CN117494851A - 业务的预约方法、装置、计算机存储介质以及电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种业务的预约方法、装置、计算机存储介质以及电子设备。涉及金融科技领域或其他相关领域，该方法包括：在接收到用户发送的业务预约请求的情况下，获取用户在预设时间段内的待识别图像数据，其中，业务预约请求是指用户预约办理目标业务的请求，待识别图像数据用于校验用户的身份信息；将待识别图像数据输入图像识别模型，对待识别图像数据进行处理，输出处理后图像数据，根据M个候选认证图像数据对处理后图像数据进行校验，得到校验结果；根据校验结果响应业务预约请求，得到执行结果，并根据执行结果向用户发送提示信息。通过本申请，解决了相关技术中在用户进行目标业务的预约时办理效率低的问题。

Description

业务的预约方法、装置、计算机存储介质以及电子设备

技术领域

本申请涉及金融科技领域或其他相关领域，具体而言，涉及一种业务的预约方法、装置、计算机存储介质以及电子设备。

背景技术

随着应用程序的快速发展，用户可以在金融机构的应用程序上办理多种金融业务，例如可以在应用程序上实现转账等业务，但依然有部分业务需要在金融机构的线下网点进行办理。当用户需要在线下网点办理业务时，需要在办理现场进行取号排队，从而很容易导致用户因长时间排队产生消极情绪，进而降低客户对该机构的满意度。

针对相关技术中在用户进行目标业务的预约时办理效率低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种业务的预约方法、装置、计算机存储介质以及电子设备，以解决相关技术中在用户进行目标业务的预约时办理效率低的问题。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种业务的预约方法。该方法包括：在接收到用户发送的业务预约请求的情况下，获取用户在预设时间段内的待识别图像数据，其中，业务预约请求是指用户预约办理目标业务的请求，待识别图像数据用于校验用户的身份信息；将待识别图像数据输入图像识别模型，对待识别图像数据进行处理，输出处理后图像数据，根据M个候选认证图像数据对处理后图像数据进行校验，得到校验结果，其中，图像识别模型由预设图像识别模型训练得到，候选认证图像数据是指用户存储的历史图像数据，M为正整数；根据校验结果响应业务预约请求，得到执行结果，并根据执行结果向用户发送提示信息。

可选地，将待识别图像数据输入图像识别模型，对待识别图像数据进行处理，输出处理后图像数据，根据M个候选认证图像数据对处理后图像数据进行校验，得到校验结果包括：分别对待识别图像数据以及M个候选认证图像数据进行灰度处理，得到灰度图像数据和M个灰度认证图像数据，并通过图像识别模型对灰度图像数据和M个灰度认证图像数据进行像素点的特征提取处理，得到待识别编码直方图以及M个认证编码直方图；计算待识别编码直方图以及M个认证编码直方图的相似度，得到M个相似度数据；确定M个相似度数据中的最大相似度数据，并判断最大相似度数据是否小于等于第一预设阈值，得到判断结果，根据判断结果生成校验结果。

可选地，根据判断结果生成校验结果包括：在判断结果表征最大相似度数据小于等于第一预设阈值的情况下，生成结果类型为认证成功的校验结果；在判断结果表征最大相似度数据大于第一预设阈值的情况下，生成结果类型为认证失败的校验结果。

可选地，获取用户在预设时间段内的待识别图像数据包括：获取用户在预设时间段内的图像视频，并根据预设时间间隔从图像视频中提取图像数据，得到N个候选图像数据，其中，N为正整数；对N个候选图像数据进行清晰度计算，得到N个清晰度数值；对N个清晰度数值进行降序排序，得到清晰度排列，并将清晰度排列中预设位置的清晰度数值关联的候选图像数据确定为待识别图像数据。

可选地，图像识别模型通过以下方式训练得到：采集X个样本图像数据，并对X个样本图像数据进行灰度处理，得到X个处理后样本图像数据，其中，X为正整数；分别对X个处理后样本图像数据进行像素点的特征提取处理，得到X个编码直方图，并将X个处理后样本图像数据和X个编码直方图进行组合，得到X组图像数据；利用X组图像数据训练预设图像识别模型，得到识别精确值，判断识别精确值与第二预设阈值的数值关系；在识别精确值小于第二预设阈值的情况下，调整预设图像识别模型的模型参数，直至调整后的预设图像识别模型的识别精确值大于等于第二预设阈值，将调整后的预设图像识别模型确定为图像识别模型。

