一种基于人脸识别的消费支付系统的制作方法

本实用新型涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于人脸识别的消费支付系统。

背景技术：

随着经济水平的提高和科学的不断进步，人工智能已经成为了时下最流行的技术，支付方式较几年前已经有了很大的区别，由传统的只能现金支付，发展到了现在的无现金支付，例如刷卡支付、以及微信、支付宝通过移动终端的APP进行支付等，无现金支付方式从一定程度上给顾客和商家带来一定的方便性，免去携带货币的烦恼。使用者只要随身携带电子卡或移动终端就能与识别终端进行信息交流，完成交易功能，或者只要有手机和网络就可以随时随地完成支付。

但是，目前现有的支付方式依然需要携带银行卡或手机等支付工具，在没有支付工具的情况下，无法实现支付，并且，通过手机付款码支付也出现支付错误、付款码被盗等事件造成消费者的经济损失。随着人脸识别技术的广泛应用，可以依靠人脸识别技术对消费者进行较为准确的身份验证，但将刷脸与消费相结合，还有诸多方面的不足。因此，需要一种新的技术手段，能够以解决上述问题。

技术实现要素：

鉴于以上所述现有技术的缺点，本实用新型提供一种基于人脸识别的消费支付系统，以解决上述技术问题。

本实用新型中的基于人脸识别的消费支付系统，包括：一种基于人脸识别的消费支付系统，其特征在于，包括：支付子系统、一体机和通信单元，所述支付子系统通过通信单元与一体机连接；

所述支付子系统包括计费单元和用于存储人脸特征信息的人脸特征库；

所述一体机包括：壳体、控制单元、第一验证单元、支付单元和显示单元；

所述第一验证单元包括：人脸图像采集子单元和人脸识别子单元；

所述人脸图像采集子单元的输出端与人脸识别子单元输入端连接，所述控制单元分别与人脸识别子单元和支付单元连接，所述显示单元的输入端与控制单元的输出端连接；

所述人脸图像采集子单元包括依次连接的图像采集模块、人脸采集模块和活体检测模块，所述图像采集模块设置于壳体外部，所述人脸采集模块和活体检测模块设置于壳体内部。

进一步，所述控制单元、人脸识别子单元和支付单元设置于壳体内部，所述显示单元设置于壳体外部，所述显示单元包括第一显示模块和第二显示模块，所述第一显示模块的显示屏与第二显示模块的显示屏背向设置。

进一步，还包括用于当第一验证单元验证失败时进行二次验证的第二验证单元，所述第二验证单元包括IC卡识别模块，所述IC卡识别模块与控制单元连接。

进一步，所述人脸识别子单元包括人脸质量评估模块、人脸数据对比模块和人脸特征库，所述人脸质量评估模块与人脸图像采集子单元连接，所述人脸数据对比模块与人脸特征库连接。

进一步，还包括用于当所述第一验证单元验证成功后输入支付密码的输入模块，所述输入模块的输出端与控制单元的输入端连接。

进一步，所述人脸图像采集子单元包括依次连接的图像采集模块、人脸采集模块和活体检测模块，所述图像采集模块设置于壳体外部，所述人脸采集模块和活体检测模块设置于壳体内部。

进一步，所述控制单元内部设置有比较器，所述比较器内部设置有用于将人脸识别子单元的识别结果与人脸特征库进行比较的阈值。

进一步，所述活体检测模块包括三维摄像装置、双目摄像装置、近红外检测装置或动作指令活体检测装置中的一种或几种的组合。

本实用新型的有益效果：本实用新型中的基于人脸识别的消费支付系统，对于注册消费者，可以通过人脸识别消费基本可以完全取代传统的IC卡识别的支付方式，节约了成本，通过刷脸就完成整个支付过程，真正实现一人一“卡”，避免了传统方式中管理混乱现象的发生，人脸识别更高效、准确、方便，从根本上杜绝错刷，同时结合密码验证，降低了识别的错误率，保证了人脸识别消费的正确性，本实用新型具有操作简单、应用便捷、实用性强的特点。

附图说明

图1是本实用新型实施例中基于人脸识别的消费支付系统的结构示意图。

图2是本实用新型实施例中基于人脸识别的消费支付系统的一体机的外部结构示意图。

图3是本实用新型实施例中基于人脸识别的消费支付系统的一体机的原理示意图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本实用新型的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本实用新型的其他优点与功效。本实用新型还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本实用新型的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本实用新型的基本构想，遂图式中仅显示与本实用新型中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

