CN114424225A - 用于使用图像数据触发非接触式卡交易的系统及方法 - Google Patents

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Abstract

公开了一种用于控制设备与交易卡之间的近场通信的方法。所述方法包括以下步骤：由设备的前置摄像头捕捉交易卡的图像系列；并且处理图像系列的每幅图像以识别与交易卡距设备正面的距离相关联的暗度等级。所述方法包括：将每个识别出的暗度等级与针对近场通信读取操作的优选距离相关联的预定暗度等级进行比较，并且响应于识别出的暗度等级对应于与针对近场通信读取操作的优选距离相关联的预定暗度等级，而自动触发设备与交易卡之间的近场通信读取操作，以从交易卡的小应用程序向设备传递密码。

Description

用于使用图像数据触发非接触式卡交易的系统及方法
相关申请的交叉引用
本申请要求于2019年7月15日提交的题为“SYSTEM AND METHOD FOR USING IMAGEDATA TO TRIGGER CONTACTLESS CARD TRANSACTIONS”的美国专利申请序列号16/511,731的优先权权益。上述申请的内容通过引用整体并入本文。
背景技术
近场通信(NFC)包括使得电子设备(诸如，移动设备和非接触式卡)能够无线传递信息的通信协议集。NFC设备可以在非接触式支付系统中使用，类似于非接触式信用卡和电子票智能卡所使用的那些系统。例如，除支付系统之外，支持NFC的设备还可以充当电子身份证件和门禁卡。
非接触式设备(例如，卡片、标签、交易卡或诸如此类)可以使用NFC技术进行基于例如射频识别(RFID)标准、EMV标准或使用例如NFC数据交换格式(NDEF)标签的双向或单向非接触式短程通信。通信可以使用磁场感应使得能够在供电电子设备(包括无线通信设备在内)与无供电或被动供电设备(诸如，交易卡)之间进行通信。在一些应用中，高频无线通信技术使得能够在短距离(诸如，仅几厘米)内的设备之间进行数据交换，并且两个设备可以在特定放置配置中最高效地操作。
尽管使用NFC通信信道进行非接触式卡交易的优点有很多，包括简易设置和低复杂性，但是NFC数据交换所面临的一个困难可能在于难以在具有小型天线的设备(包括非接触式卡在内)之间传送信号。在NFC交换期间，非接触式卡相对于设备的移动可能会不期望地影响在设备处接收到的NFC信号强度，甚至中断交换。另外，卡片的特征，例如金属卡片，可能会引起噪音，抑制信号接收或错误地触发NFC读取交易的其它反射。对于使用非接触式卡进行身份验证和交易目的的系统，延迟和中断可能会导致交易丢失和客户受挫。
发明内容
一台或多台计算机的一种系统可以被配置为：借助在系统上安装的软件、固件、硬件或它们的组合在运行中致使系统执行动作而执行特定操作或动作。
根据一个总体方面，一种用于控制设备与交易卡之间的无线通信的方法，包括：发起设备与交易卡之间的近场通信，以从交易卡的小应用程序向设备传递密码；由设备的前置摄像头捕捉交易卡的图像系列；处理图像系列的每幅图像，以识别与交易卡距设备的正面的距离相关联的暗度等级；将每个识别出的暗度等级与预定暗度等级进行比较，所述预定暗度等级与针对设备与交易卡之间的近场通信读取操作的优选距离相关联；并且响应于识别出的暗度等级对应于与针对近场通信读取操作的优选距离相关联的预定暗度等级，来自动触发设备与交易卡之间的近场通信读取操作，以从交易卡的小应用程序向设备传递密码。这方面的其它实施例包括：记录在一个或多个计算机存储装置设备上的相对应的计算机系统、装置和计算机程序，每个被配置为执行所述方法的动作。
实施方式可以包括以下特征中的一个或多个。所述方法中的自动触发的步骤包括：自动执行与被设置在设备的显示器的图形用户界面上的用户界面输入元素相关联的功能的步骤，其中所述功能包括近场通信读取操作。所述方法包括以下步骤：识别针对图像系列的每幅图像的暗度等级以提供暗度等级系列，并且分析暗度等级系列以识别暗度等级的图样，其中响应于暗度等级的图样，发生设备与交易卡之间的近场通信读取操作的自动触发。所述方法中的导致近场通信读取操作的自动触发的暗度等级的图样包括：超过与针对近场通信读取操作的优选距离相关联的预定暗度等级的预定数量的连续暗度等级之一。所述方法中的导致近场通信读取操作的自动触发的暗度等级的图样包括：超过与针对近场通信读取操作的优选距离相关联的预定暗度等级的暗度等级的预定总数。所述方法中的导致近场通信读取操作的自动触发的暗度等级的图样指示出以下一个或多个：暗度等级系列中的暗度趋势或暗度峰(spike)或暗度坪(plateau)。所述方法还包括以下步骤：处理图像系列以识别交易卡的特征，并且其中用于识别每幅图像的暗度等级的多个像素的子集包括所述特征。所述方法中的针对至少一幅图像的暗度等级包括至少一幅图像的像素值的加权平均值，其中像素的权重基于像素对特征的接近度来确定。所述方法中的图像的多个像素被分摊到多个像素子集中，每个像素子集包括子集暗度等级，并且图像的暗度等级使用多个像素子集的子集暗度等级来确定。所述图像中的处理图像系列的每幅图像以识别图像的复杂度等级的步骤包括以下步骤，对于每幅图像：识别针对每个像素的复杂度等级，针对每个像素的复杂度等级对应于像素的暗度等级或颜色中的一个或多个与相邻像素的暗度等级或颜色之间的差异；并且使用图像的多个像素的复杂度等级来确定图像的复杂度等级。所述方法还包括以下步骤：处理图像系列的每幅图像以识别图像的复杂度等级；将每个识别出的复杂度等级与预定复杂度等级进行比较，所述预定复杂度等级与针对设备与交易卡之间的近场通信读取操作的优选距离相关联；并且响应于识别出的复杂度等级对应于与针对近场通信读取操作的优选距离相关联的预定复杂度等级，来自动触发设备与交易卡之间的近场通信读取操作，以从交易卡的小应用程序向设备传递密码。所述方法中的图像系列的每幅图像被包括在多个像素内，并且其中对于每幅图像，多个像素的子集被用于识别针对图像的暗度等级。所述方法中的针对至少一幅图像的暗度等级包括至少一幅图像的多个像素的子集的像素值的平均值。所述方法中响应于在设备的用户界面处接收到READ输入命令，而发生发起设备与交易卡之间的近场通信以从交易卡的小应用程序向设备传递密码的步骤。所描述的技术的实施方式可以包括计算机可访问介质上的硬件、方法或过程、或者计算机软件。
根据一个总体方面，一种设备包括：前置摄像头，其被配置为响应于在设备与交易卡之间发起近场通信以从交易卡的小应用程序向设备传递密码，来捕捉交易卡的图像系列；近场通信接口。所述设备还包括：处理器，其耦合到正面摄像头和近场通信接口；非易失性存储装置设备，包括存储在其上的程序代码，所述程序代码当由处理器执行时能操作为：处理图像系列的每幅图像，以识别与交易卡距设备的正面的距离相关联的暗度等级；将每个识别出的暗度等级与预定暗度等级进行比较，所述预定暗度等级与针对设备与交易卡之间的近场通信读取操作的优选距离相关联；并且响应于识别出的暗度等级对应于与针对近场通信读取操作的优选距离相关联的预定暗度等级，来自动触发设备与交易卡之间的近场通信读取操作，以从交易卡的小应用程序向设备传递密码。
实施方式可以包括以下特征中的一个或多个。所述设备中的程序代码当由处理器执行时还可操作为：处理图像系列的每幅图像以识别图像的复杂度等级。所述设备还可以包括：将每个识别出的复杂度等级与预定复杂度等级进行比较，所述预定复杂度等级与针对设备与交易卡之间的近场通信读取操作的优选距离相关联。所述设备还可以包括：响应于识别出的复杂度等级对应于与针对近场通信读取操作的优选距离相关联的预定复杂度等级，来自动触发设备与交易卡之间的近场通信读取操作，以从交易卡的小应用程序向设备传递密码。所述设备中的程序代码当由处理器执行时还可操作为：处理图像系列以检测特征，每幅图像由多个像素组成，并且根据每个像素对特征的接近度，而加权每个像素对图像的暗度等级或复杂度等级中的一个或多个的贡献。所述设备还包括用户界面元素，所述用户界面元素被配置为当由用户选择时执行功能，并且其中程序代码当由处理器执行时还可操作为：响应于暗度等级或复杂度等级中的一个或多个而自动执行用户界面元素的功能，并且其中所述功能是近场通信读取操作。所描述的技术的实施方式可以包括计算机可访问介质上的硬件、方法或过程、或者计算机软件。
根据一个总体方面，一种系统包括：交易卡，其被配置用于近场通信，所述交易卡包括存储器，所述存储器存储了包含密码的小应用程序；被配置用于与交易卡的近场通信设备，所述设备包括：近场通信接口；摄像头，其被配置为响应于在设备与交易卡之间发起近场通信交换而捕捉交易卡的图像系列，所述图像系列用于控制近场通信接口从交易卡的小应用程序检索密码；处理器，其耦合到摄像头；非易失性存储设备，包括存储在其上的当由处理器执行时可操作的程序代码。所述系统还包括：处理图像系列的每幅图像，以识别与交易卡距设备的距离相关联的暗度等级。所述系统还包括：将每个识别出的暗度等级与预定暗度等级进行比较，所述预定暗度等级与针对设备与交易卡之间的近场通信读取操作的预认定距离相关联。所述系统还包括：响应于识别出的暗度等级对应于与针对近场通信读取操作的预认定距离相关联的预定暗度等级，来自动触发设备与交易卡之间的近场通信读取操作，以在近场通信接口处从交易卡的小应用程序接收密码。这方面的其它实施例包括：记录在一个或多个计算机存储装置设备上的相对应的计算机系统、装置和计算机程序，每个被配置为执行所述方法的动作。
