人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息，并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征。该人脸识别技术是比较成熟的技术，此处不再赘述。
[0049]在步骤S12中，根据人脸数量以及待付款总额确定单人付款金额。
[0050]在确定人脸数量后，进一步根据人脸数量和待付款总额进行分账计算，确定单人付款金额，该分账计算方法可以是平均算法也可以是其他算法，该分账算法可以是预先设置在终端中的。其中，待付款总额可以是直接由用户输入到终端的，也可以是终端接收自某一支付系统的。
[0051]在进行AA制分账时，也即采用平均算法分账时，该过程中，可以根据该人脸数量中是否包含机主来确定计算方法。例如，当待付款人的人脸图像信息中包含机主的人脸图像信息时，将待付款总额与人脸数量的比值作为单人付款金额。当待付款人的人脸图像信息中不包含机主的人脸图像信息时，将待付款总额与人脸数量加I的比值作为单人付款金额。
[0052]在步骤S13中，在联系人人脸图像信息中查找与待付款人的人脸图像信息相匹配的联系人。该终端中预先存储有多个联系人的人脸图像信息，在本步骤中，终端遍历其存储的联系人的人脸图像信息，一一与待付款人的人脸图像信息进行比对，以获得与付款人的人脸图像信息相匹配的联系人。在比对过程中，具体的可以是图像和图像之间的比对，也可以是根据图像获得的信息之间的比对，例如人脸特征码之间的比对等。在终端查找到匹配的联系人的人脸图像信息后，执行步骤S14。
[0053]在步骤S14中，根据已确定的单人付款金额，向查找到的联系人发送收款通知。
[0054]在步骤S12中确定单人付款金额以及步骤S13中查找到匹配的联系人后，即可将该联系人的单人付款金额通过收款通知发送给该联系人。
[0055]其中，终端中还可以存储有联系人的人脸图像信息与联系人的支付信息之间的对应关系，在上步骤查找到匹配的联系人的人脸图像信息后，即可在本步骤中，根据上述对应关系获得匹配的联系人的支付信息，该支付信息可以是支付宝帐户等相关信息，也可以是其它可以联系到付款人支付系统的相关信息。
[0056]终端在确定联系人对应的单人付款金额后，可以根据该联系人的支付信息，向联系人应用的支付系统发送收款通知。该收款通知可以包括该单人付款金额，还可以包括收款人的支付信息等内容。匹配联系人在接收到收款通知后，即可完成后续支付动作。
[0057]上述步骤S12和步骤S13可以同时进行，也可以先后进行，两步骤之间的顺序不做限定。
[0058]本公开实施例在多人分账的场景中，通过终端自动识别待付款人的数量以及人脸图像信息，可以自动进行分账计算获得单人付款金额，从而可以向待付款人自动、快速的发送收款通知。该过程中无需收款方用户填写表单等一系列操作，简化了操作过程，提高了效率，而且改善了用户体验。
[0059]参见图2，为本公开实施例另一种分账方法的流程图。
[0060]本实施例中假设待付款人有多个，其中机主可以通过手机等终端设备支付待付款总额，该机主需要对所有待付款人进行AA制分帐收款，该分账方法可以包括:
[0061]在步骤S21中，识别图片中的人脸数量，并获取图片中的每个待付款人的人脸特征码。
[0062]机主可以通过自己的手机对其他所有待付款人进行拍照，此时，图片中不包含机主，也可以是由其他人对包含机主在内的所有待付款人进行拍照，此时，图片中包含机主。
[0063]识别图片中人脸数量的过程与前述实施例中识别方法类似。其中，该获取图片中的每个待付款人的人脸图像信息的过程又可以进一步包括:
[0064]在步骤S31中，获取待付款人的人脸图像。
[0065]首先在图片中划分出每个待付款人的人脸图像。
[0066]在步骤S32中，获取待付款人的人脸图像的特征点。
[0067]可以根据现有特征点选取方法分别在各待付款人的人脸图像中选择多个特征点。
[0068]在步骤S33中，根据特征点生成待付款人的人脸特征码。
[0069]根据特征点进行计算生成各待付款人的人脸特征码。每个待付款人的人脸特征码显然是不同的。
[0070]在识别人脸数量后，可以进一步执行步骤S22。
[0071]在步骤S22中，向机主输出人脸数量的确认请求。
[0072]该终端在识别人脸数量后可以以提示框的方式向机主输出上步骤识别的人脸数量，以请求机主确认。机主在确认正确后，可以点击确认按钮返回确认信息，如果机主确认数量有误，则可以点击校正按钮，手动输入校正后的人脸数量。
[0073]在步骤S23中，接收机主输入的人脸数量的校正值。
[0074]在步骤S24中，根据人脸数量的校正值以及待付款总额确定单人付款金额。
[0075]如果图片中包含机主，则上步骤获得的待付款人的人脸特征码中就会包含机主的人脸特征码，此时，进行AA制分账，将待付款总额与人脸数量的校正值的比值作为单人付款金额。如果图片中不包含机主，则上步骤获得的待付款人的人脸特征码中就不会包含机主的人脸特征码，此时，进行AA制分账，将待付款总额与人脸数量的校正值加I的比值作为单人付款金额。
[0076]在步骤S25中，在联系人人脸特征码中查找与待付款人的人脸特征码匹配的联系人。
[0077]终端中预先存储有多个联系人的人脸特征码，该联系人的人脸特征码的获得过程与前述步骤S31?S33类似，其中特征点的提取方法和人脸特征码的生成算法与步骤S31?S33中应用的方法相同。
[0078]在获得各待付款人的人脸特征码之后，分别查找与各待付款人的人脸特征码相同的联系人。
[0079]在步骤S26中，根据已确定的单人付款金额，向查找到的联系人发送收款通知。
[0080]该过程与前述实施例中的步骤S14类似，此处不再赘述。只是，当待付款人的人脸特征码中包含机主的人脸特征码，且上步骤中查找到的匹配的联系人包含机主时，在本步骤中，根据已确定的单人付款金额，向除机主之外的查找到的联系人发送收款通知。
[0081 ] 该收款通知中可以包含收款人的信息以及收款金额，还可以包括收款事项说明，其中，收款人的信息可以包含收款人的支付信息及收款人的姓名等；收款事项说明可以包含时间、地点和事由等。
[0082]终端中存储的联系人的人脸特征码还可以与联系人的通讯录进行关联，终端还可以将该收款通知同时以短信等即时提醒方式发送给匹配联系人。
[0083]本公开实施例通过终端自动识别待付款人数量的人脸图像信息，并进行自动分账计算，从而可以向待付款人自动、快速的发送收款通知。该过程中无需收款方用户填写表单等一系列操作，简化了操作过程，提高了效率，而且改善了用户体验。该电子化记账方式也很大程度上降低了“坏账”风险。而且，该方法更快更有效的支持自动分账，并可以匹配通讯录，快速处理分账并自动通知