在下文描述中，探讨了大量细节，以提供对本实用新型实施例的更透彻的解释，然而，对本领域技术人员来说，可以在没有这些具体细节的情况下实施本实用新型的实施例是显而易见的，在其他实施例中，以方框图的形式而不是以细节的形式来示出公知的结构和设备，以避免使本实用新型的实施例难以理解。

如图1所示，本实施例中的基于人脸识别的消费支付系统，包括：支付子系统、一体机和通信单元，所述支付子系统通过通信单元与一体机连接；

所述支付子系统包括计费单元和用于存储人脸特征信息的人脸特征库；

所述一体机包括：

壳体、控制单元、第一验证单元和显示单元；

所述第一验证单元包括：人脸图像采集子单元和人脸识别子单元；

所述人脸图像采集子单元包括依次连接的图像采集模块、人脸采集模块和活体检测模块，所述图像采集模块设置于壳体外部，所述人脸采集模块和活体检测模块设置于壳体内部；

所述控制单元和人脸识别子单元设置于壳体内部，所述显示单元设置于壳体外部。

优选地，支付子系统还包括：用户管理单元，用于进行用户管理；用户注册单元，用于进行人脸识别信息注册；用户管理单元可以进行资源管理、资源权限管理、数据权限管理、单位信息管理、系统参数设置、自动任务管理、系统数据清理等系统管理行为，也可以进行注册人脸照片、信息、设置密码、管理人员信息等用户管理行为，本实施例中的用户注册单元，用于对人脸图像进行人脸检测和人脸特征提取，得到人脸特征信息数据，并将该人脸特征数据存储到人脸特征库中。

如图2所示，本实施例中的控制单元、人脸识别子单元和支付单元设置于壳体内部，所述显示单元设置于壳体外部，所述显示单元包括第一显示模块和第二显示模块，所述第一显示模块的显示屏与第二显示模块的显示屏背向设置。通过这种方式可以使消费者看一个屏，工作人员看一个屏，优选地，可以显示模块背部与壳体之间设置有活动部，通过采用活动连接的方式，以便于进行角度调节。

如图3所示，一体机包括：壳体、控制单元、第一验证单元和显示单元；第一验证单元包括：人脸图像采集子单元和人脸识别子单元。在本实施例中，人脸识别子单元包括人脸质量评估模块、人脸数据对比模块和人脸特征库，所述人脸质量评估模块与人脸图像采集子单元连接，所述人脸数据对比模块与人脸特征库连接，人脸质量评估模块、人脸数据对比模块和人脸特征库均可以采用现有技术中的成熟元器件和数据库，只需要满足本实施例中所要求满足的功能即可。通过用户注册单元可以进行将人脸信息录入至人脸特征库进行保存，以便人脸数据对比模块进行图像对比，其中人脸质量评估模块可以将采集到的人脸图像进行评估，将人脸质量评估模块的评估结果与预先设置的阈值进行比较，输出质量评估达标且最优的人脸图像进行标定，若序列中图像质量评估均不达标，控制单元可以反馈给人脸采集模块，进行重新采集。控制单元内部设置有比较器，比较器内部设置有用于将人脸识别子单元的识别结果与人脸特征库进行比较的阈值。

在本实施例中，还包括用于当所述第一验证单元验证成功后输入支付密码的输入模块，所述输入模块的输出端与控制单元的输入端连接。在实际应用过程中，结合人脸识别，再将输入的密码与用户密码进行比对，验证成功则扣费。通过计费单元可扣除消费金额，计算出余额。当余额不足时，可以进行提醒。相应地，生成当月、上月的详细消费记录日志，可查询每笔消费记录，同时记录当时刷脸支付消费的人脸信息。

在本实施例中，人脸识别子单元包括：人脸质量评估模块，用于对采集的人脸图像进行质量评估，输出质量评估达标且最优的人脸图像进行标定，如果采集的人脸图像经过质量评估后均不达标，则反馈给图像采集模块重新采集；人脸特征分析模块，用于对标定的人脸图像进行人脸特征提取，获取人脸特征信息数据；人脸数据对比模块，用于将获取的人脸特征信息数据与支付子系统中的人脸特征库中的数据进行对比，获取识别结果。通过人脸质量评估模块可以对采集到的序列人脸图像进行质量评估，从而筛选出可以用于后续处理的人脸图像，再将筛选出的人脸图像进行人脸特征提取，得到人脸特征信息数据，再将采集的人脸特征信息数据与人脸特征库中的数据进行对比，就可以获取更加精准的识别结果。