实施方式可以包括以下特征中的一个或多个。所述系统中的程序代码当由处理器执行时还可操作为：处理图像系列的每幅图像以识别图像的复杂度等级。所述系统还可以包括：响应于识别出的复杂度等级对应于与针对近场通信读取操作的预认定距离相关联的预定复杂度等级，来自动触发设备与交易卡之间的近场通信读取操作，以从交易卡的小应用程序向设备传递密码。所描述的技术的实施方式可以包括计算机可访问介质上的硬件、方法或过程、或者计算机软件。
附图说明
图1A和图1B是提供用于示出非接触式卡与非接触式卡读取设备之间的交互的图；
图2是近场通信设备的示例性操作体积的图解；
图3是可以被配置为执行如本文所公开的位置对齐的移动电话的传感器条的视图；
图4是示出被配置为如本文所公开的设备的一个实施例的示例性组件的框图；
图5是可以由图4的NFC交易设备执行的位置对齐系统和方法的示例性步骤的流程图；
图6是示出可以被执行为相对于设备对齐非接触式卡的位置的示例性步骤的详细流程图；
图7是示出可以被执行为训练如本文所公开的机器学习模型的示例性步骤的流程图；
图8是示出可以被执行在可如本文所公开使用的同步定位与建图(SLAM)过程的示例性步骤的流程图；
图9是示出可以被执行为使用移动电话设备的接近度传感器和图像捕捉设备的组合来定位用于NFC通信的非接触式卡的示例性步骤的流程图；
图10示出了在接近度感测期间的示例性电话/卡片交互和显示；
图11示出了在位置对齐期间的示例性电话/卡片交互和显示；
图12A-12C示出了可以在成功对齐之后被提供用于NFC通信的示例性移动电话显示，包括用于调整非接触式卡定位以最大化由移动设备接收到的信号强度的提示；
图13A、图13B和图13C示出了如本文所公开的示例性电话/卡片交互；并且
图14是用于如本文所公开的使用捕捉到的图像数据来控制设备的读卡器界面的示例性过程的一个实施例的流程图。
具体实施方式
本文所公开的位置对齐系统和方法促进非接触式卡相对于设备的定位，例如将非接触式卡定位于接近三维目标体积内的目标位置。在一个实施例中，位置对齐系统使用设备的接近度传感器检测非接触式卡的靠近。在检测到靠近时，图像系列可以由设备的一个或多个成像元件(例如，包括由设备的摄像头和/或由设备的红外传感器/点投影仪)捕捉。图像系列可以被处理以确定卡相对于设备的位置和轨迹。位置和轨迹信息可以由预测模型处理为识别用以到达目标位置的轨迹调整和用以实现轨迹调整的一个或多个提示。这种布置使用移动设备的现有成像能力向用户提供实时定位辅助反馈，从而改善非接触式卡对齐的速度和准确度，并且最大化接收到的NFC信号强度。
根据一个方面，触发系统可以自动发起设备与卡之间的近场通信，用于从卡的小应用程序向设备传递密码。触发系统可以响应于由设备捕捉的图像系列中的暗度等级或暗度等级的变化而操作。触发系统可以响应于图像系列中的复杂度等级或复杂度等级的变化而操作。触发系统可以自动触发由设备的用户界面所控制的操作，例如自动触发卡的读取。触发系统可以单独使用，或者在本文所公开的位置对齐系统的一个或多个方面的辅助下使用。
现在将参照附图描述本发明的这些和其它特征，其中相同的参考标记始终用于指代相同的元件。主要参考本文所使用的符号和命名，依据在计算机或计算机网络上执行的程序过程，可以呈现接下来的详细描述。这些过程描述和表示由本领域技术人员使用以最有效地向本领域其他技术人员传达他们工作的实质。
本文的过程一般被构思为一个自洽序列的导致期望结果的操作。过程可以被实施在硬件、软件或其组合中。这些操作是那些需要对物理量进行物理操控的操作。虽然不是必须的，但是通常这些物理量采取能够被存储、传输、组合、比较和以其它方式操控的电、磁或光信号的形式。主要是出于习惯用语的原因，有时将这些信号称为比特、数值、元件、符号、字符、术语、数字等经证明是方便的。然而，应当注意，所有的这些和类似术语都与适当的物理量相关联，并且仅仅是应用于那些量的方便标记。
此外，执行的操控经常以诸如添加或比较之类的术语指代，其常与由人工操作员执行的心理操作相关联。在本文所述的形成一个或多个实施例的一部分的任何操作中，人类操作员的这种能力不是必需的，或者在大多数情况下不是可取的。相反，这些操作是机器操作。用于执行各种实施例的操作的有用机器包括通用数字计算机或类似的设备。
各种实施例还涉及用于执行这些操作的装置或系统。这种装置可以被特殊地构造用于所需的目的，或者它可以包括如由存储在计算机中的计算机程序选择性地激活或重新配置的通用计算机。本文所呈现的过程并非固有地涉及特定的计算机或其它装置。各种通用机器可以与根据本文的教导编写的程序一起使用，或者它可以证明构造更专用的装置以执行所需的方法步骤是方便的。从给出的描述中将出现各种这些机器所需的结构。
在接下来的描述中，为了说明的目的起见，阐述了许多具体细节以便提供对其完整的理解。然而，显而易见的是新颖的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在其它情况下，以框图的形式示出了众所周知的结构和设备以有助于其描述。意图在于涵盖与要求保护的主题一致的所有修改、等同物和替代物。
图1A和1B各自示出了移动电话设备100和非接触式卡150。非接触式卡150可以包括支付卡或交易卡(以下称为交易卡)，诸如由服务提供商发行的信用卡、借记卡或礼品卡。在一些示例中，非接触式卡150与交易卡无关，并且可以包括但不限于身份证或护照。在一些示例中，交易卡可以包括双接口非接触式交易卡。非接触式卡150可以包括基板，该基板包括由塑料、金属和其它材料组成的单层或者一个或多个叠层。
在一些示例中，非接触式卡150可以具有符合ISO/IEC 7810标准的ID-1格式的物理特性，并且非接触式卡可以另外符合ISO/IEC 14443标准。然而，应当理解，根据本公开的非接触式卡150可以具有不同特性，并且本公开不要求在交易卡中实现非接触式卡。
在一些实施例中，非接触式卡可以包括嵌入式集成电路设备，其可以经由NFC存储、处理并且与另一设备(诸如，终端或移动设备)传递数据。非接触式卡的常见用途包括交通票、银行卡和护照。非接触式卡标准涵盖如ISO/IEC10536(近耦合型卡)、ISO/IEC 14443(近傍型卡)和ISO/IEC 15693(近距型卡)体现的各种类型，每种类型通过引用并入本文。这类非接触式卡旨在分别用于当与相关耦合设备距离非常近、附近和较远时的操作。
可受益于本文公开的定位辅助系统和方法的示例性近傍型非接触式卡和通信协议包括Osborn及其他人于2018年11月29日提交的题为“用于非接触式卡的密码认证的系统及方法(Systems and Methods for Cryptographic Authentication of ContactlessCards)”的美国专利申请序列号16/205,119所描述的内容，并且通过引用并入本文(以下称为’119申请)。
在一个实施例中，非接触式卡包括NFC接口，其由被配置用于基于例如射频识别(RFID)标准、EMV标准或使用NDEF标签的双向或单向的非接触式短程通信的硬件和/或软件组成。通信可以使用磁场感应以使得能够进行电子设备(包括移动无线通信设备在内)之间的通信。短程高频无线通信技术使得能够在短距离(诸如，仅几厘米)内进行设备之间的数据交换。
当支持NFC的设备交换信息时，NFC利用两个环形天线之间的电磁感应。ISO/IEC14443-2:2016(通过引用并入本文)规定了用于近耦合型设备(PCD)与近傍型卡或物体(PICC)之间的功率和双向通信的特性。PCD产生高频交变磁场。该场感应地耦合到PICC以传输功率，并且被调制用于通信，在范围从106至424kbit/s的速率下在ISO/IEC 18000-3空中接口上的13.56MHz的射频ISM频带内操作。按照ISO标准的规定，PCD传输产生均匀的场强(“H”)，至少从1.5A/m(rms)的Hmin至7.5A/m(rms)的Hmax而变化，以支持PICC设备的1类、2类和/或3类天线设计。
在图1A和图1B中，移动电话100是PCD设备，而非接触式卡150是PICC设备。在典型的非接触式卡通信交换期间，如图1A所示，用户可以由移动电话100提示来将卡片与移动设备接合，例如通过包括在显示器130上指示卡片放置定位的提示125。为了本申请的目的，将卡片与设备‘接合’包括但不限于：使卡片进入到NFC读取设备(即，移动电话100)的空间操作体积内，其中，NFC读取设备的操作体积包括：接近、邻近和/或围绕NFC读取设备的空间体积，其中由移动设备100和卡片150并在其两者之间传送的信号的均匀场强足以支持数据交换。换言之，用户可以通过将卡片轻击到设备正面或将卡片保持在与允许NFC通信的设备正面的距离内，而将非接触式卡与移动设备接合。在图1A中，提供了在显示器130上提供的提示125以实现此结果。图1B示出了在操作体积内设置用于交易的卡片。如图1B所示，提醒提示(诸如提示135)可以在交易期间显示给用户。
电话100与卡片150之间的示例性交换可以包括：由电话100的RF操作场进行的卡片150的激活、由电话100向卡片150进行的命令的传输、和由卡片150向电话100进行的响应的传输。一些交易可以使用若干这样的交换，并且一些交易可以使用由移动设备进行的交易卡的单个读取操作来执行。
在一个示例中，可以理解，通过在整个交易期间将磁场耦合维持在至少等于最小磁场强度(1.5A/m(rms))的程度而可以最佳地实现成功的数据传输，并且磁场耦合是信号强度和卡片150与移动电话100之间距离的函数。当测试支持NFC的设备的兼容性时，例如以确定设备的功率要求(确定操作体积)、传输要求、接收机要求和信号形式(时间/频率/调制特性)是否符合ISO标准，在由NFC论坛模拟规范所定义的操作体积内的测试点处进行一系列测试传输。
