基于脸部识别的支付方法、装置、电子设备和存储介质与流程

1.本技术涉及计算机技术领域，具体涉及一种基于脸部识别的支付方法、装置、电子设备和存储介质。


背景技术：

2.脸部识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别、人脸识别等。
3.在对相关技术的研究和实践过程中，本技术的发明人发现，现有的刷脸支付是实现基于脸部识别进行支付的常用手段，但是刷脸支付的过程中存在较大数据量的数据比对，例如，将采集到的脸部数据与脸部数据库中的所有脸部数据进行比对，并且，仍然有较多用户由于习惯或隐私问题较少使用刷脸支付。而除刷脸支付外，现常用支付方式是通过支付码(如付款码，收款码等)进行支付，但是由于其未与脸部识别技术结合起来，仍需要用户在移动终端上进行较多的操作步骤才能完成支付，因此，基于脸部识别的支付方式还有待进一步地探索与改进。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供一种基于脸部识别的支付方法、装置、电子设备和存储介质，可以通过近场通信连接快速传递账单数据，并结合脸部识别技术高效地对账单数据进行支付。
5.本技术实施例提供一种基于脸部识别的支付方法，包括：
6.当检测到与目标脸部识别设备之间的距离满足预设距离范围时，建立与所述目标脸部识别设备之间的近场通信连接；
7.通过所述近场通信连接，从所述目标脸部识别设备获取辅助支付数据，其中，所述辅助支付数据包括账单数据、以及所述目标脸部识别设备采集到的脸部数据；
8.将所述脸部数据确定为所述移动终端的当前用户的待检测脸部数据，获取所述移动终端的当前用户的参考脸部数据；
9.基于所述待检测脸部数据和所述参考脸部数据进行人脸相似度检测；
10.若检测到所述待检测脸部数据对应的人脸为所述当前用户的人脸，基于所述账单数据进行支付操作。
11.相应的，本技术实施例还提供另一种基于脸部识别的支付方法，包括：
12.当检测到与移动终端之间的距离满足预设距离范围时，建立与所述移动终端之间的近场通信连接；
13.接收待支付商品的商品信息，基于所述商品信息生成待支付的账单数据；
14.采集目标用户的脸部数据；
15.基于所述脸部数据与所述账单数据，生成辅助支付数据；
16.通过所述近场通信连接，将所述辅助支付数据发送给所述移动终端，以触发基于所述辅助支付数据进行支付操作。
17.相应的，本技术实施例还提供一种基于脸部识别的支付装置，包括：
18.第一建立单元，用于当检测到与目标脸部识别设备之间的距离满足预设距离范围时，建立与所述目标脸部识别设备之间的近场通信连接；
19.辅助获取单元，用于通过所述近场通信连接，从所述目标脸部识别设备获取辅助支付数据，其中，所述辅助支付数据包括账单数据、以及所述目标脸部识别设备采集到的脸部数据；
20.参考获取单元，用于将所述脸部数据确定为所述移动终端的当前用户的待检测脸部数据，获取所述移动终端的当前用户的参考脸部数据；
21.检测单元，用于基于所述待检测脸部数据和所述参考脸部数据进行人脸相似度检测；
22.支付单元，用于若检测到所述待检测脸部数据对应的人脸为所述当前用户的人脸，基于所述账单数据进行支付操作。
23.在一实施例中，所述支付单元，包括：
24.第一生成子单元，用于若检测到所述待检测脸部数据对应的人脸为所述当前用户的人脸，基于所述账单数据与所述当前用户的用户标识信息，生成支付请求；
25.第一确定子单元，用于从所述当前用户的关联用户中，确定所述账单数据的目标支付用户；
26.第一发送子单元，用于向所述目标支付用户的终端发送所述支付请求，以触发所述目标支付用户对所述账单数据进行支付。
27.在一实施例中，所述第一确定子单元，用于：
28.确定所述当前用户所属的关联支付群组，其中，一个所述关联支付群组包括所述当前用户的至少一个关联用户，每个所述关联支付群组设置有支付用户，所述支付用户为对所述关联支付群组中关联用户的账单数据进行支付的用户；对所述账单数据进行解析，确定所述账单数据对应的交易属性；基于关联支付群组与交易属性的预设映射关系，确定所述账单数据的交易属性对应的目标关联支付群组，将所述目标关联支付群组的支付用户确定为所述账单数据的目标支付用户。
29.在一实施例中，所述待检测脸部数据包括待检测脸部图像；所述检测单元，包括：
30.识别子单元，用于对所述待检测脸部图像进行脸部检测，以确定所述待检测脸部图像中的至少一个候选脸部区域，其中，一个候选脸部区域对应于一个候选用户；