可选地，根据校验结果响应业务预约请求，得到执行结果，并根据执行结果向用户发送提示信息包括：在校验结果为认证成功的情况下，识别业务预约请求，得到用户预约办理目标业务的业务类型以及办理时间；将业务类型、办理时间以及身份信息进行组合，得到审核信息，在对审核信息进行核查后，向用户发送第一提示信息，其中，第一提示信息用于提示用户预约成功；在校验结果为认证失败的情况下，向用户发送第二提示信息，其中，第二提示信息用于提示用户预约失败。

可选地，在接收到用户发送的业务预约请求的情况下，获取用户在预设时间段内的待识别图像数据之前，方法还包括：获取用户的用户类型，其中，用户类型包括初次办理用户类型以及非首次办理用户类型；在用户类型为初次办理用户类型的情况下，向用户发送身份信息填写请求，并在接收到用户基于业务办理平台填写的身份信息的情况下，执行在接收到用户发送的业务预约请求的情况下，获取用户在预设时间段内的待识别图像数据的步骤；在用户类型为非首次办理用户类型的情况下，向用户发送平台登录请求，并在用户通过预设登录方式登录业务办理平台的情况下，执行在接收到用户发送的业务预约请求的情况下，获取用户在预设时间段内的待识别图像数据的步骤，其中，预设登录方式至少包括以下之一：账号登录方式以及图像识别登录方式。

为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种业务的预约装置。该装置包括：第一获取单元，用于在接收到用户发送的业务预约请求的情况下，获取用户在预设时间段内的待识别图像数据，其中，业务预约请求是指用户预约办理目标业务的请求，待识别图像数据用于校验用户的身份信息；输入单元，用于将待识别图像数据输入图像识别模型，对待识别图像数据进行处理，输出处理后图像数据，根据M个候选认证图像数据对处理后图像数据进行校验，得到校验结果，其中，图像识别模型由预设图像识别模型训练得到，候选认证图像数据是指用户存储的历史图像数据，M为正整数；响应单元，用于根据校验结果响应业务预约请求，得到执行结果，并根据执行结果向用户发送提示信息。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质用于存储程序，其中，程序运行时控制计算机存储介质所在的设备执行一种业务的预约方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包含一个或多个处理器和存储器；存储器中存储有计算机可读指令，处理器用于运行计算机可读指令，其中，计算机可读指令运行时执行一种业务的预约方法。

通过本申请，采用以下步骤：在接收到用户发送的业务预约请求的情况下，获取用户在预设时间段内的待识别图像数据，其中，业务预约请求是指用户预约办理目标业务的请求，待识别图像数据用于校验用户的身份信息；将待识别图像数据输入图像识别模型，对待识别图像数据进行处理，输出处理后图像数据，根据M个候选认证图像数据对处理后图像数据进行校验，得到校验结果，其中，图像识别模型由预设图像识别模型训练得到，候选认证图像数据是指用户存储的历史图像数据，M为正整数；根据校验结果响应业务预约请求，得到执行结果，并根据执行结果向用户发送提示信息，解决了相关技术中在用户进行目标业务的预约时办理效率低的问题，通过获取用户在预设时间段内的待识别图像数据，将待识别图像数据输入图像识别模型，得到处理后图像数据，根据M个候选认证图像数据对处理后图像数据进行校验，得到校验结果，基于校验结果响应业务预约请求，并向用户发送提示信息，进而达到了提高用户在语音办理目标业务时的效率的效果。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是根据本申请实施例提供的业务的预约方法的流程图；

图2是根据本申请实施例提供的业务办理平台的示意图；

图3是根据本申请实施例提供的图像采集方法的示意图；

图4是根据本申请实施例提供的图像识别模型的训练方法的示意图；

图5是根据本申请实施例提供的业务的预约装置的示意图；

图6是根据本申请实施例提供的电子设备的示意图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

需要说明的是，本公开所涉及的相关信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于展示的数据、分析的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。

下面结合优选的实施步骤对本发明进行说明，图1是根据本申请实施例提供的业务的预约方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤S101，在接收到用户发送的业务预约请求的情况下，获取用户在预设时间段内的待识别图像数据，其中，业务预约请求是指用户预约办理目标业务的请求，待识别图像数据用于校验用户的身份信息。

具体地，目标业务可以为用户待办理的金融业务，待识别图像数据可以为用户的人脸图像信息，为了缩短用户在金融机构的线下网点进行等待的时间，可以通过利用移动终端上安装的业务办理平台进行业务的办理预约，当用户基于业务办理平台发送业务预约请求时，通过响应接收到的业务预约请求，并利用图像处理设备调用用户使用的移动终端的拍摄设备，对用户的人脸图像信息进行采集，以此得到待识别图像数据。