图2示出了由NFC模拟论坛标识的以供在测试支持NFC的设备中使用的示例性操作体积200。操作体积200定义了在非接触式卡读取器设备(例如，移动电话设备)附近设置的三维体积，并且可以表示用于近场通信交换(例如，用于设备对卡的NFC读取)的优选距离。为了测试NFC设备，接收到的信号可以在各个测试点(诸如，点210)处进行测量，以验证均匀场强在用于NFC天线类别的最小和最大范围内。
虽然NFC标准指定了特定的操作体积和测试方法，但是将容易理解，本文所述的原理不限于具有特定尺寸的操作体积，并且方法不要求操作体积基于任何特定协议的信号强度来确定。设计考虑因素，包括但不限于PCD设备的功率、PICC设备的类型、PCD与PICC设备之间的预期通信、PCD与PICC设备之间的通信持续时间、PCD设备的成像能力、设备的预期操作环境、设备用户的历史行为等，可用于确定本文所使用的操作体积。像这样，下面的任何讨论指的是‘目标体积’，在各种实施例中，其可以包括操作体积或操作体积子集。
尽管在图1A和1B中，卡片150在电话100上的放置可能看起来简单明了，但是典型地，当卡片对齐不理想时提供给用户的唯一反馈是交易失败。非接触式卡EMV交易可以包括一系列要求长达两秒钟的连接的数据交换。在这种交易过程期间，应对卡片、NFC读取设备和任何商品的用户可能难以定位和保持卡片相对于电话的目标位置，以保持用于成功NFC交换的优选距离。
根据一个方面，为了克服这些问题，卡片对齐系统和方法激活了移动设备的成像组件以捕捉图像系列。该图像系列可以用于实时定位卡片的位置和轨迹，以引导卡片至用于NFC交换的优选距离和/或目标位置。该图像系列还可以用于自动触发NFC交换或操作，例如通过测量一系列捕捉到的图像中的暗度等级和/或复杂度等级或其图样。
例如，使用该信息，对齐方法可以确定轨迹调整并且识别与轨迹调整相关联的提示，以指引卡片至目标体积。轨迹调整提示可以使用电话的音频和/或显示组件被呈现给用户，以引导卡片至目标体积内的目标位置和/或发起NFC读取。在各种实施例中，‘目标定位’(或‘目标位置’)可以在各种粒度下定义。例如，目标定位可以包括整个目标体积或目标体积子集。可替选地，目标定位可以与非接触式卡在目标体积内的具体位置和/或围绕并包括该具体位置的空间相关联。
图3是移动电话的一个实施例的正面顶部部分300，所述移动电话可以被配置为支持本文所公开的对齐系统和方法。电话被示出为包括沿着部分300的顶部边缘设置的传感器面板320，尽管可以理解，许多设备可包括可以被不同地定位在它们的设备上的更少或更多的传感器，并且本发明不限于传感器的任何特定类型、数量、布置、位置或设计。例如，大多数电话具有前置和后置摄像头和/或其它传感器，其中的任何一个都可以用于本文所述的位置对齐引导的目的。
传感器面板320被示为包括：红外摄像头302、泛光照明器304、接近度传感器306、环境光传感器308、扬声器310、麦克风312、前置摄像头314和点投影仪316。
红外摄像头302可以与点投影仪316一起用于深度成像。点投影仪316的红外发射机可以将已知图样中的多达30000个点投射到物体(诸如，用户的脸)上。这些点由专用红外摄像头302拍摄以用于深度分析。泛光照明器304是光源。接近度传感器306是能够在没有任何物理接触的情况下检测附近物体的存在的传感器。
接近度传感器常用在移动设备上并且操作为锁定UI输入，以例如当手机保持在耳边时检测(并跳过)意外的触摸屏敲击。示例性接近度传感器通过在目标发射电磁场或电磁辐射(例如，红外)波束并且测量从目标接收到的反射信号而操作。接近度传感器的设计可以取决于目标的成分而变化；电容式接近度传感器或光电传感器可用于检测塑料目标，并且电感式接近度传感器可用于检测金属目标。应当理解，确定接近度的其它方法在本公开的范围内，并且本公开不限于通过发射电磁场而操作的接近度传感器。
电话的顶部部分300还被示为包括环境光传感器308，用于例如控制电话显示器的亮度。扬声器310和麦克风312实现基本的电话功能。前置摄像头314可用于二维和/或三维图像捕捉，如下面更详细地描述的。
图4是合并了促进卡片位置对齐的元件的移动电话或其它支持NFC的设备的代表性组件的框图。组件包括：经由系统总线420耦合的接口逻辑440、一个或多个处理器410、存储器430、显示控制器435、网络接口逻辑440和传感器控制器450。
每个组件使用硬件、软件或其组合执行特定功能。一个或多个处理器410可以包括各种硬件组件、软件或两者的组合。硬件元件的示例可以包括：器件、逻辑器件、组件、处理器、微处理器、电路、处理器电路、电路元件(例如，晶体管、电阻器、电容器、电感器等)、集成电路、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑设备(PLD)、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、应用特定标准产品(ASSP)、系统级芯片系统(SOC)、复杂可编程逻辑器件(CPLD)、存储单元、逻辑门、寄存器、半导体器件、芯片、微芯片、芯片组等等。软件元件的示例可以包括：软件构件、程序、应用、计算机程序、应用程序、系统程序、软件开发程序、机器程序、操作系统软件、中间件、固件、软件模块、例程、子例程、函数、方法、过程、进程、软件接口、应用程序接口(API)、指令集、计算代码、计算机代码、代码段、计算机代码段、字、值、符号或其任何组合。确定是否使用硬件元件和/或软件元件来实施实施例可根据任意数量的因素而变化，诸如，期望的计算速率、功率级、热公差、处理周期预算、输入数据速率、输出数据速率、存储器资源、数据总线速度、以及如给定的实施方式所期望的其它设计或性能约束。
图像处理器415可以是任何处理器，或者可替选地可以是专用数字信号处理器(DSP)，用于对从一个或多个摄像头452、红外传感器控制器455、接近度传感器控制器457和点投影仪控制器459接收到的数据进行图像处理。图像处理器415甚至可以利用并行计算，甚至采用SIMD(单指令流多数据流)或MIMD(多指令流多数据流)技术来提高速度和效率。在一些实施例中，图像处理器可以包括具有多核处理器架构的片上系统，实现高速、实时图像处理能力。
存储器430可以包括计算机可读存储介质，用于存储程序代码(诸如，对齐单元程序代码432和支付处理程序代码433)和数据434。存储器430还可以存储用户界面程序代码436。用户界面程序代码436可以被配置为解译在包括诸如键盘和触摸屏460的物理元件在内的用户界面元素处接收到的用户输入。用户界面程序代码436还可以解译从诸如按钮、菜单、图标、标签、窗口、小部件等图形用户界面元素接收到的用户输入，这些图形用户界面元素可以在显示控制器435的控制下被显示在用户显示器上。根据一个方面，并且如下面更详细地描述的，存储器430还可以存储触发程序代码431。触发程序代码431可用于例如响应于由摄像头452或其它传感器设备捕捉到的图像系列的所确定的暗度等级和/或复杂度等级，来自动触发设备与卡片之间的NFC通信。在一些实施例中，被自动触发的操作可以是那些通常作为对用户输入的响应而执行的操作，例如自动触发读取操作，其通常由用户界面元素(诸如，在图形用户界面上提供的读取按钮)的激活来发起。自动触发减少了与使用用户界面元素控制NFC通信相关联的延迟和不准确性。
计算机可读存储介质的示例可以包括：能够存储电子数据的任何有形介质，包括易失性存储器或非易失性存储器、可移动或不可移动存储器、可擦除或不可擦除存储器、可写或可重写存储器等等。程序代码可以包括：使用任何适用类型的代码所实施的可执行计算机程序指令，所述代码诸如，源代码、编译代码、解译代码、可执行代码、静态代码、动态代码、面向对象代码、视觉代码和诸如此类。实施例也可以至少部分地实施为包含在非暂时性计算机可读介质中或其上的指令，其可以由一个或多个处理器读取并执行以实现本文所述的操作的执行。
对齐单元程序代码432包括如本文所公开的用于非接触式卡/电话通信的定位辅助的程序代码。对齐单元程序代码432可以由为了认证或其它目的而使用非接触式卡交换的电话所提供的任何服务使用。例如，在支付处理程序代码433中体现的服务(诸如，支付处理服务)可以在金融交易的初始阶段期间使用非接触式卡交换来进行认证。
系统总线420为包括但不限于存储器430和处理器410在内的系统组件提供接口。系统总线420可以是若干类型的总线结构中的任何一种，其可以进一步互联到使用各种可商购获得的总线架构中的任何一种的存储器总线(具有或不具有存储器控制器)、外围总线和本地总线。
网络接口逻辑包括被配置为支持与不同形式的网络通信相关联的各种已知协议的发射机、接收机和控制器。在实施本文所公开的方法的移动电话中可以包括的示例网络接口包括但不限于：WIFI接口442、NFC接口444、蓝牙接口446和蜂窝接口448。
传感器控制器450包括可支持本文所公开的位置对齐方法的传感器子集，包括一个或多个摄像头452(其可以包括用于捕捉基于二维和三维光的图像或红外图像的摄像头技术)、红外传感器454及相关联的红外传感器控制器455、接近度传感器456及相关联的接近度传感器控制器457、和点投影仪458及相关联的点投影仪控制器459。