31.第一计算子单元，用于基于所述候选脸部区域的几何特征，计算所述候选脸部区域的优先级，其中，所述优先级为所述候选脸部区域进行人脸相似度检测的优先级；
32.第一检测子单元，用于按照所述优先级，对所述候选脸部区域和所述参考脸部数据进行人脸相似度检测。
33.在一实施例中，所述检测单元，还包括：
34.第二确定子单元，用于若所述候选脸部区域和所述参考脸部数据的人脸相似度检测未通过，确定所述当前用户的代付用户群组，其中，所述代付用户群组包括所述当前用户的至少一个代付用户；
35.第三确定子单元，用于确定所述当前用户从所述代付用户群组选择的目标代付用户，获取所述目标代付用户的用户标识信息；
36.第二生成子单元，用于基于所述账单数据与所述目标代付用户的用户标识信息，生成支付请求；
37.第二发送子单元，用于向所述目标代付用户的终端发送所述支付请求，以触发所述目标代付用户对所述账单数据进行支付。
38.在一实施例中，所述检测单元，还包括：
39.第二检测子单元，用于若所述候选脸部区域和所述参考脸部数据的人脸相似度检测未通过，基于所述候选脸部区域、以及所述当前用户的代付用户群组中各代付用户的脸部数据，进行人脸相似度检测，以对所述候选脸部区域对应的用户进行身份识别；
40.第三生成子单元，用于基于所述识别结果，生成供所述当前用户选择的代付用户列表，其中，所述代付用户列表包括至少一个身份识别成功的候选脸部区域对应的代付用户；
41.第一获取子单元，用于获取所述当前用户从所述代付用户列表选择的目标代付用户；
42.第四生成子单元，用于基于所述账单数据与所述目标代付用户的用户标识信息，生成所述目标代付用户的支付请求，向所述目标代付用户的终端发送所述支付请求，以触发所述目标代付用户对所述账单数据进行支付。
43.在一实施例中，所述参考脸部数据包括所述当前用户的脸部特征，所述候选脸部区域包括至少一个图像通道下的通道数据；所述第一检测子单元，用于：
44.通过所述通道数据生成所述候选脸部区域的脸部特征；将所述候选脸部区域的脸部特征与所述当前用户的脸部特征进行特征比对，得到比对结果；根据所述比对结果，确定所述候选脸部区域和所述参考脸部数据的人脸相似度检测结果。
45.在一实施例中，所述基于脸部识别的支付装置，还包括：
46.调用单元，用于若检测到所述待检测脸部数据对应的人脸不为所述当前用户的人脸，通过调用图像采集模块采集待比对脸部数据；基于所述待比对脸部数据和所述参考脸部数据进行人脸相似度检测；基于所述检测结果与所述账单数据进行支付操作。
47.相应的，本技术实施例还提供一种基于脸部识别的支付装置，包括：
48.第二建立单元，用于当检测到与移动终端之间的距离满足预设距离范围时，建立与所述移动终端之间的近场通信连接；
49.账单生成单元，用于接收待支付商品的商品信息，基于所述商品信息生成待支付的账单数据；
50.采集单元，用于采集目标用户的脸部数据；
51.辅助生成单元，用于基于所述脸部数据与所述账单数据，生成辅助支付数据；
52.发送单元，用于通过所述近场通信连接，将所述辅助支付数据发送给所述移动终端，以触发基于所述辅助支付数据进行支付操作。
53.在一实施例中，所述采集单元，包括：
54.数据采集子单元，用于采集目标用户的原始脸部数据，其中，所述原始脸部数据包括至少一张候选脸部图像；
55.第二计算子单元，用于计算所述候选脸部图像在至少一个质量评估维度上的图像质量；
56.图像选择子单元，用于根据所述候选脸部图像的图像质量，从所述候选脸部图像中选择目标脸部图像；
57.图像处理子单元，用于对所述目标脸部图像进行图像处理，得到处理后的脸部数据作为目标用户的脸部数据。
58.相应的，本技术实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如本技术实施例所示的基于脸部识别的支付方法的步骤。
59.相应的，本技术实施例还提供一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本技术实施例所示的基于脸部识别的支付方法的步骤。
60.本技术实施例可以当检测到与目标脸部识别设备之间的距离满足预设距离范围时，建立与所述目标脸部识别设备之间的近场通信连接；通过所述近场通信连接，从所述目标脸部识别设备获取辅助支付数据，其中，所述辅助支付数据包括账单数据、以及所述目标脸部识别设备采集到的脸部数据；将所述脸部数据确定为所述移动终端的当前用户的待检测脸部数据，获取所述移动终端的当前用户的参考脸部数据；基于所述待检测脸部数据和所述参考脸部数据进行人脸相似度检测；若检测到所述待检测脸部数据对应的人脸为所述当前用户的人脸，基于所述账单数据进行支付操作。