需要说明的是，图2是根据本申请实施例提供的业务办理平台的示意图，如图2所示，该业务办理平台包括前台模块、身份识别模块、短信平台模块、批量处理模块、人脸识别模块、宣传页模块，其中，用户可以在前台模块提交业务预约请求、身份信息等相关信息，身份识别模块和人脸识别模块可以对这些信息进行审核，若审核通过，通过批量处理模块以及短信平台模块给通过审核的用户发送短信通知。如果审核未通过，也同样通过批量处理模块以及短信平台模块给用户进行告知，宣传页模块可以展示金融机构中的金融产品，进而能够方便用户查看。此外，由于业务办理平台关联的数据库中存储有多个数据，为了提升系统的可靠性，可以对该平台关联的系统添加后台控制系统，使得在平台系统发生故障时，可以维持正常运行，确保人脸识别正常工作，也保证了客户个人基本信息的安全性，确认数据库的数据不会丢失。

步骤S102，将待识别图像数据输入图像识别模型，对待识别图像数据进行处理，输出处理后图像数据，根据M个候选认证图像数据对处理后图像数据进行校验，得到校验结果，其中，图像识别模型由预设图像识别模型训练得到，候选认证图像数据是指用户存储的历史图像数据，M为正整数。

具体地，在获取到用户在预设时间段内的待识别图像数据后，为了判断该用户与登录业务办理平台的业务账号是否为关联账号，可以通过对待识别图像数据与存储在数据库的多个候选认证图像数据进行对比校验，其中，数据库可以为yml档案。

在将待识别图像数据和候选认证图像数据进行对比校验时，首先需要基于图像识别模型对待识别图像数据和多个候选认证图像数据进行处理，其中，图像识别模型可以基于Opencv(图像视觉库)中的Haar级联分类器的人脸检测器以及局部二进制编码直方图算法配置得到，在利用图像识别模型进行处理时，Haar级联分类器使用预设函数检测面部，检测通过Haar级联分类器的面部图像将会被粉色矩形方框标识，并且将其储存在特定的数据库中，以备后面识别进行调用，其中，预设函数可以为haarcascade_frontalface_default.xml函数。

步骤S103，根据校验结果响应业务预约请求，得到执行结果，并根据执行结果向用户发送提示信息。

具体地，在基于图像识别模型处理待识别后图像数据，并根据候选认证图像数据对处理后图像数据进行校验后，对校验结果的结果类型进行判断，进而由不同的校验结果执行不同的业务预约操作，当校验结果为校验成功时，通过识别业务预约请求的信息，得到用户期望办理目标业务的业务类型以及办理时间，根据业务类型以及办理时间进行预约，并将预约后的执行结果发送至用户。

本申请实施例提供的业务的预约方法，通过在接收到用户发送的业务预约请求的情况下，获取用户在预设时间段内的待识别图像数据，其中，业务预约请求是指用户预约办理目标业务的请求，待识别图像数据用于校验用户的身份信息；将待识别图像数据输入图像识别模型，对待识别图像数据进行处理，输出处理后图像数据，根据M个候选认证图像数据对处理后图像数据进行校验，得到校验结果，其中，图像识别模型由预设图像识别模型训练得到，候选认证图像数据是指用户存储的历史图像数据，M为正整数；根据校验结果响应业务预约请求，得到执行结果，并根据执行结果向用户发送提示信息，解决了相关技术中在用户进行目标业务的预约时办理效率低的问题，通过获取用户在预设时间段内的待识别图像数据，将待识别图像数据输入图像识别模型，得到处理后图像数据，根据M个候选认证图像数据对处理后图像数据进行校验，得到校验结果，基于校验结果响应业务预约请求，并向用户发送提示信息，进而达到了提高用户在语音办理目标业务时的效率的效果。

校验结果是通过校验图像识别模型输出的处理后图像数据和待识别图像数据确定的，可选地，在本申请实施例提供的业务的预约方法中，将待识别图像数据输入图像识别模型，对待识别图像数据进行处理，输出处理后图像数据，根据M个候选认证图像数据对处理后图像数据进行校验，得到校验结果包括：分别对待识别图像数据以及M个候选认证图像数据进行灰度处理，得到灰度图像数据和M个灰度认证图像数据，并通过图像识别模型对灰度图像数据和M个灰度认证图像数据进行像素点的特征提取处理，得到待识别编码直方图以及M个认证编码直方图；计算待识别编码直方图以及M个认证编码直方图的相似度，得到M个相似度数据；确定M个相似度数据中的最大相似度数据，并判断最大相似度数据是否小于等于第一预设阈值，得到判断结果，根据判断结果生成校验结果。