现在参考图5，示出了用于使用从NFC读取设备的传感器实时获得的图像信息的非接触式卡定位的示例性过程500的流程图。所述过程包括：在步骤510处，检测非接触式卡的接近度；并且在检测到时，在步骤515处，使用设备的成像能力触发图像捕捉，并且在步骤520处，处理捕捉到的图像系列。处理图像可以至少部分地由对齐单元程序代码执行，并且可以包括在步骤525处，将非接触式卡定位在接近设备的目标体积内并且确定卡片的轨迹。处理图像还可以包括在步骤535处，预测用于将卡片与目标体积内的目标位置对齐的轨迹调整，识别用于实现轨迹调整的提示，并且在设备上显示该提示。提示可以包括以下一个或多个：指令(文本或符号形式)、图像(包括一个或多个捕捉到的图像)、颜色、颜色图样、声音和其它机制。
继续在515处的捕捉图像和在520处的处理图像的过程，直到在步骤540处确定出非接触式卡在其目标位置(和/或距设备的优选距离)中为止。然后，在步骤545处，对齐过程可以发起或致使将要发起卡片与设备之间的数据交换交易/通信。例如，对齐过程可以执行向用户提供显示提示中的一个或多个以致使用户发起交易。可替选地，在步骤540处，当检测到对齐时，对齐过程可以自动发起数据交换过程。在使用NFC接口技术的实施例中，对齐过程可以打开NFC接口以启用NFC通信，并且在步骤550处执行NFC通信。
图6是位置对齐过程600的第一示例性实施例的流程图，所述过程使用机器学习预测模型处理捕捉到的图像，以提取特征，在三维目标体积中定位卡片，并确定卡片轨迹。所述系统还可以使用机器学习预测模型识别轨迹调整，以移动卡片至目标体积内的目标位置，并识别用于实现轨迹调整的提示。
在步骤605处，电话监测了由设备发射并反射回设备的反射能量，包括当反射能量超过接近度传感器的阈值时检测到卡片接近于设备。在一些电话中，接近度传感器可以使用光传感器芯片来实施。常见的光传感器芯片包括分别Intersil&Sharp的ISL29003/23&GP2A。这两个传感器芯片主要是主动式光传感器，其提供以LUX为单位的环境光强度。这种传感器被实施为布尔(Boolean)传感器。布尔传感器返回两个值，“近(NEAR)”和“远(FAR)”。阈值化是基于LUX值的，即，将光传感器的LUX值与阈值进行比较。LUX值大于阈值意味着接近度传感器返回“远(FAR)”。任何小于阈值的值，则传感器返回“近(NEAR)”。阈值的实际值取决于在使用中的传感器芯片以及其光响应、芯片在智能电话机身上的位置和方向、目标非接触式卡的组成和反射响应等而自定义。
在步骤610处，响应于卡片正在接近设备，设备发起图像捕捉。图像捕捉可以包括：使用可在设备上访问的摄像头中的一个或多个来捕捉二维图像。二维图像可以由可见光摄像头和红外摄像头中的一个或两个捕捉。例如，一些移动设备可以包括能够拍摄高动态范围(HDR)照片的后置摄像头。
某些移动设备可以包括沿着不同成像平面捕捉图像以创建景深效果的双摄像头。一些移动设备还可以包括包括“自拍(selfie)”红外摄像头或者可以包括红外发射源技术，例如用于将红外光的点阵以已知图样投射到目标上。然后，那些点可以被红外摄像头拍摄下来进行分析。
然后，来自上述源中的任何一个或多个的捕捉到的图像和/或捕捉到的图像的子集或各种组合可以被转发到步骤615和620，以用于图像处理和非接触式卡定位，包括确定非接触式卡的位置和轨迹。
根据一个方面，图像处理包括：构建接近于电话的目标体积的体积映射图，包括接近和/或包含电话的NFC接口的操作体积的至少一部分的区域，其中，体积映射图被表示为存储了与可见或红外光谱内的体素的颜色和/或强度有关的值的三维体素阵列。在一些实施例中，体素是构成概念三维空间的体积元素阵列中的离散元素，例如三维对象的表示被划分成的离散元素阵列中的每一个。
根据一个方面，位置对齐包括：处理目标体积的体素以提取非接触式卡的特征来确定卡片在目标体积内的位置；并且比较在不同时间点处构造的目标体积的体素，以追踪卡片随时间的移动来确定卡片轨迹。各种过程可用于追踪位置和轨迹，包括使用机器学习模型并且可替选地使用SLAM技术，每种技术现在在下面更详细地进行描述。
机器学习是人工智能的一个分支，其涉及可以从数据中学习、分类并且预测数据的数学模型。这种数学模型可以被称为机器学习模型，可以将输入数据在两个或更多个类别之间分类；将输入数据聚集在两个或更多个组中；基于输入数据预测结果；识别输入数据的图样或趋势；识别输入数据在空间中的分布；或者这些的任何组合。机器学习模型的势力可以包括：(i)神经网络；(ii)决策树，诸如分类树和回归树；(iii)分类器，诸如朴素贝叶斯(
Figure BDA0003547123530000151
bias)分类器、逻辑回归分类器、岭回归分类器、随机森林分类器、最小绝对收缩和选择器(LASSO)分类器以及支持向量机；(iv)聚类器，诸如k均值聚类器、均值漂移聚类器和谱聚类器；(v)因子分解器，诸如因子分解机、主成分分析器和内核主成分分析器；以及(vi)机器学习模型的集成或其它组合。在一些示例中，神经网络可以包括：深度神经网络、前馈神经网络、递归神经网络、卷积神经网络、径向基函数(RBF)神经网络、回声状态神经网络、长短期记忆神经网络、双向递归神经网络、门控神经网络、分层递归神经网络、随机神经网络、模块化神经网络、脉冲神经网络、动态神经网络、级联神经网络、神经模糊神经网络、或这些的任何组合。
不同的机器学习模型可以可互换地使用来执行任务。可以使用机器学习模型来至少部分地执行的任务的示例包括：各种类型的评分；生物信息学；化学信息学；软件工程；欺诈检测；客户细分；生成在线推荐；适应性网站；确定客户终身价值；搜索引擎；实时或接近实时地投放广告；分类DNA序列；情感计算；执行自然语言处理和理解；物体识别和计算机视觉；机器人运动；玩游戏；优化和元启发式法；检测网络入侵；医疗诊断和监测；或者预测何时资产(如机器)将需要维护。
机器学习模型可以通过至少部分自动化(例如，很少或没有人为参与)的过程(被称为训练)来构造。在训练期间，输入数据可以被迭代地供应到机器学习模型，以使得机器学习模型能够识别与输入数据有关的图样或者识别输入数据与输出数据之间的关系。采用训练，机器学习模型可以从未训练的状态转换到经训练的状态。输入数据可以被拆分成一个或多个训练集和一个或多个验证集，并且训练过程可以多次重复。拆分可以遵循k-折交叉验证规则、留一法规则、留p法规则或留出规则。
根据一个实施例，机器学习模型可以被训练成在非接触式卡接近NFC读取设备时，使用由设备的一个或多个图像元件捕捉的图像信息来识别非接触式卡的特征，并且特征信息可用于识别卡片在目标体积内的位置和轨迹。
现在下面将关于图7的流程图描述用于位置和估计标识的机器学习模型的训练和使用方法700的概述。在框704中，可以接收训练数据。在一些示例中，训练数据可以从远程数据库或本地数据库接收，从各种数据子集中构造，或者由用户输入。训练数据可以以其原始形式用于训练机器学习模型，或者预处理成接下来可用于训练机器学习模型的另一种形式。例如，训练数据的原始形式可以被平滑、截断、聚合、聚类或以其它方式操控成另一种形式，其然后可用于训练机器学习模型。在实施例中，训练数据可以包括通信交换信息、历史通信交换信息和/或与通信交换有关的信息。通信交换信息可以针对一般人群和/或特定于金融机构数据库系统中的用户和用户账户。例如，对于位置对齐，训练数据可以包括：处理包括不同取向和不同视角下的非接触式卡的图像数据，以学习在那些取向和视角下的卡片的特征的体素值。为了轨迹调整和提示识别，这种训练数据可以包括：与轨迹调整在不同位置时对卡片的影响相关的数据。机器学习模型可以被训练成，通过在实现轨迹调整时测量提示的有效性来识别提示，其中有效性在一个实施例中可以通过时间对卡片的对齐来测量。
在框706中，机器学习模型可以使用训练数据进行训练。机器学习模型可以以有监督式、无监督式或半监督式的方式来训练。在监督式训练中，训练数据中的每个输入可以与期望输出相关联。该期望输出可以是标量、矢量或不同类型的数据结构，诸如文本或图像。这可以使得机器学习模型能够学习输入与期望输出之间的映射。在无监督式训练中，训练数据包括输入，但不包括期望输出，使得机器学习模型必须在自身的输入中找到结构。在半监督式训练中，训练数据中只有一些输入与期望输出相关。
在框708中，可以评估机器学习模型。例如，评估数据集可以例如经由用户输入或从数据库中获得。评估数据集可以包括与期望输出相关的输入。该输入可以被提供给机器学习模型，并且来自机器学习模型的输出可以与期望输出进行比较。如果来自机器学习模型的输出与期望输出紧密对应，则机器学习模型可以具有高准确度。例如，如果来自机器学习模型的90％或更多的输出与评估数据集(例如，当前通信交换信息)中的期望输出相同，则机器学习模型可以具有高准确度。否则，机器学习模型可能具有低准确度。90％的数字可以仅是示例。实际与期望的准确度百分比可以取决于问题和数据。
在一些示例中，如果机器学习模型对于特定任务具有不充分的准确度，则过程可以返回到框706，在框706中，可以使用附加的训练数据进一步训练机器学习模型，或者以其它方式修改机器学习模型以提高准确度。如果机器学习模型对于特定任务具有充分的准确度，则过程可以继续到框710。
此时，一个或多个机器学习模型已经使用训练数据集被训练成：处理捕捉到的图像以确定位置和轨迹，基于当前位置和轨迹来预测卡片相对于设备的投射位置，识别至少一个轨迹调整和一个或多个提示以实现轨迹调整。
在框710中，接收新数据。例如，在用于每个非接触式卡通信交换的位置对齐期间，可以接收新数据。在框712中，经训练的机器学习模型可用于分析新数据并提供结果。例如，新数据可以作为输入被提供给经训练的机器学习模型。在新数据被接收到时，特征提取预测、位置和轨迹预测的结果可以被持续调谐以最小化对齐过程的持续时间。
