基于人脸识别的安全支付方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于人脸识别的安全支付方法，包括以下步骤：S1、消费者录入人脸信息，总服务器获取与人脸信息对应的账户信息，并将该支付账号作为第一账户信息与一识别器相关联；S2、启动支付装置，并执行S3；S3、支付装置获取消费者的人脸信息，并查找与人脸信息对应的支付账号，将该账户信息作为第二账户信息，总服务器获取与识别器的ID信息关联的第一账户信息，判断第一账户信息与第二账户信息是否相同，若相同，则将待支付数据发送至第二账户信息的支付账号，从所述支付账号中自动扣费；若不相同，则向绑定第二账户信息的移动终端发送是否支付的确认信息；只有两个账户信息一致时才可以完成支付，可以有效避免盗刷的情况。况。况。

【技术实现步骤摘要】
基于人脸识别的安全支付方法和系统


[0001]本专利技术涉及人脸识别支付
，具体涉及基于人脸识别的安全支付方法和系统。

技术介绍

[0002]人脸识别是一种基于人的相貌特征信息进行身份认证的生物特征识别技术，技术的最大特征是能避免个人信息泄露，并采用非接触的方式进行识别，人脸识别支付，是基于人脸识别技术，进行支付扣费的技术。
[0003]超市中常见的自助支付装置上设有人脸识别系统，通过人脸识别系统就可以识别出消费者的身份，进而获取对应的扣款账号，因为加油站支付系统会基于已扫码的商品计算总价格并从上述扣款账号中自动扣费。但是，有些用户也许临时决定不购买商品了，此时直接离开容易导致后续对商品进行支付，进而很容易造成交易纠纷，甚至被某些人钻漏洞。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供基于人脸识别的安全支付方法，以解决现有技术中的上述不足之处。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于人脸识别的安全支付方法，应用于基于人脸识别的安全支付系统，所述基于人脸识别的安全支付系统包括总服务器、录入装置、发卡装置、识别器、支付装置和识别器读取模块，所述识别器设置有多个，所述识别器读取模块消费者获取识别器的位置和ID信息；其特征在于，所述方法包括以下步骤：
[0006]S1、消费者通过录入装置录入人脸信息，所述总服务器通过预设置的活体检测模型进行活体人脸识别，从互联网获取与人脸信息对应的支付账号，并将该支付账号作为第一账户信息与一识别器的ID信息相关联，消费者通过发卡装置获取该识别器；
[0007]S2、总服务器通过识别器读取模块获取消费者与支付装置的距离是否达到预设值，若达到预设值，则启动支付装置，并执行S3；
[0008]S3、若消费者发出支付指令，则支付装置计算商品总价格，并获取消费者的人脸信息，并查找与人脸信息对应的支付账号，将该账户信息作为第二账户信息，总服务器获取与识别器的ID信息关联的第一账户信息，判断第一账户信息与第二账户信息是否相同，若相同，则将待支付数据发送至第二账户信息的支付账号，从所述支付账号中自动扣费；若不相同，则执行S4；
[0009]S4、向绑定第二账户信息的移动终端发送是否支付的确认信息，若绑定第二账户信息的移动终端确认支付信息，则将待支付数据发送至第二账户信息的支付账号，从所述支付账号中自动扣费，若第二账户信息的移动终端在预设时间内未确认支付信息，则支付失败，此时向绑定第二账户信息的移动终端发送盗刷风险提醒。
[0010]优选的，所述活体检测模型的训练包括如下步骤：
[0011]采集同一个时刻的人脸的彩色图像流、红外图像流和深度图像流，将彩色图像流输入第一模态特征提取子网络以获得第一模态特征，将红外图像流输入第二模态特征提取子网络以获得第二模态特征，将深度图像流输入第三模态特征提取子网络以获得第三模态特征；
[0012]将第一模态特征、第二模态特征和第三模态特征通过挤压和激励模块重新加权并融合成第四模态特征，并将第四模态特征输入到多模态特征处理网络；
[0013]所述第一模态特征提取子网络、第二模态特征提取子网络和第三模态特征提取子网络三者均包括残差卷积块Res
‑
1,Res
‑
2,Res
‑
3，通过残差卷积块Res
‑
1,Res
‑
2,Res
‑
3分别提取不同层级的模态分支特征；
[0014]将三个残差卷积块Res