具体地，图3是根据本申请实施例提供的图像采集方法的示意图，如图3所示，在利用图像识别模型对待识别图像数据进行处理前，首先需要获取待识别图像数据，待识别图像数据可以通过调用移动终端的摄像设备对用户进行人脸图像拍摄得到，例如，当移动终端为电脑时，首先需要判断摄像头是否处于开启状态，并在摄像头处于开启状态的情况下采集用户的待识别图像数据(也即有效的人脸图像)，为了提高业务执行效率，可以将待识别图像数据以及从数据库中获取的多个候选认证图像数据进行灰度处理，进而得到灰度图像数据和多个灰度认证图像数据，以此实现图像数据的收集。

可选地，将灰度图像数据和每个灰度认证图像数据输入训练后的图像识别模型中，对灰度图像数据和每个灰度认证图像数据进行像素点的提取，也即对每一灰度图像数据和灰度认证图像数据中的像素区域进行特征提取操作，从而获得图像的编码直方图，也即得到待识别编码直方图和多个认证编码直方图。然后将待识别编码直方图和每个认证编码直方图进行特征比对，根据比对结果计算相似度数据，其中，计算相似度数据的方式可以包括余弦相似度算法、哈希相似度算法等。在从多个相似度数据中筛选出数值最大的相似度数据，判断该相似度数据是否满足校验条件，也即判断最大相似度数据是否小于等于第一预设阈值，得到判断结果，根据判断结果生成校验结果。

需要说明的是，在利用图像识别模型对待识别图像数据进行处理前，需要判断待识别图像数据是否为该用户在预设时间段内的图像数据，此时可以通过对待识别图像数据进行特征提取，进而根据提取后的图像特征实现识别操作。本实施例通过利用图像识别模型对待识别图像数据进行校验，得到校验结果，进而根据校验结果执行预约操作，提高了办理业务的安全性，并保障了用户信息的安全。

可选地，在本申请实施例提供的业务的预约方法中，根据判断结果生成校验结果包括：在判断结果表征最大相似度数据小于等于第一预设阈值的情况下，生成结果类型为认证成功的校验结果；在判断结果表征最大相似度数据大于第一预设阈值的情况下，生成结果类型为认证失败的校验结果。

具体地，在根据比对结果计算相似度数据，并判断最大相似度数据是否满足校验条件时，若最大相似度数据小于等于第一预设阈值，可以将校验结果确定为认证成功；若最大相似度数据大于第一预设阈值，此时可以将校验结果确定为认证失败。进而可以根据不同类型的校验结果执行不同的业务预约操作。本实施例通过利用判断结果确定校验结果，能够提高校验效率，进而提高业务的执行效率。

待识别图像数据是基于用户的图像视频确定的，可选地，在本申请实施例提供的业务的预约方法中，获取用户在预设时间段内的待识别图像数据包括：获取用户在预设时间段内的图像视频，并根据预设时间间隔从图像视频中提取图像数据，得到N个候选图像数据，其中，N为正整数；对N个候选图像数据进行清晰度计算，得到N个清晰度数值；对N个清晰度数值进行降序排序，得到清晰度排列，并将清晰度排列中预设位置的清晰度数值关联的候选图像数据确定为待识别图像数据。

具体地，在获取待识别图像数据时，通过调用摄像权限，确保摄像设备可以精准的捕捉到人脸特征图像，进而获取用户的图像视频，并设置好每一帧图像的预设时间间隔，利用预设时间间隔从图像视频中提取图像数据，得到候选图像数据。

可选地，为了保障识别的精确度，需要对候选图像数据进行清晰度计算，得到多个清晰度数值，并从多个清晰度数值中找到数值最大的清晰度数值，将该清晰度数值关联的候选图像数据确定为待识别图像数据。本实施例通过利用图像视频确定待识别图像数据，进而得到精确度更高的图像数据，能够提高图像识别模型的精确度。

可选地，在本申请实施例提供的业务的预约方法中，图像识别模型通过以下方式训练得到：采集X个样本图像数据，并对X个样本图像数据进行灰度处理，得到X个处理后样本图像数据，其中，X为正整数；分别对X个处理后样本图像数据进行像素点的特征提取处理，得到X个编码直方图，并将X个处理后样本图像数据和X个编码直方图进行组合，得到X组图像数据；利用X组图像数据训练预设图像识别模型，得到识别精确值，判断识别精确值与第二预设阈值的数值关系；在识别精确值小于第二预设阈值的情况下，调整预设图像识别模型的模型参数，直至调整后的预设图像识别模型的识别精确值大于等于第二预设阈值，将调整后的预设图像识别模型确定为图像识别模型。