在框714中，可以对结果进行后处理。例如，结果可以与作为部分作业的其它数据相加、相乘或以其它方式组合。作为另一示例，结果可以从第一格式(诸如，时间序列格式)转换成另一格式(诸如，计数序列格式)。在后处理期间，可以对结果执行任何数量和组合的操作。
同步定位与建图(SLAM)已经成为在机器人社区中明确定义用于3D图像空间的动态重构。例如，Davidson及其他人于2007年第29期第6册在IEEE模式分析和机器智能学报(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)刊登的“MonoSLAM:Real-Time Single Camera SLAM(单SLAM：实时单摄像头SLAM)”(通过引用并入本文)着眼于定位、并提出了一种实时算法，其可以恢复单目摄像头的3D轨迹，从而迅速移动通过先前未知的场景。根据一个方面，认识到Davidson所描述的用于摄像头追踪的技术可以被充分利用以便在本文所公开的位置对齐系统和方法中使用。SLAM技术可用于追踪电话的摄像头相对检测到的卡片特征的前进(而不是如上所述的追踪卡片相对电话的前进)，以实现相对于电话而定位卡片的类似结果。
现在参考图8，现在将描述示出了用于非接触式卡定位的MonoSLAM方法800的示例性步骤的流程图，所述方法可用于执行图6的步骤615和620的功能。Davidson所公开的技术构造了一个持续性的场景地标地图，用于在基于状态的框架中无限定地引用。形成持续性地图可以在摄像头移动受限时是有利的，并因此，SLAM技术可以有益于被聚焦于特定对象(诸如，非接触式卡)的位置对齐过程。持续性地图的使用使得算法的处理要求是有界的，并且可以保持连续的实时操作。
SLAM允许对移动摄像头及其地图的状态的即时(on the fly)概率估计，以使用运行估计来限制预测性搜索以引导高效的处理。
在步骤810处，可以生成基于初始概率特征的地图，其在任何时刻表示摄像头状态和所有感兴趣特征的当前估计的快照以及这些估计中的不确定性。地图可以在系统启动时初始化并持续到操作结束，但是在它随时间推移采用新图像信息更新时，可以连续且动态地演化。在相对摄像头/卡片移动和特征观察期间，更新摄像头和特征的概率状态的估计。当观察到新的特征时，可以采用新的状态来放大地图，并且如果必要的话也可以删除特征。然而，应当理解，一旦可以采用高概率确定性识别非接触式卡的特征，则进一步图像处理可将后续搜索限制到被定位特征。
地图的概率特性不仅在于摄像头/卡片的状态的平均“最佳”估计随时间推移的传播，还在于描述了与这些值的可能偏差的大小的一阶不确定性分布。在数学上，该地图可以由状态向量和协方差矩阵P表示。状态向量x^可以由摄像头和特征的堆叠状态估计组成，而P可以是等维的正方形矩阵，其可以被分割成子矩阵元素，如下面的等式I所示：
等式I：
Figure BDA0003547123530000191
随着所有地图参数的变化而得到的概率分布可以近似为维度等于总状态向量大小的空间中的单个多元高斯分布。明确地，摄像头的状态向量xv包括：相对于摄像头所携带的固定世界坐标系W和“机器人”坐标系R(13个参数)的度量3D位置向量rW、方向四元数qRW、速度向量vW和角速度向量ωR，如下面的等式II所示：
等式II：
Figure BDA0003547123530000192
其中，特征状态yi是点特征的定位的3D位置向量；根据一个方面，点特征可以包括非接触式卡的特征。地图825的作用允许了实时定位来捕捉高质量地标的稀疏集。具体而言，每个地标可以被假设为对应于3D空间中的良好定位的点特征。摄像头可以被建模为需要平移和旋转参数以描述其位置的刚性体，并且我们还保持对其线速度和角速度的估计。根据一个方面，本文中的摄像头建模可以相对于提取特征(即，非接触式卡)被平移，以定义卡片移动的平移和旋转参数，从而保持卡片相对于电话的线速度和角速度。
在一个实施例中，在步骤830处，Davison利用相对较大(11x11像素)的图像面片充当长期地标特征。摄像头定位信息可用于改善随着摄像头位移和旋转的匹配。最初可以自动检测显著图像区域(即，基于卡片属性)，通过使用例如，J.Shi和C.Tomasi的“用于追踪的良好特征”，IEEE学术会议学报计算机视觉和模式识别，第593-600页，1994年(通过引用并入本文)中所描述的技术，其提供了可重复的视觉地标检测。一旦已经完全初始化特征的3D定位(包括深度在内)，则每个特征可以被存储为定向的平面纹理。当从新的(相对的)摄像头位置对特征进行测量时，其面片(patch)可以从3D被投射到图像平面，以产生用于与真实图像匹配的模板。所保存的特征模板会随时间推移而保留，使得能够在任意长的时间段内重新测量特征的位置，从而确定特征轨迹。
根据一个实施例，可以使用恒定速度、恒定角速度模型，该模型假设摄像头在整个时间内以恒定速度移动，其中未确定的加速度出现在高斯分布内。虽然该模型赋予给相对卡片/摄像头移动一定的平滑度，但是它赋予给使用稀疏视觉测量的系统鲁棒性。在一个实施例中，图像特征的预测位置(即，预测的卡片定位)可以在搜索SLAM地图内的特征之前确定。
Davison方法的一个方面涉及：在850处，预测特征位置并将图像审查限制到预测出的特征位置。图像帧本身之间的特征匹配可以使用对投射到当前摄像头估计中的模板面片的直接归一化互相关搜索来执行；模板可以在整幅图像上扫描，并且测试以预测位置开始直到找到峰值为止的匹配。可感测的置信界限假设聚焦于图像处理工作，使得图像处理能够通过使用稀疏地图将搜索限制到输入图像的微小搜索区域而在高帧率下实时执行。
在一个实施例中，预测位置可以如下执行。首先，使用摄像头位置的估计xv和特征位置的估计yi，点特征相对于摄像头的位置被预计为如下面的等式III所示：
等式III：
Figure BDA0003547123530000211
采用透视摄像头，使用下面的等式IV所示的标准针孔模型，找到预期将在图像中找到的特征所处的位置(u,v)：
Figure BDA0003547123530000212
其中，fku、fkv、u0和v0包括标准摄像头校准参数。这种方法使得观察方向的主动控制能够朝向具有高创新协方差的有利测量，从而使得能够将每帧特征搜索的最大数量限制为10或12个最具信息量的特征。
根据一个方面，因此应当理解，与SLAM相关联的性能优势，包括在限制无关图像处理的同时执行非接触式卡的实时定位的能力，将有利于本文所公开的位置对齐系统。
返回参考图6，一旦位置和轨迹信息可以经由机器学习模型、SLAM技术或其它方法获得，根据一个方面，位置对齐系统和方法包括用于预测轨迹调整和相关提示的过程625，用于将卡片引导至目标体积内的目标位置。根据一个方面，预测可以使用预测模型诸如使用上述机器学习原理训练和维持的机器学习模型来执行，以基于先前轨迹调整和提示的有效性来识别轨迹调整和提示，从而由用户行为定制。轨迹调整可以例如通过识别目标位置与预测位置之间的差异并且选择对当前轨迹的调整以最小化差异而确定。有效性可以以多种方式来测量，包括但不限于位置对齐过程的持续时间。例如，在一些实施例中，人工智能、神经网络或机器学习模型的其它方面可以自主选择那些对于辅助用户实现卡片对齐的最终结果而言最有效的提示。
在一些实施例中，可以预见，轨迹调整可以链接到被配置为实现相关轨迹调整的一个或多个提示的集合。一个或多个提示的集合可以包括听觉和视觉提示，并且可以是以指令(文本或符号形式)、图像(包括一个或多个捕捉到的图像)、颜色、颜色图样、声音和由设备显示的其它机制中的一个或多个的形式。在一些实施例中，有效性值可以被存储用于每个提示，其中有效性值与用于实现轨迹调整的这种提示的显示的历史反应和效果有关。有效性值可以由机器学习模型使用以选择轨迹调整和/或提示中的一个或多个来将卡片引导至目标位置。
在步骤630处，可以在电话的显示器上显示提示。在步骤635处，该过程继续捕捉图像信息，确定位置和轨迹，识别轨迹调整并且显示提示，直到在步骤635处可以确定出目标位置与预测位置之间的差异在预定阈值内为止。预定阈值是设计选择的事宜，并且可以根据目标体积、NFC天线等中的一个或多个而变化。
一旦在步骤635处确定该差异在阈值内，则在步骤630处卡片可以被认为对齐，并且在步骤640处，可以触发NFC移动设备发起与卡片的通信交换。
根据一个方面，数据交换可以是如’119申请所描述的密码数据交换。在密码交换期间，在已经建立了电话与非接触式卡之间的通信之后，非接触式卡可以根据NFC数据交换格式生成消息认证码(MAC)密码。具体而言，这可以发生在近场数据交换(NDEF)标签的读取(诸如NFC读取)时，该NEDF标签可以根据NFC数据交换格式来创建。例如，由设备100(图1A)执行的应用可以向非接触式卡150(图1A)传送消息，诸如小应用程序选择消息，其具有NDEF产生小应用程序的小应用程序ID，其中，小应用程序可以是存储在非接触式卡的存储器中并且可在由非接触式卡的处理组件执行时操作以产生NDEF标签。在确认该选择时，可以传送随后是读取文件消息的选择文件消息的序列。例如，序列可以包括“选择能力文件”，“读取能力文件”和“选择NDEF文件”。此时，可以更新或递增由非接触式卡维持的计数器值，其可以随后是“读取NDEF文件”。
此时，可以生成可以包括报头(header)和共享秘密(shared secret)的消息。然后，可以生成会话密钥。MAC密码可以从消息中创建，该消息可以包括报头和共享秘密。然后，MAC密码可以与一个或多个随机数据块级联，并且MAC密码和随机数(RND)可以采用会话密钥加密。此后，密码和报头可以被级联，并且被编码为ASCII十六进制并以NDEF消息格式返回(响应于“读取NDEF文件”消息)。
