证图像；

在所述基于所述用户的至少一张用户图像，分析所述取钞槽是否处于所述用户的视线范围内之前，还包括：

基于所述取款用户的身份验证图像以及所述至少一张第一用户图像，检测取款机前的用户是否为所述取款用户；

所述基于所述用户的至少一张第一用户图像，分析所述取钞槽是否处于所述用户的视线范围内，包括：

如确定出取款机前的用户为所述取款用户，基于所述用户的至少一张第一用户图像，分析所述取钞槽是否处于所述用户的视线范围内。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

如确定出取款机前的用户不是所述取款用户，则通过语音输出取款验证提示，并在取款机上输出继续取款确认项，所述取款验证提示用于提示取款用户不一致，请执行取款确认操作；

在检测到对所述继续取款确认项的合法操作的情况下，获得所述用户的至少一张第二用户图像；

在基于所述至少一张第二用户图像确认出所述取钞槽处于所述用户的视线范围内，控制打开所述取钞槽的取钞盖。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述控制取款机输出取款风险提醒包括：

控制取款机通过语音形式输出所述取款风险提醒。

7.一种取款控制装置，其特征在于，包括：

第一图像获得单元，用于在确认取款机向取钞槽内出钞后，获得取款机前的用户的至少一张第一用户图像；

视线分析单元，用于基于所述用户的至少一张第一用户图像，分析所述取钞槽是否处于所述用户的视线范围内；

槽盖控制单元，用于在确定所述取钞槽处于所述用户的视线范围内，控制打开所述取钞槽的取钞盖。

8.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，还包括：

风险提醒单元，用于在确定所述取钞槽未处于所述用户的视线范围内，控制取款机输出取款风险提醒，所述取款风险提醒用于提示所述用户关注所述取钞槽。

9.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述视线分析单元，具体为，用于将所述用户的至少一张第一用户图像输入到已训练出的视线判别模型，得到所述视线判别模型输出的视线判别结果，所述视线判别结果可以表征所述取钞槽是否处于所述用户的视线范围内，所述视线判别模型为基于标注有实际视线判别结果的多个用户图像样本训练得到的。

10.一种取款控制系统，其特征在于，包括：取款机以及所述取款机通过网络相连的至少一台服务器；

所述取款机用于在确认向取钞槽内出钞后，向服务器发送出钞完成指示，所述出钞完成指示用于指示所述取款机已完成向所述取钞槽出钞；

所述服务器用于响应于所述出钞完成指示，通过所述取款机获得取款机前的用户的至少一张第一用户图像；基于所述用户的至少一张第一用户图像，分析所述取钞槽是否处于所述用户的视线范围内；在确定所述取钞槽处于所述用户的视线范围内，控制打开所述取钞槽的取钞盖。

Images