‑
1提取的模态分支特征聚合形成第一聚合特征；将三个残差卷积块Res
‑
2提取的模态分支特征聚合形成第二聚合特征；将三个残差卷积块Res
‑
3提取的模态分支特征聚合形成第三聚合特征；
[0015]将第一聚合特征、第二聚合特征和所述第三聚合特征通过元素加法融合，形成第四聚合特征，并将第四聚合特征输入到多模态特征处理网络；
[0016]多模态特征处理网络包括全局平均池化层和两个连续的完全连接层，多模态特征处理网络输出人脸的全局特征，根据人脸的全局特征，训练所述人脸活体检测模型的模型参数，得到人脸活体检测模型。
[0017]优选的，所述支付装置具有声纹识别功能，在所述步骤S3中，若第一账户信息与第二账户信息不同，则获取消费者的支付语音并提取声纹信息，将消费者产生的声纹信息与第二账户信息绑定的声纹进行比对，判断声纹以及第二账户信息是否匹配，若匹配则支付成功。
[0018]优选的，在S2，若支付装置启动，则获取消费者的人脸信息作为第一人脸信息并储存，在S3，支付装置获取对商品扫码的消费者的人脸信息作为第二人脸信息并储存，并将第一人脸信息和第二人脸信息均与识别器ID相关联；若消费者发出商品扫码指令，则获取消费者的人脸信息作为第三人脸信息，若所述第一身份信息与所述第二人脸信息和/或第三人脸信息相符，则获取与所述第一人脸信息对应的账号信息，将待支付数据发送至第二账户信息的支付账号，从所述支付账号中自动扣费。
[0019]优选的，若消费者的声纹信息与第二账户信息预存的声纹信息匹配，则总服务器获取待支付金额并判断待支付金额是否大于预设值；若支付金额大于预设值，则向绑定第二账户信息的移动终端发送验证信息进行确认：验证通过，则支付成功；验证失败，则支付失败；若支付金额小于设定值，则支付成功。
[0020]本专利技术还提供了一种基于人脸识别的安全支付系统，基于前述方法，包括收卡装置，所述收卡装置设置在出口，所述人脸录入装置和所述发卡装置设置在超市入口，所述总服务器包括商品信息记录模块、智能规划模块和数据库模块，所述支付装置包括显示组件、声音录入单元、高清摄像头、扫码头以及处理器，所述处理器与所述总服务器连接；
[0021]所述高清摄像头与人脸位置保持一致，用于采集消费者的人脸图像信息；
[0022]所述声音录入单元消费者采集消费者的语音信息；
[0023]所述显示组件消费者显示商品信息和支付金额，还用于确认消费者支付操作；
[0024]所述处理器用于将从高清摄像头采集的人脸图像信息中提取人脸特征区块信息，
并与数据库中人脸信息进行比对；还用于提取声音录入单元采集的语音信息中的声纹信息，并判断声纹以及第二账户信息是否匹配；
[0025]所述商品信息记录模块，用以将商品信息储存在所述总服务器，并且将所述商品信息与商品一一绑定，建立起唯一的映射关系；所述商品信息包括商品价格信息、图片信息、商品成分、商品位置以及商品余量信息；
[0026]所述智能规划模块对消费者商品需求进行路线规划，并将路线规划信息转化为针对消费者的指令信息；
[0027]所述数据库模块消费者储存与识别器ID对应第一人脸信息、第二人脸信息和第一支付信息；
[0028]所述收卡装置用于回收识别器，所述总服务器在收卡装置回收识别器后清除与该识别器ID对应第一人脸信息、第二人脸信息和第一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人脸识别的安全支付方法，应用于基于人脸识别的安全支付系统，其特征在于，所述基于人脸识别的安全支付系统包括总服务器、录入装置、发卡装置、识别器、支付装置和识别器读取模块，所述识别器设置有多个，所述识别器读取模块获取识别器的位置和ID信息；所述方法包括以下步骤：S1、消费者通过录入装置录入人脸信息，所述总服务器通过预设置的活体检测模型进行活体人脸识别，从互联网获取与人脸信息对应的支付账号，并将该支付账号作为第一账户信息与一识别器的ID信息相关联，消费者通过发卡装置获取该识别器；S2、总服务器通过识别器读取模块获取消费者的位置，并计算消费者与支付装置的距离是否达到预设值，若达到预设值，则启动支付装置，并执行S3；S3、若消费者发出支付指令，则支付装置计算商品总价格，并获取消费者的人脸信息，并查找与人脸信息对应的支付账号，将该账户信息作为第二账户信息，总服务器获取与识别器的ID信息关联的第一账户信息，判断第一账户信息与第二账户信息是否相同，若相同，则将待支付数据发送至第二账户信息的支付账号，从所述支付账号中自动扣费；若不相同，则执行S4；S4、向绑定第二账户信息的移动终端发送是否支付的确认信息，若绑定第二账户信息的移动终端确认支付信息，则将待支付数据发送至第二账户信息的支付账号，从所述支付账号中自动扣费，若第二账户信息的移动终端在预设时间内未确认支付信息，则支付失败，此时向绑定第二账户信息的移动终端发送盗刷风险提醒。