在一些示例中，MAC密码可以作为NDEF标签传送，并且在其它示例中，MAC密码可以被包括有统一资源指示符(例如，作为格式化字符串)。
在一些示例中，应用可以被配置为向非接触式卡传送请求，该请求包括用于生成MAC密码的指令，并且非接触式卡向应用发送MAC密码。
在一些示例中，MAC密码的传输经由NFC发生，然而，本公开不限于此。在其它示例中，该通信可以经由蓝牙、Wi-Fi或其它无线数据通信方式发生。
在一些示例中，为了验证的目的，MAC密码可以充当数字签名。例如，在一个实施例中，MAC密码可以由被配置为使用计数器值实施密钥多样化的设备生成。在这种系统中，传送设备和接收设备可以被提供有相同的主对称密钥。在一些示例中，对称密钥可以包括共享秘密对称密钥，其可以对除了参与交换安全数据的传送设备和接收设备之外的所有方保密。还应当理解，传送设备和接收设备都可以被提供有相同的主对称密钥，并且此外，在传送设备与接收设备之间交换的数据的一部分包括可以被称为计数器值的数据的至少一部分。计数器值可以包括每次在传送设备和接收设备之间交换数据时改变的数字。另外，传送设备和接收设备可以使用适当的对称密码算法，其可以包括对称加密算法、HMAC算法和CMAC算法中的至少一种。在一些示例中，用于处理多样化值的对称算法可以包括按照需要用于生成期望的长度多样化对称密钥的任何对称密码算法。对称算法的非限制性示例可以包括：对称加密算法，诸如3DES或AES128；对称HMAC算法，诸如HMAC-SHA-256算法；和对称CMAC算法，诸如AES-CMAC。
在一些实施例中，传送设备可以采取所选择的密码算法，并且通过使用主对称密钥来处理计数器值。例如，发送方可以选择对称加密算法，并且使用随着传送设备与接收设备之间的每次对话而更新的计数器。然后，传送设备可以采用使用主对称密钥的所选择的对称加密算法来加密计数器值，从而创建多样化对称密钥。多样化对称密钥可用于在向接收设备传送结果之前处理敏感数据。然后，传送设备可以将受保护的加密数据连同计数器值一起传送到接收设备进行处理。
接收设备可以首先获取计数器值，然后通过使用作为对加密的输入的计数器值和作为用于加密的密钥的主对称密钥而执行相同的对称加密。加密的输出可以是由发送方创建的相同的多样化对称密钥值。然后，接收设备可以获取受保护的加密数据，并且使用对称解密算法连同多样化对称密钥来解密受保护的加密数据以揭示原始敏感数据。下次当敏感数据需要经由分别的传送设备和接收设备从发送方向接收方发送时，可以选择不同的计数器值以产生不同的多样化对称密钥。通过采用主对称密钥和相同的对称密码算法处理计数器值，传送设备和接收设备两者可以独立地产生相同的多样化对称密钥。这种多样化对称密钥，而不是主对称密钥，可用于保护敏感数据。
在一些示例中，密钥多样化值可以包括计数器值。密钥多样化值的其它非限制性示例包括：每次需要新的多样化密钥时生成的随机数值，该随机数值从传送设备发送到接收设备；从传送设备和接收设备发送的计数器值的完整值；从传送设备和接收设备发送的计数器值的一部分；由传送设备和接收设备独立地维持但是不在两个设备之间发送的计数器；在传送设备与接收设备之间交换的一次性密码；以及加密散列的敏感数据。在一些示例中，密钥多样化值的一个或多个部分可以由各方使用来创建多个多样化密钥。例如，计数器可用作密钥多样化值。此外，可以使用上述示例性密钥多样化值中的一个或多个的组合。
图9是示出用于将非接触式卡与配备有接近度传感器及成像硬件和软件的NFC移动设备对齐的本文所公开的位置对齐系统的使用的流程图900。在步骤905处，位置对齐逻辑检测设备执行通信交换的请求。在步骤910处，位置对齐逻辑在其正在使用设备的接近度传感器时，测量由设备发射并反射到设备的反射能量，包括确定反射能量何时超过指示卡片对设备的接近度的预定阈值。
图10示出了非接触式卡1030靠近电话1010的接近度传感器1015的操作体积1020。随着电话进入操作体积1020时，在一个实施例中，由接近度传感器1015发射的红外波束反射回到接近度传感器1015，作为信号R 1035。随着卡片愈加靠近电话的操作体积，反射信号强度增加直到达到触发阈值，在此时接近度传感器指示出卡片是‘近(NEAR)’。在一些实施例中，在邻近度搜索期间，电话的显示器1050可以提示用户，例如，通过提供如图10所示的正在搜索卡片的通知，通过提供视觉或听觉指令，或诸如此类。
在步骤915处(图9)，当接近度传感器被触发时，位置对齐逻辑控制设备的摄像头和红外深度传感器中的至少一个，以在反射能量超过预定阈值时捕捉接近于设备的三维体积的图像系列。取决于电话上的NFC读取器的定位和摄像头的定位，可理解的是可以选择摄像头进行图像捕捉，这包括与电话的NFC接口的操作体积的至少一部分重叠的操作体积。
在步骤920处，位置对齐逻辑处理捕捉到的多幅图像，以确定卡片在接近于设备的三维体积中的位置和轨迹。如前所述，该处理可以由使用引导卡片至目标位置的历史尝试而训练的机器学习模型和同步定位与建图(SLAM)过程中的一个或两个执行。在步骤925处，位置对齐过程基于卡片的位置和轨迹来预测卡片相对于设备的投射位置，并且在步骤930处，识别投射位置与目标位置之间的一个或多个差异，包括识别被选择用于减少一个或多个差异的至少一个轨迹调整，并且识别用于实现轨迹调整的一个或多个提示，并且在步骤935处，位置对齐过程在设备的显示器上显示一个或多个提示。
图11示出了捕捉与目标体积1120内卡片1150有关的图像信息的电话1110的示例性显示器1105。显示器1105可以包括多个提示，诸如与目标位置相关联的位置提示1115、图像提示1130和箭头提示1140，这些提示可以显示给用户以辅助将卡片1150引导至目标位置。图像提示1130可以包括例如由电话1110的成像组件在位置对齐期间捕捉到的图像的一部分，并且可以有益于用户以辅助用户理解它们相对于目标的移动。箭头1140可以提供方向性辅助，例如如图11所示的示意用户向上调整卡片进行正确的对齐。也可以使用其它类型的提示，包括但不限于文本指令、符号和/或表情、听觉指令、基于颜色的引导(即，当卡片相对远离目标时将第一颜色(诸如红色)显示给用户，并且随着卡片变得对齐时将屏幕转变为绿色)。
在步骤940处(图9)，位置对齐过程可以重复以下步骤：捕捉图像信息，确定卡片的位置和轨迹，预测卡片的投射位置，识别一个或多个差异、至少一个轨迹调整和一个或多个提示，以及显示一个或多个提示直到一个或多个差异在预定阈值内为止。在步骤945处，当差异小于预定阈值时，位置对齐过程可以触发设备的读卡器对卡片的读取。在一些实施例中，位置对齐过程可以在卡片与移动设备之间的数据交换期间继续操作，例如，假如卡片在读取期间移动，则提供调整卡片位置的提示。
图12A、12B和12C是显示在检测到对齐时可以由位置对齐过程提供的提示的示例。在图12A中，当卡片与目标位置对齐时，可以提供提示1220通知用户。在一些实施例中，接口可以提供链接(诸如，链接1225)，以使得用户能够由电话发起卡片读取。在其它实施例中，对齐可以自动触发卡片读取。
在图12B中，在卡片读取期间，可以向用户提供提示，例如倒计时提示1230。另外，可以提供额外的提示，例如诸如箭头1240，以使得用户能够校正在读取期间卡片可能发生的任何移动，从而确保不会失去连接并且提高NFC通信的成功率。在读取之后，如图12C所示，显示器向用户提供关于通信交换成功或失败的通知1250。
因此，已经示出并且描述了位置对齐系统和方法，其促进非接触式卡在相对于非接触式卡读取设备的目标体积中的优选位置的定位。对齐逻辑使用从诸如红外接近度探测器、摄像头、红外传感器、点投影仪和诸如此类可用的成像设备捕捉到的信息来将卡片引导至目标位置。捕捉到的图像信息可以被处理为使用机器学习模型和/或同步定位与建图逻辑中的一个或两个识别卡片位置、轨迹和预测定位。轨迹调整和提示识别可以使用机器学习技术被智能地控制和定制，以基于用户的偏好和/或历史行为来定制引导。作为结果，改善了非接触式卡对齐的速度和准确度，并且最大化了接收到的NFC信号强度，从而减少了掉线交易的发生率。
上述技术已经讨论了各种方法，用于：一旦使用接近度传感器初始地检测到卡片的接近度时，将非接触式卡的引导放置至相对于设备的读卡器接口的期望位置。然而，应当理解，本文所公开的原理可以被扩展到使用捕捉的图像数据检测卡片的接近来增强或完全替代接近度传感器信息。捕捉的图像信息还可以被处理为：确定卡片何时处于相对于读卡器接口的特定位置，并且自动执行与用户界面元素相关联的操作，例如，由移动设备自动触发NFC读取操作或其它功能，而无需等待用户输入。这种布置使得能够在不需要用户输入的情况下用于控制操作的能力的自动触发，例如，旁路了用于与设备的用户界面元素的人类交互的需要。
根据一个方面，图像处理逻辑415(图4)可以被增强以包括用于确定图像参数的程序代码，所述图像参数可以暗示卡片对读卡器的接近度。例如，图像参数可以与图像的接近度特征有关，即，指示出物体可能接近于摄像头的特征。在一些实施例中，读卡器可以被定位在与用于捕捉图像的设备的摄像头相同的表面，并因此，图像信息还可以指示卡片对读卡器的接近度。在各种实施例中，读卡器/摄像头可以被定位在设备的正面或背面。