具体地，图4是根据本申请实施例提供的图像识别模型的训练方法的示意图，如图4所示，在基于图像识别模型进行图像数据的处理前，需要对图像识别模型进行训练，首先采集多个样本图像数据(也即获取多个人脸图像)，并将每个样本图像数据进行灰度处理，得到处理后样本图像数据，也即得到多个人脸灰度图像，将多个人脸灰度图像导入到由Haar分类训练器构成的预设图像识别模型后，对处理后样本图像数据(也即多个人脸灰度图像)进行像素点的特征提取处理，得到多个编码直方图，并将多个处理后样本图像数据和编码直方图进行组合，得到多组图像数据，并利用每组图像数据进行预设图像识别模型的训练。需要说明的是，在训练过程中，需要判断处理后样本图像数据(也即多个人脸灰度图像)是否导入成功，当未导入成功，则需要重新导入新的处理后样本图像数据。

可选地，在利用多组图像数据训练预设图像识别模型时，可以得到识别精确值，通过识别精确值与第二预设阈值的数值关系判断调整后的预设图像识别模型是否训练完成，当识别精确值小于第二预设阈值时，需要调整预设图像识别模型的模型参数，并重新导入新的处理后样本图像数据进行再次训练，得到调整后的预设图像识别模型，并根据该模型确定调整后的识别精确值，将调整后的识别精确值进行二次判断，直至调整后的预设图像识别模型的识别精确值大于等于第二预设阈值，并将其确定为图像识别模型。本实施例通过对图像识别模型进行训练，进而提高了识别的精确度，进一步提高了业务的办理效率。

为了提高客户的体验感以及满意程度，可选地，在本申请实施例提供的业务的预约方法中，根据校验结果响应业务预约请求，得到执行结果，并根据执行结果向用户发送提示信息包括：在校验结果为认证成功的情况下，识别业务预约请求，得到用户预约办理目标业务的业务类型以及办理时间；将业务类型、办理时间以及身份信息进行组合，得到审核信息，在对审核信息进行核查后，向用户发送第一提示信息，其中，第一提示信息用于提示用户预约成功；在校验结果为认证失败的情况下，向用户发送第二提示信息，其中，第二提示信息用于提示用户预约失败。

具体地，在根据校验结果执行业务预约请求时，首先获取校验结果的结果类型，当校验结果为认证成功时，也即通过图像识别模型将待识别图像数据与存储在数据库中的候选认证图像数据进行匹配，并且匹配后得到的相似度数据小于等于第一预设阈值，此时可以通过提取业务预约请求中的信息，得到用户期望的预约办理目标业务的业务类型以及办理时间，将业务类型、办理时间以及用户的身份信息进行组合后进行核查，在业务交易平台显示提交成功的同时向用户发送预约成功的第一提示信息，例如，客户在“9点-11点”，“11点-13点”，“13点-15点”，“15点-17点”之间选择了“9点-11点”办理贷款业务，再对办理时间、业务类型以及身份信息进行核查后，在业务交易平台显示提交成功的同时向用户发送预约成功的第一提示信息。

可选地，若通过图像识别模型将待识别图像数据与存储在数据库中的候选认证图像数据进行匹配，并且匹配后得到的相似度数据大于第一预设阈值时，表明校验结果为校验失败，此时需要向用户发送预约失败的第二提示信息，本实施例通过利用校验结果向用户发送不同的提示信息，能够提高用户的体验感受，并避免用户长时间排队的问题。

在执行业务的预约操作前，需要确定用户的用户类型，可选地，在本申请实施例提供的业务的预约方法中，在接收到用户发送的业务预约请求的情况下，获取用户在预设时间段内的待识别图像数据之前，方法还包括：获取用户的用户类型，其中，用户类型包括初次办理用户类型以及非首次办理用户类型；在用户类型为初次办理用户类型的情况下，向用户发送身份信息填写请求，并在接收到用户基于业务办理平台填写的身份信息的情况下，执行在接收到用户发送的业务预约请求的情况下，获取用户在预设时间段内的待识别图像数据的步骤；在用户类型为非首次办理用户类型的情况下，向用户发送平台登录请求，并在用户通过预设登录方式登录业务办理平台的情况下，执行在接收到用户发送的业务预约请求的情况下，获取用户在预设时间段内的待识别图像数据的步骤，其中，预设登录方式至少包括以下之一：账号登录方式以及图像识别登录方式。