2.根据权利要求1所述的基于人脸识别的安全支付方法，其特征在于：所述活体检测模型的训练包括如下步骤：采集同一个时刻的人脸的彩色图像流、红外图像流和深度图像流，将彩色图像流输入第一模态特征提取子网络以获得第一模态特征，将红外图像流输入第二模态特征提取子网络以获得第二模态特征，将深度图像流输入第三模态特征提取子网络以获得第三模态特征；将第一模态特征、第二模态特征和第三模态特征通过挤压和激励模块重新加权并融合成第四模态特征，并将第四模态特征输入到多模态特征处理网络；所述第一模态特征提取子网络、第二模态特征提取子网络和第三模态特征提取子网络三者均包括残差卷积块Res
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1,Res
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2,Res
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3，通过残差卷积块Res
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1,Res
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2,Res
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3分别提取不同层级的模态分支特征；将三个残差卷积块Res
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1提取的模态分支特征聚合形成第一聚合特征；将三个残差卷积块Res
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2提取的模态分支特征聚合形成第二聚合特征；将三个残差卷积块Res
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3提取的模态分支特征聚合形成第三聚合特征；将第一聚合特征、第二聚合特征和所述第三聚合特征通过元素加法融合，形成第四聚合特征，并将第四聚合特征输入到多模态特征处理网络；多模态特征处理网络包括全局平均池化层和两个连续的完全连接层，多模态特征处理网络输出人脸的全局特征，根据人脸的全局特征，训练所述人脸活体检测模型的模型参数，得到人脸活体检测模型。3.根据权利要求1所述的基于人脸识别的安全支付方法，其特征在于：所述支付装置具有声纹识别功能，在S3中，若第一账户信息与第二账户信息不同，则获取消费者的支付语音
并提取声纹信息，将消费者产生的声纹信息与第二账户信息绑定的声纹进行比对，判断声纹以及第二账户信息是否匹配，若匹配则支付成功。4.根据权利要求1所述的基于人脸识别的安全支付方法，其特征在于：在S2，若支付装置启动，则获取消费者的人脸信息作为第一人脸信息并储存，在S3，支付装置获取对商品扫码的消费者的人脸信息作为第二人脸信息并储存，并将第一人脸信息和第二人脸信息均与识别器ID相关联；若消费者发出商品扫码指令，则获取消费者的人脸信息作为第三人脸信息，若所述第一身份信息与所述第二人脸信息、第三人脸信息二者均相符，则获取与所述第一人脸信息对应的账号信息，将待支付数据发送至第二账户信息的支付账号，从所述支付账号中自动扣费。5.根据权利要求3所述的基于人脸识别的安全支付方法，其特征在于：若消费者的声纹信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈燕虹，郑炯壕，徐意锋，杨柳群，刘泉，章涛，刘浩，温枫枫，谢世杰，
申请(专利权)人：深圳市盛思达通讯技术有限公司，
类型：发明
国别省市：