61.该方案可以通过目标脸部识别设备采集脸部数据，并结合近场通信连接在预定距离范围内即可建立连接的特点，将该采集到的脸部数据传送给移动终端，这样的话，移动终端可以将其作为当前用户的待检测脸部数据，并将该待检测脸部数据与该当前用户的参考脸部数据进行人脸相似度检测，以确定待检测脸部数据对应的人脸是否为参考脸部数据对应的人脸，即确定待检测脸部数据的脸部识别结果是否与当前用户的身份一致，以便进一步地基于该结果对账单数据进行支付。该方案无需将待检测脸部数据与服务器或终端本地的脸部数据库中的所有脸部数据进行比对，而仅需将待检测脸部数据与参考脸部数据进行比对，即可获悉该待检测脸部数据是否满足当前用户进行支付的所需身份校验。这样的话，该方案减小了进行脸部识别所需比对的数据量，并且，又可以通过近场通信连接快速将账单数据传送到移动终端进行支付，因此，该方案不仅在现已有的刷脸支付场景与付款码支付场景中，为用户提供了新的支付方式，又针对刷脸支付与付款码支付进行了改进，提高了基于脸部识别的支付效率。
附图说明
62.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
63.图1是本技术实施例提供的基于脸部识别的支付方法的场景示意图；
64.图2是本技术实施例提供的基于脸部识别的支付方法的流程图；
65.图3是本技术实施例提供的基于脸部识别的支付方法的支付示意图；
66.图4是本技术实施例提供的基于脸部识别的支付方法的另一支付示意图；
67.图5是本技术实施例提供的基于脸部识别的支付方法的另一流程示意图；
68.图6是本技术实施例提供的基于脸部识别的支付方法的设备示意图；
69.图7是本技术实施例提供的基于脸部识别的支付方法的架构示意图；
70.图8是本技术实施例提供的基于脸部识别的支付装置的结构示意图；
71.图9是本技术实施例提供的基于脸部识别的支付装置的另一结构示意图；
72.图10是本技术实施例提供的基于脸部识别的支付装置的另一结构示意图；
73.图11是本技术实施例提供的基于脸部识别的支付装置的另一结构示意图；
74.图12是本技术实施例提供的基于脸部识别的支付装置的另一结构示意图；
75.图13是本技术实施例提供的基于脸部识别的支付装置的另一结构示意图；
76.图14是本技术实施例提供的基于脸部识别的支付装置的另一结构示意图；
77.图15是本技术实施例提供的基于脸部识别的支付装置的另一结构示意图；
78.图16是本技术实施例提供的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
79.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术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技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
80.本技术实施例提供一种基于脸部识别的支付方法、装置、电子设备和存储介质。具体地，本技术实施例提供适用于第一计算机设备的基于脸部识别的支付装置(为了区分可以称为第一支付装置)，以及适用于第二计算机设备的基于脸部识别的支付装置(为了区分可以称为第二支付装置)。其中，第一支付装置与第二支付装置可以为终端设备。具体地，该终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能音箱、智能手表等，但并不局限于此，特殊地，该终端可以为具有脸部识别功能的脸部识别设备，例如，脸部支付设备等。
81.比如，第一支付设备可以集成在移动终端中，第二支付设备可以集成在脸部识别设备中。
82.本技术实施例将以第一支付设备为移动终端，第二支付设备为脸部识别设备为例，来介绍基于脸部识别的支付方法。
83.参考图1，本技术实施例提供了基于脸部识别的支付系统包括移动终端10和脸部识别设备20等，其中，第一支付装置可以集成在移动终端，比如，以客户端的形式集成在移动终端中；第二支付装置可以集成在脸部识别设备，比如，以客户端的形式集成在脸部识别设备中。
84.其中，移动终端10可以当检测到与目标脸部识别设备之间的距离满足预设距离范围时，建立与所述目标脸部识别设备之间的近场通信连接。类似地，脸部识别设备20也可以当检测到与移动终端之间的距离满足预设距离范围时，建立与所述移动终端之间的近场通信连接。并且，脸部识别设备20可以接收待支付商品的商品信息，基于所述商品信息生成待支付的账单数据；采集目标用户的脸部数据；基于所述脸部数据与所述账单数据，生成辅助