具体地，在办理用户的目标业务的预约请求前，需要由用户登录业务办理平台，在用户登录业务办理平台时，首先需要判断用户是否为首次登录的用户，也即判断用户的用户类型是否为初次办理用户类型，当用户类型为初次办理用户类型时，需要向用户发送身份信息填写请求，在用户接收到身份信息填写请求后，将姓名、身份证号、手机号、银行卡号等相关信息进行填写，并在填写完成后对用户的人脸图像信息进行采集，作为后续用户预约业务办理时的认证图像数据。可选地，在接收到用户基于业务办理平台填写的身份信息后，执行该用户的目标业务的预约办理操作。

当该用户的用户类型为非首次办理用户类型时，通过向用户发送登录业务办理平台的平台登录请求，为了保证平台的安全性，可以通过设置多种登录方式，例如，可以通过人脸识别的方式登录业务办理平台，当外界环境存在光线差的问题时，会影响人脸识别的准确率，因此，登录方式还可以为账号密码方式登录。在用户通过上述一种登录方式登录业务办理平台、并基于业务办理平台生成业务预约请求后，可以通过获取该用户的预设时间段的待识别图像数据实现业务的预约办理操作。本实施例通过识别用户的用户类型，进而对不同类型的用户执行不同方式的业务办理操作，进而提高了业务的执行效率。

需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

本申请实施例还提供了一种业务的预约装置，需要说明的是，本申请实施例的业务的预约装置可以用于执行本申请实施例所提供的用于业务的预约方法。以下对本申请实施例提供的业务的预约装置进行介绍。

图5是根据本申请实施例提供的业务的预约装置的示意图，如图5所示，该装置包括：第一获取单元50、输入单元51、响应单元52。

第一获取单元50，用于在接收到用户发送的业务预约请求的情况下，获取用户在预设时间段内的待识别图像数据，其中，业务预约请求是指用户预约办理目标业务的请求，待识别图像数据用于校验用户的身份信息；

输入单元51，用于将待识别图像数据输入图像识别模型，对待识别图像数据进行处理，输出处理后图像数据，根据M个候选认证图像数据对处理后图像数据进行校验，得到校验结果，其中，图像识别模型由预设图像识别模型训练得到，候选认证图像数据是指用户存储的历史图像数据，M为正整数；

响应单元52，用于根据校验结果响应业务预约请求，得到执行结果，并根据执行结果向用户发送提示信息。

可选地，在本申请实施例提供的业务的预约装置中，输入单元51包括：第一处理模块，用于分别对待识别图像数据以及M个候选认证图像数据进行灰度处理，得到灰度图像数据和M个灰度认证图像数据，并通过图像识别模型对灰度图像数据和M个灰度认证图像数据进行像素点的特征提取处理，得到待识别编码直方图以及M个认证编码直方图；第一计算模块，用于计算待识别编码直方图以及M个认证编码直方图的相似度，得到M个相似度数据；确定模块，用于确定M个相似度数据中的最大相似度数据，并判断最大相似度数据是否小于等于第一预设阈值，得到判断结果，根据判断结果生成校验结果。

可选地，在本申请实施例提供的业务的预约装置中，输入单元51包括：第一生成模块，用于在判断结果表征最大相似度数据小于等于第一预设阈值的情况下，生成结果类型为认证成功的校验结果；第二生成模块，用于在判断结果表征最大相似度数据大于第一预设阈值的情况下，生成结果类型为认证失败的校验结果。

可选地，在本申请实施例提供的业务的预约装置中，第一获取单元50包括：获取模块，用于获取用户在预设时间段内的图像视频，并根据预设时间间隔从图像视频中提取图像数据，得到N个候选图像数据，其中，N为正整数；第二计算模块，用于对N个候选图像数据进行清晰度计算，得到N个清晰度数值；排列模块，用于对N个清晰度数值进行降序排序，得到清晰度排列，并将清晰度排列中预设位置的清晰度数值关联的候选图像数据确定为待识别图像数据。

可选地，在本申请实施例提供的业务的预约装置中，图像识别模型通过以下方式训练得到：采集模块，用于采集X个样本图像数据，并对X个样本图像数据进行灰度处理，得到X个处理后样本图像数据，其中，X为正整数；第二处理模块，用于分别对X个处理后样本图像数据进行像素点的特征提取处理，得到X个编码直方图，并将X个处理后样本图像数据和X个编码直方图进行组合，得到X组图像数据；训练模块，用于利用X组图像数据训练预设图像识别模型，得到识别精确值，判断识别精确值与第二预设阈值的数值关系；调整模块，用于在识别精确值小于第二预设阈值的情况下，调整预设图像识别模型的模型参数，直至调整后的预设图像识别模型的识别精确值大于等于第二预设阈值，将调整后的预设图像识别模型确定为图像识别模型。