在本实施例中，支付过程可以根据实际情况进行，例如，在一实施例的支付过程中：

如果第一验证单元的识别结果为注册用户，则提醒用户输入密码，若密码验证正确，则通过显示单元显示用户信息，支付系统进行扣费，并显示本次消费金额和余额。如果第一验证单元的识别结果为非注册用户，则不能进行“刷脸”消费支付。优选地，当密码验证错误时，可以采用不同的后续处理方式，例如，可以直接判定不能进行消费，优选地，可以从人脸识别结果中选择相似度满足识别阈值的前N位用户进行密码匹配，若存在密码匹配正确的用户，则显示屏显示密码匹配正确的用户信息，支付系统进行扣费，并显示本次消费金额和余额；若所有用户密码均不能匹配，则不能进行消费。

在另一实施例的支付过程中：

可以首先提醒用户输入密码；通过密码匹配找到注册的用户，建立识别小库，再在小库中进行人脸识别；人脸识别结果满足识别阈值，选择最高相似度的用户为最终识别结果，再通过显示单元显示用户信息，支付系统进行扣费，并显示本次消费金额和余额；人脸识别结果不满足识别阈值(即识别失败)，不能进行刷脸消费支付。

本实施例中的控制单元可以采用通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。人脸识别库可以设置在存储器中，存储器可能包含随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

在本实施例中，活体检测模块包括三维摄像装置、双目摄像装置、近红外检测装置或动作指令活体检测装置中的一种或几种的组合，活体检测模块主要用来检测采集的图像是否为真人，以防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征用于身份认证，通过活体检测功能，判断提交的生物特征是否来自有生命的个体，动作指令活体检测装置可以利用人脸识别技术通行的活体检测技术一般采用指令动作配合的方式，如人脸左转、右转、张嘴、眨眼等，指令配合错误则认为是伪造欺骗。仅红外检测装置基于光流法而实现，无需指令配合，检测成功率较高。根据光流法，利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”。三维摄像装置可以利用3D摄像头拍摄人脸,得到相应的人脸区域的3D数据,并基于这些数据做进一步的分析,最终判断出这个人脸是来自活体还是非活体。基于活体和非活体的3D人脸数据，选择最具有区分度的特征来训练分类器，利用训练好的分类器来区分活体和非活体。选择的特征既包含全局的信息，也包含了局部的信息，这样的特征有利于算法的稳定性和鲁棒性。双目摄像头是基于多光谱技术和人脸所特有的皮肤材质特征。在多光谱光源的照射下，采集到的真实人脸材质和各种伪造人脸材质会在特制摄像头中出现明显的差异。这种差异可以通过图像处理技术和机器学习方法进行量化。利用深度学习模式，让计算机能够自主判断待检测样本是否为真实人脸，从而达到无人工监督的活体检测的目的。

注意，在实施例的对应附图中，用线来表示信号，一些线比较粗，以表示更多的构成信号路径(constituent signal path)和/或一些线的一个或多个末端具有箭头，以表示主要信息流向，这些标识不是想要进行限制，事实上，结合一个或多个事例性实施例使用这些线有助于更容易地接电路或逻辑单元，任何所代表的信号(由设计需求或偏好所决定)实际上可以包括可以在任意一个方向传送的并且可以以任何适当类型的信号方案实现的一个或多个信号。

除非另外规定，否则使用序数形容词“第一”、“第二”等来描述共同的对象，仅表示指代相同对象的不同实例，而并不是要暗示这样描述的对象必须采用给定的顺序，无论是时间地、空间地、排序地或任何其他方式。

说明书对“实施例”、“一个实施例”、“一些实施例”、或“其他实施例”的提及表示结合实施例说明的特定特征、结构或特性包括在至少一些实施例中，但不必是全部实施例。“实施例”、“一个实施例”、“一些实施例”的多次出现不一定全部都指代相同的实施例。如果说明书描述了部件、特征、结构或特性“可以”、“或许”或“能够”被包括，则该特定部件、特征、结构或特性“可以”、“或许”或“能够”被包括，则该特定部件、特征、结构或特性不是必须被包括的。如果说明书或权利要求提及“一”元件，并非表示仅有一个元件。如果说明书或权利要求提及“一另外的”元件，并不排除存在多于一个的另外的元件。

尽管已经结合了本实用新型的具体实施例对本实用新型进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变形对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如，其他存储结构(例如，动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。本实用新型的实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。

上述实施例仅例示性说明本实用新型的原理及其功效，而非用于限制本实用新型。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本实用新型的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本实用新型所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本实用新型的权利要求所涵盖。