在一些实施例中，图像参数包括图像的暗度等级和/或复杂度等级中的一个或多个。例如，现在简要参考图13A和13B，设备1310可以是具有非接触式卡读取接口的设备，该接口如上所述被配置为：例如当移动卡片1320接近于设备1310时从非接触式卡1320检索MAC密码。例如，设备可以发送小应用程序选择消息，其具有NDEF产生型小应用程序的小应用程序ID，其中，小应用程序可以是存储在非接触式卡的存储器中并可以在由非接触式卡的处理组件执行时操作以产生NDEF标签的小应用程序。根据一个方面，可以使用设备的摄像头捕捉图像系列，并且可以分析暗度等级和/或复杂度等级以确定卡片何时可以在距设备的优选距离，以从非接触式卡的NDEF生产型小应用程序中自动触发NFC读取操作的行进。
在图13A和13B中，仅出于解释的目的，在设备1310的显示器1340上示出了图像1320，尽管没有必要在设备1310上显示如本文所公开的用于确定卡片接近度的捕捉到的图像。
根据一个实施例，当设备发起NFC通信时(例如，通过用户在设备的用户界面上选择NFC读取操作(诸如，按钮1225)，或者通过设备例如从第三方(诸如，商家应用或移动通信设备)接收用于设备发起与卡片的NFC通信的请求等等)，设备可以捕捉接近于设备的空间体积的图像系列。可以处理图像系列以识别该系列中的一个或多个图像的一个或多个图像参数，包括但不限于图像的暗度等级或复杂度等级。复杂度等级和/或暗度等级可用于触发NFC读取。替选地或结合地，图像处理可以包括识别图像系列或部分图像系列的暗度和/或复杂度等级中的趋势和/或图样，其暗示了卡片的行进。指示卡片可以是相对于设备的优选距离的图像系列内的趋势和/或图样的识别可用于自动触发NFC读取。
例如，如图13A-13C所示，当卡片距设备更远时，捕捉到的图像(这里表示为图像1330A)可以比图像1330B相对更亮，该图像1330B是随着卡片1320靠近设备时在相对更晚时间捕捉到的。如图13B所示，随着卡片愈加靠近，图像会变得更暗，直到如图13C所示，捕捉到的图像(图13C中不可见)是暗的，卡片1320阻挡了光出现在图像中。这可能是因为随着卡片靠近设备，卡片(或手)可能阻挡由摄像头接收到的环境光。
如所提及到的，响应于捕捉到的图像系列中的暗度等级、暗度等级趋势、复杂度等级和/或复杂度等级趋势，可以确定位于距设备的优选距离处的卡片存在。具体而言，可以通过处理图像系列的像素值以识别每个处理过的像素的暗度等级来确定卡片存在。例如，将灰阶值分配给像素。图像的暗度等级可以通过求图像像素的暗度等级的平均值来确定。在一些实施例中，可以将暗度等级和阈值进行比较，所述阈值对应于当卡片是距设备的优选距离(例如，这样的距离支持成功的NFC读取操作)时的暗度等级。在一些实施例中，阈值可以是绝对阈值；例如，在‘0’指示白色且‘1’指示暗色的系统中，当暗度等级等于或大于0.8时，卡片可以被认为‘存在’，并且读卡器可以被启用。在其它实施例中，阈值可以是相对阈值，其考虑到在其中将要发生通信交换的外界环境的环境光。在这种实施例中，捕捉到的第一图像可以提供基线暗度等级，并且阈值可以与超过用以触发NFC通信的阈值的量有关；例如，阈值可以是相对阈值。例如，在初始暗度等级为0.8的昏暗房间中，可以期望延迟触发NFC通信，直到暗度等级等于或大于0.95。
除了基于单独计算出的暗度等级而触发NFC通信之外，系统还考虑了识别用于触发NFC读取的图像暗度等级的趋势或图样。识别趋势可以包括，例如，确定跨图像集的平均值，并且当跨图像集的平均值满足阈值时触发读取。例如，尽管单个图像可能超过阈值，但是卡片的位置可能不够稳定以执行NFC读取，并因此，可能期望在触发读取之前指定出超过暗度阈值的连续捕捉到的图像的预定数量。额外地或替选地，可以监测连续处理过的图像以识别峰和/或坪，即，在连续图像之间保持的暗度等级的突然转变，其指示读卡器的活动。
在一些实施例中，可以通过求计算出的像素暗度值的至少一个子集的平均值，而确定整幅图像的暗度等级。在一些实施例中，可以加权某些暗度值以增加它们与暗度等级计算的相关性；例如，已知的接近读卡器或更接近识别特征的那些图像部分可以比远离读卡器的那些部分具有更高的权重。
如上所述，复杂度等级可以被计算用于每幅捕捉到的图像，其中复杂度等级主要与捕捉到的图像内的像素值的频率分布有关。在一个实施例中，通过将每个像素的像素值与一个或多个相邻像素的像素值进行比较，而可以逐个像素地确定复杂度值。如图13B所示，随着卡片愈加靠近设备，如果卡片被正确定位，则背景图像可能被卡片遮盖。默认情况下，随着卡片覆盖图像，图像会变得更加一致，并且相邻像素大致包含相同的像素值。在各种实施例中，复杂度可以被确定用于图像中的每个像素，或用于图像内先前识别出的定位处的像素子集。每个像素的复杂度可以通过检查相邻像素值而确定。可以通过求计算出的像素复杂度值的至少一个子集的平均值，而确定整幅图像的复杂度等级。在一些实施例中，可以加权某些复杂度等级以增加它们与复杂度计算的相关性；例如，已知的接近读卡器或识别出的特征的那些图像部分可以比远离读卡器或识别出的特征的那些部分具有更高的权重。
在其它实施例中，诸如那些本文所公开的机器学习方法可以增强图像处理，例如，通过以连续图像中的像素暗度/像素复杂度值识别图样(指示出接近读卡器的已知卡片活动)。这种图样可以包括例如像素暗度/复杂度等级，其以已知方式(即，从上到下或从下到上变暗)改变。图样还可以包括图像元素(诸如，条纹、图标、印花等)，其辅助卡片识别，并且如上所述可用于提供用于正确放置特别识别出的卡片的提示。随时间推移，与成功和未成功读取有关的信息可用于确定适当的图像图样建立用于成功的NFC卡片通信交换的卡片存在。
图14是可以使用上述暗度和/或复杂度图像属性中的一个或两个执行用于触发NFC卡片读取的示例性步骤的流程图。在步骤1410处，近场通信可以由设备发起。近场通信的发起可以由于设备上的用户界面元素(诸如，图12A中的读取(READ)按钮1225)的选择而发生。替选地或结合地，近场通信的发起可以作为由应用在设备上执行的动作的结果而发生，例如利用来自卡片的密码用于认证或其它目的的应用。
在NFC通信的发起期间，在步骤1420处，设备的摄像头(诸如，前置摄像头)可以捕捉设备摄像头正面的空间体积的图像系列。在一些实施例中，每秒可以捕捉60、120、240或更多幅图像，尽管本公开不限于捕捉系列中图像的任意特定数量。在步骤1430处，可以处理图像以识别一个或多个图像参数，诸如表示卡片与设备之间距离的暗度等级。在步骤1440处，将处理过的图像的暗度等级与预定暗度等级(例如，与用于近场通信操作的优选距离相关联的暗度等级)进行比较。在步骤1450处，当确定暗度等级对应于NFC读取操作的优选暗度等级时，可以自动触发NFC读取操作，例如传递来自卡片的小应用程序的密码。
在一些实施例中，NFC读取操作的自动触发可以旁路掉或替换用户界面元素历史性提供的触发。例如，在一些实施例中，可以在设备上提供图形用户界面元素，诸如读取按钮(1225)，使得当用户确定卡片可以相对于设备被适当定位时用户能够激活NFC通信。在一些实施例中，用户界面元素可以与诸如读取操作的功能相关联。可以理解，其它用户界面元素可以使用本文所述的技术触发，并且各种对应的关联功能可以自动触发。如本文所公开的自动触发可以减少与历史性控制的用户界面元素相关联的延迟和不准确性，从而改善NFC通信流和成功率。
因此，已经示出并且描述了一种用于使用捕捉到的图像信息来检测卡片的存在以触发NFC读取的系统和方法。这种系统可以利用如上面更详细地描述的机器学习方法和/或SLAM方法，以在触发卡片读取之前提供额外的指导。采用这种布置，卡片的放置得到改善并且NFC通信交换的成功率可以得到提高。
如本申请所使用的，术语“系统”、“组件”和“单元”旨在是指计算机相关实体，硬件、硬件与软件的组合、软件或正在执行中的软件，其示例是本文所描述的那样。例如，组件可以是但不限于：运行在处理器上的进程、处理器、硬盘驱动器、多个存储驱动器、(光和/或磁存储介质的)非暂时性计算机可读介质、对象、可执行文件、执行线程、程序和/或计算机。举例来说，运行在服务器上的应用和服务器两者都可以是组件。一个或多个组件可以驻留在进程和/或执行线程内，并且组件可以本地化在一台计算机上和/或分布在两台或更多台计算机之间。
此外，组件可以由各种类型的通信介质彼此通信地耦合以协调操作。该协调可以涉及信息的单向或双向交换。例如，组件可以以经由通信介质传递的信号的形式传递信息。该信息可以被实现为分配给各种信号线的信号。在这种分配中，每条消息都是信号。然而，其它实施例可以替选地利用数据消息。这种数据消息可以通过各种连接被发送。示例性连接包括并行接口、串行接口和总线接口。
一些实施例可以使用表述“一个实施例”或“实施例”及其衍生词来描述。这些术语意味着结合实施例描述的特定特征、结构或特性被包括在至少一个实施例中。短语“在一个实施例中”在说明书中各个地方的出现不一定全都指代同一实施例。此外，除非另有说明，上述特征被认为能以任何组合一起使用。因此，任何单独讨论的特征可以彼此组合使用，除非注意到这些特征彼此不兼容。
主要参考本文所使用的符号和命名，本文的详细描述可以依据可能被实施为在计算机或计算机网络上的程序过程上执行的功能块或单元来呈现。这些过程性描述和表示由本领域技术人员使用以将他们工作的实质最有效地传达给向本领域其他技术人员。
这里的过程一般被构思为一个自洽序列的导致期望结果的操作。这些操作是那些需要对物理量进行物理操控的操作。虽然不是必须的，但是通常这些物理量采取能够被存储、传输、组合、比较和以其它方式操控的电、磁或光信号的形式。主要是出于习惯用语的原因，有时将这些信号称为比特、数值、元件、符号、字符、术语、数字等经证明是方便的。然而，应当注意，所有的这些和类似术语都与适当的物理量相关联，并且仅仅是应用于那些量的方便标记。