可选地，在本申请实施例提供的业务的预约装置中，响应单元52包括：识别模块，用于在校验结果为认证成功的情况下，识别业务预约请求，得到用户预约办理目标业务的业务类型以及办理时间；组合模块，用于将业务类型、办理时间以及身份信息进行组合，得到审核信息，在对审核信息进行核查后，向用户发送第一提示信息，其中，第一提示信息用于提示用户预约成功；发送模块，用于在校验结果为认证失败的情况下，向用户发送第二提示信息，其中，第二提示信息用于提示用户预约失败。

可选地，在本申请实施例提供的业务的预约装置中，该装置还包括：第二获取单元，用于在接收到用户发送的业务预约请求的情况下，获取用户在预设时间段内的待识别图像数据之前，获取用户的用户类型，其中，用户类型包括初次办理用户类型以及非首次办理用户类型；第一发送单元，用于在用户类型为初次办理用户类型的情况下，向用户发送身份信息填写请求，并在接收到用户基于业务办理平台填写的身份信息的情况下，执行在接收到用户发送的业务预约请求的情况下，获取用户在预设时间段内的待识别图像数据的步骤；第二发送单元，用于在用户类型为非首次办理用户类型的情况下，向用户发送平台登录请求，并在用户通过预设登录方式登录业务办理平台的情况下，执行在接收到用户发送的业务预约请求的情况下，获取用户在预设时间段内的待识别图像数据的步骤，其中，预设登录方式至少包括以下之一：账号登录方式以及图像识别登录方式。

本申请实施例提供的业务的预约装置，通过第一获取单元50在接收到用户发送的业务预约请求的情况下，获取用户在预设时间段内的待识别图像数据，其中，业务预约请求是指用户预约办理目标业务的请求，待识别图像数据用于校验用户的身份信息；输入单元51将待识别图像数据输入图像识别模型，对待识别图像数据进行处理，输出处理后图像数据，根据M个候选认证图像数据对处理后图像数据进行校验，得到校验结果，其中，图像识别模型由预设图像识别模型训练得到，候选认证图像数据是指用户存储的历史图像数据，M为正整数；响应单元52根据校验结果响应业务预约请求，得到执行结果，并根据执行结果向用户发送提示信息，解决了相关技术中在用户进行目标业务的预约时办理效率低的问题，通过获取用户在预设时间段内的待识别图像数据，将待识别图像数据输入图像识别模型，得到处理后图像数据，根据M个候选认证图像数据对处理后图像数据进行校验，得到校验结果，基于校验结果响应业务预约请求，并向用户发送提示信息，进而达到了提高用户在语音办理目标业务时的效率的效果。

上述业务的预约装置包括处理器和存储器，上述的第一获取单元50、输入单元51、响应单元52等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。

处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来解决相关技术中在用户进行目标业务的预约时办理效率低的问题。

存储器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)，存储器包括至少一个存储芯片。

本发明实施例提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质用于存储程序，其中，程序运行时控制计算机存储介质所在的设备执行一种业务的预约方法。

图6是根据本申请实施例提供的电子设备的示意图，如图6所示，本发明实施例提供了一种电子设备60，电子设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器用于运行计算机可读指令，其中，计算机可读指令运行时执行一种业务的预约方法。本文中的设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。

本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行一种业务的预约方法。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

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

存储器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)。存储器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，磁带磁盘存储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，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种业务的预约方法，其特征在于，包括：

在接收到用户发送的业务预约请求的情况下，获取所述用户在预设时间段内的待识别图像数据，其中，所述业务预约请求是指所述用户预约办理目标业务的请求，所述待识别图像数据用于校验所述用户的身份信息；

将所述待识别图像数据输入图像识别模型，对所述待识别图像数据进行处理，输出处理后图像数据，根据M个候选认证图像数据对所述处理后图像数据进行校验，得到校验结果，其中，所述图像识别模型由预设图像识别模型训练得到，所述候选认证图像数据是指所述用户存储的历史图像数据，M为正整数；

根据所述校验结果响应所述业务预约请求，得到执行结果，并根据所述执行结果向所述用户发送提示信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述待识别图像数据输入图像识别模型，对所述待识别图像数据进行处理，输出处理后图像数据，根据M个候选认证图像数据对所述处理后图像数据进行校验，得到校验结果包括：

分别对所述待识别图像数据以及所述M个候选认证图像数据进行灰度处理，得到灰度图像数据和M个灰度认证图像数据，并通过所述图像识别模型对所述灰度图像数据和所述M个灰度认证图像数据进行像素点的特征提取处理，得到待识别编码直方图以及M个认证编码直方图；

计算所述待识别编码直方图以及所述M个认证编码直方图的相似度，得到M个相似度数据；

确定所述M个相似度数据中的最大相似度数据，并判断所述最大相似度数据是否小于等于第一预设阈值，得到判断结果，根据所述判断结果生成所述校验结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述判断结果生成所述校验结果包括：

在所述判断结果表征所述最大相似度数据小于等于所述第一预设阈值的情况下，生成结果类型为认证成功的校验结果；

在所述判断结果表征所述最大相似度数据大于所述第一预设阈值的情况下，生成结果类型为认证失败的校验结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述用户在预设时间段内的待识别图像数据包括：

获取所述用户在所述预设时间段内的图像视频，并根据预设时间间隔从所述图像视频中提取图像数据，得到N个候选图像数据，其中，N为正整数；

对所述N个候选图像数据进行清晰度计算，得到N个清晰度数值；

对所述N个清晰度数值进行降序排序，得到清晰度排列，并将所述清晰度排列中预设位置的清晰度数值关联的候选图像数据确定为所述待识别图像数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像识别模型通过以下方式训练得到：

采集X个样本图像数据，并对所述X个样本图像数据进行灰度处理，得到X个处理后样本图像数据，其中，X为正整数；

分别对所述X个处理后样本图像数据进行像素点的特征提取处理，得到X个编码直方图，并将所述X个处理后样本图像数据和所述X个编码直方图进行组合，得到X组图像数据；

利用所述X组图像数据训练所述预设图像识别模型，得到识别精确值，判断所述识别精确值与第二预设阈值的数值关系；

在所述识别精确值小于所述第二预设阈值的情况下，调整所述预设图像识别模型的模型参数，直至调整后的预设图像识别模型的识别精确值大于等于所述第二预设阈值，将所述调整后的预设图像识别模型确定为所述图像识别模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述校验结果响应所述业务预约请求，得到执行结果，并根据所述执行结果向所述用户发送提示信息包括：

在所述校验结果为认证成功的情况下，识别所述业务预约请求，得到所述用户预约办理所述目标业务的业务类型以及办理时间；

将所述业务类型、所述办理时间以及所述身份信息进行组合，得到审核信息，在对所述审核信息进行核查后，向所述用户发送第一提示信息，其中，所述第一提示信息用于提示所述用户预约成功；

在所述校验结果为认证失败的情况下，向所述用户发送第二提示信息，其中，所述第二提示信息用于提示所述用户预约失败。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在接收到用户发送的业务预约请求的情况下，获取所述用户在预设时间段内的待识别图像数据之前，所述方法还包括：

获取所述用户的用户类型，其中，所述用户类型包括初次办理用户类型以及非首次办理用户类型；

在所述用户类型为所述初次办理用户类型的情况下，向所述用户发送身份信息填写请求，并在接收到所述用户基于业务办理平台填写的所述身份信息的情况下，执行所述在接收到用户发送的业务预约请求的情况下，获取所述用户在预设时间段内的待识别图像数据的步骤；

在所述用户类型为所述非首次办理用户类型的情况下，向所述用户发送平台登录请求，并在所述用户通过预设登录方式登录所述业务办理平台的情况下，执行所述在接收到用户发送的业务预约请求的情况下，获取所述用户在预设时间段内的待识别图像数据的步骤，其中，所述预设登录方式至少包括以下之一：账号登录方式以及图像识别登录方式。

8.一种业务的预约装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于在接收到用户发送的业务预约请求的情况下，获取所述用户在预设时间段内的待识别图像数据，其中，所述业务预约请求是指所述用户预约办理目标业务的请求，所述待识别图像数据用于校验所述用户的身份信息；

输入单元，用于将所述待识别图像数据输入图像识别模型，对所述待识别图像数据进行处理，输出处理后图像数据，根据M个候选认证图像数据对所述处理后图像数据进行校验，得到校验结果，其中，所述图像识别模型由预设图像识别模型训练得到，所述候选认证图像数据是指所述用户存储的历史图像数据，M为正整数；

响应单元，用于根据所述校验结果响应所述业务预约请求，得到执行结果，并根据所述执行结果向所述用户发送提示信息。

9.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质用于存储程序，其中，所述程序运行时控制所述计算机存储介质所在的设备执行权利要求1至7中任意一项所述的业务的预约方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括一个或多个处理器和存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1至7中任意一项所述的业务的预约方法。