此外，执行的操控经常以诸如添加或比较之类的术语指代，这常与人工操作员执行的心理操作相关联。在本文所述的形成一个或多个实施例的一部分的任何操作中，人类操作员的这种能力不是必需的，或者在大多数情况下不是可取的。相反，这些操作是机器操作。用于执行各种实施例的操作的有用机器包括通用数字计算机或类似的设备。
一些实施例可以使用表述“耦合”和“连接”及其衍生词来描述。这些术语不一定旨在作为彼此的同义词。例如，一些实施例可以使用术语“连接”和/或“耦合”来描述，以指示两个或更多个元件彼此直接物理或电接触。然而，术语“耦合”也可以意味着两个或更多个元件彼此不直接接触，但仍然彼此协作或作用。
需要强调的是，提供本公开的摘要是为了允许读者快速确定本技术公开的实质。提交本摘要基于这样的理解，即本摘要将不用于解释或限制权利要求的范围或含义。另外，在前面的详细描述中，各种特征在单个实施例中组合在一起以精简本公开。本公开的方法并不应被解释为反映了要求保护的实施例需要比每项权利要求中所明确叙述的特征更多特征的意图。相反，如以下权利要求所反映的，发明性主题在于要少于单个所公开实施例的所有特征。因此，以下权利要求由此被合并到详细描述中，其中每项权利要求作为单独实施例独立存在。在所附权利要求中，术语“包括(including)”和“其中(in which)”分别用作相应的术语“包括(comprising)”和“其中(wherein)”的简明英语等同物。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用作标记，并非旨在对其对象强加数字要求。
上述已经描述的内容包括所公开架构的示例。当然，不可能描述组件和/或方法中的每个可想象到的组合，但是本领域普通技术人员可以认识到，许多进一步的组合和排列是可能的。因此，该新颖架构旨在涵盖落入所附权利要求的精神和范围内的所有此类替换、修改和变型。

Claims (20)

1.一种用于控制设备与交易卡之间的无线通信的方法，包括：
发起所述设备与所述交易卡之间的近场通信，以从所述交易卡的小应用程序向所述设备传递密码；
由所述设备的前置摄像头捕捉所述交易卡的图像系列；
处理所述图像系列的每幅图像，以识别与所述交易卡距所述设备的正面的距离相关联的暗度等级；
将每个识别出的暗度等级与预定暗度等级进行比较，所述预定暗度等级与针对所述设备与所述交易卡之间的近场通信读取操作的优选距离相关联；并且
响应于所述识别出的暗度等级对应于与针对所述近场通信读取操作的优选距离相关联的预定暗度等级，来自动触发所述设备与所述交易卡之间的近场通信读取操作，以从所述交易卡的小应用程序向所述设备传递所述密码。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述自动触发的步骤包括：自动执行与被设置在所述设备的显示器的图形用户界面上的用户界面输入元素相关联的功能的步骤，其中所述功能包括所述近场通信读取操作。
3.根据权利要求1所述的方法，包括以下步骤：识别针对所述图像系列的每幅图像的暗度等级以提供暗度等级系列，并且分析所述暗度等级系列以识别暗度等级的图样，其中响应于所述暗度等级的图样，发生所述设备与所述交易卡之间的近场通信读取操作的自动触发。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，导致所述近场通信读取操作的自动触发的暗度等级的图样包括：超过了与针对所述近场通信读取操作的优选距离相关联的所述预定暗度等级的预定数量的连续暗度等级之一。
5.根据权利要求3所述的方法，其中，导致所述近场通信读取操作的自动触发的暗度等级的图样包括：超过了与针对所述近场通信读取操作的优选距离相关联的所述预定暗度等级的暗度等级的预定总数。
6.根据权利要求3所述的方法，其中，导致所述近场通信读取操作的自动触发的暗度等级的图样指示出以下一个或多个：所述暗度等级系列中的暗度趋势或暗度峰或暗度坪。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述图像系列的每幅图像由多个像素组成，并且其中对于每幅图像，所述多个像素的子集被用于识别针对所述图像的暗度等级。
8.根据权利要求6所述的方法，还包括以下步骤：处理所述图像系列以识别所述交易卡的特征，并且其中用于识别每幅图像的暗度等级的多个像素的子集包括所述特征。
9.根据权利要求7所述的方法，其中，针对至少一幅图像的暗度等级包括所述至少一幅图像的多个像素的子集的像素值的平均值。
10.根据权利要求8所述的方法，其中，针对所述至少一幅图像的暗度等级包括所述至少一幅图像的像素值的加权平均值，其中像素的权重基于所述像素对所述特征的接近度来确定。
11.根据权利要求6所述的方法，其中，所述图像的多个像素被分摊到多个像素子集中，每个像素子集包括子集暗度等级，并且所述图像的暗度等级使用所述多个像素子集的子集暗度等级来确定。
12.根据权利要求6所述的方法，还包括以下步骤：
处理所述图像系列的每幅图像以识别所述图像的复杂度等级；
将每个识别出的复杂度等级与预定复杂度等级进行比较，所述预定复杂度等级与针对所述设备与所述交易卡之间的近场通信读取操作的优选距离相关联；并且
响应于识别出的复杂度等级对应于与针对所述近场通信读取操作的优选距离相关联的预定复杂度等级，来自动触发所述设备与所述交易卡之间的近场通信读取操作，以从所述交易卡的小应用程序向所述设备传递所述密码。
13.根据权利要求11所述的方法，其中，处理图像系列的每幅图像以识别所述图像的复杂度等级的步骤包括以下步骤：对于每幅图像，
识别针对每个像素的复杂度等级，所述针对每个像素的复杂度等级对应于像素的暗度等级或颜色中的一个或多个与相邻像素的暗度等级或颜色之间的差异；并且
使用所述图像的多个像素的复杂度等级来确定所述图像的复杂度等级。
14.根据权利要求1所述的方法，其中，响应于在所述设备的用户界面处接收到READ输入命令，而发生发起所述设备与所述交易卡之间的近场通信以从所述交易卡的小应用程序向所述设备传递所述密码的的步骤。
15.一种设备，包括：
前置摄像头，其被配置为响应于在设备与交易卡之间发起近场通信以从所述交易卡的小应用程序向所述设备传递密码，来捕捉所述交易卡的图像系列；
近场通信接口；
处理器，其耦合到所述正面摄像头和所述近场通信接口；
非易失性存储装置设备，包括存储在其上的程序代码，所述程序代码当由所述处理器执行时能操作为：
处理所述图像系列的每幅图像，以识别与所述交易卡距所述设备的正面的距离相关联的暗度等级；
将每个识别出的暗度等级与预定暗度等级进行比较，所述预定暗度等级与针对所述设备与所述交易卡之间的近场通信读取操作的优选距离相关联；并且
响应于识别出的暗度等级对应于与针对所述近场通信读取操作的优选距离相关联的预定暗度等级，来自动触发所述设备与所述交易卡之间的近场通信读取操作，以从所述交易卡的小应用程序向所述设备传递所述密码。
16.根据权利要求15所述的设备，其中，所述程序代码当由所述处理器执行时还能操作为：
处理所述图像系列的每幅图像以识别所述图像的复杂度等级；
将每个识别出的复杂度等级与预定复杂度等级进行比较，所述预定复杂度等级与针对所述设备与所述交易卡之间的近场通信读取操作的优选距离相关联；并且
响应于识别出的复杂度等级对应于与针对所述近场通信读取操作的优选距离相关联的预定复杂度等级，来自动触发所述设备与所述交易卡之间的近场通信读取操作，以从所述交易卡的小应用程序向所述设备传递所述密码。
17.根据权利要求16所述的设备，其中，所述程序代码当由所述处理器执行时还能操作为：处理所述图像系列以检测特征，每幅图像由多个像素组成，并且根据每个像素对所述特征的接近度，而加权每个像素对所述图像的暗度等级或复杂度等级中的一个或多个的贡献。
18.根据权利要求16所述的设备，还包括用户界面元素，所述用户界面元素被配置为当由用户选择时执行功能，并且其中所述程序代码当由所述处理器执行时还能操作为：响应于所述暗度等级或复杂度等级中的一个或多个而自动执行所述用户界面元素的功能，并且其中所述功能是所述近场通信读取操作。
19.一种系统，包括：
交易卡，其被配置用于近场通信，所述交易卡包括存储器，所述存储器存储了包含密码的小应用程序；
被配置用于与所述交易卡进行近场通信的设备，所述设备包括：
近场通信接口；
摄像头，其被配置为响应于在所述设备与所述交易卡之间发起近场通信交换而捕捉所述交易卡的图像系列，所述图像系列用于控制所述近场通信接口从所述交易卡的小应用程序检索密码；
处理器，其耦合到摄像头；
非易失性存储设备，包括存储在其上的程序代码，所述程序代码当由所述处理器执行时能操作为：
处理所述图像系列的每幅图像，以识别与所述交易卡距所述设备的距离相关联的暗度等级；
将每个识别出的暗度等级与预定暗度等级进行比较，所述预定暗度等级与针对所述设备与所述交易卡之间的近场通信读取操作的预认定距离相关联；并且
响应于识别出的暗度等级对应于与针对近场通信读取操作的预认定距离相关联的预定暗度等级，来自动触发所述设备与所述交易卡之间的近场通信读取操作，以在所述近场通信接口处从所述交易卡的小应用程序接收密码。
20.根据权利要求19所述的系统，其中，所述程序代码当由所述处理器执行时还能操作为：
处理所述图像系列的每幅图像以识别所述图像的复杂度等级；
响应于识别出的复杂度等级对应于与针对所述近场通信读取操作的预认定距离相关联的预定复杂度等级，来自动触发所述设备与所述交易卡之间的近场通信读取操作，以从所述交易卡的小应用程序向所述设备传递所述密码。
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