支付数据；通过所述近场通信连接，将所述辅助支付数据发送给所述移动终端，以触发基于所述辅助支付数据进行支付操作。
85.移动终端10可以通过所述近场通信连接，从所述目标脸部识别设备获取辅助支付数据，其中，所述辅助支付数据包括账单数据、以及所述目标脸部识别设备采集到的脸部数据；将所述脸部数据确定为所述移动终端的当前用户的待检测脸部数据，获取所述移动终端的当前用户的参考脸部数据；基于所述待检测脸部数据和所述参考脸部数据进行人脸相似度检测；若检测到所述待检测脸部数据对应的人脸为所述当前用户的人脸，基于所述账单数据进行支付操作。
86.以下分别进行详细说明。需说明的是，以下实施例的描述顺序不作为对实施例优选顺序的限定。
87.本技术实施例提供的一种基于脸部识别的支付方法，该方法可以由终端的处理器执行，如图2所述，该基于脸部识别的支付方法的具体流程可以如下：
88.101、当检测到与目标脸部识别设备之间的距离满足预设距离范围时，建立与目标脸部识别设备之间的近场通信连接。
89.其中，脸部识别指利用分析比较的计算机技术识别脸部的技术。脸部识别技术属于生物特征识别技术，是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。
90.相应地，脸部识别设备为具有脸部识别功能的设备，例如，可以为刷脸支付设备，又如，可以为仅提供脸部识别而不提供支付的设备，等等。脸部识别设备上可以运行有人脸应用(application，app)，并且，可以通过人脸应用提供脸部识别功能，例如，人脸app可以用于执行脸部识别的相关步骤，譬如，人脸采集、人脸优选等。
91.脸部识别设备可以包括有采集脸部数据所需的装置，如脸部识别摄像头。脸部识别摄像头的种类可以有多种，譬如，可以包括2d(two-dimensional，2维)摄像头、3d(three-dimensional，3维)摄像头等；其中，2d摄像头可以包括彩色摄像头、红外摄像头等，3d摄像头可以包括结构深度摄像头、飞行时间摄像头等。
92.除了具有脸部识别功能外，脸部识别设备还可以通过近场通信(近场通信(nearfieldcommunication，nfc)技术获得近场通信的相关功能。其中，nfc是一种新兴的技术，使用了nfc技术的设备(例如移动终端，脸部识别设备等)可以在彼此靠近的情况下进行数据交换，是由非接触式射频识别(rfid)及互连互通技术整合演变而来的，通过在单一芯片上集成感应式读卡器、感应式卡片和点对点通信的功能，利用移动终端实现移动支付、电子票务、门禁、移动身份识别、防伪等应用。
93.其中，目标脸部识别设备为应用本技术所述的基于脸部识别的支付方法时的相关脸部识别设备，例如，在线下支付场景中，商铺中可以包括有脸部识别设备，当应用该脸部识别设备来实施本技术所述的基于脸部识别的支付方法时，该脸部识别设备即为目标脸部识别设备。
94.在一实施例中，目标脸部识别设备可以为物联网(internetofthings，iot)脸部识别设备，为了增强用户脸部识别安全性，在iot脸部识别设备上使用的为3d摄像头，摄像头输出的数据除了红绿蓝(redgreenblue，rgb)图外，还有深度图等相关信息，类比传统摄像头，3d摄像头添加了活体相关软硬件，包括深度相机，和红外相机，有利于保证信息安全。并且，目标脸部识别设备还可以包括有nfc模块与人脸app，可以用以与其他具有nfc功能的设
备快速建立连接并进行数据传输，并处理脸部识别的相关步骤。
95.其中，近场通信连接为通过近场通信技术建立的连接，可以通过近场通信连接快速进行数据传输。例如，设备间可以通过近场通信连接进行非接触式点对点数据传输。相比起其他近距离无线通信技术，比如蓝牙、红外等，nfc具有高安全性、成本较低等优势。
96.其中，预设距离范围为近场通信的通信距离范围，传统通信距离范围多为0-20cm，但随着技术的发展，已有将通信距离范围扩展至20cm-3m的趋势，因此，本技术中，不对预设距离范围做限制，预设距离范围为可以实现近场通信的通信距离范围，其具体的值可以随着实际应用进行调整。
97.由于nfc则不需要类似于蓝牙连接的配对步骤，而是只要在有效范围内就可以识别，然后建立连接并传输数据。因此，在建立近场通信连接前，还可以包括有设置终端的nfc功能开启的步骤，以使得可以通过该步骤获取nfc传输的权限。
98.在一实施例中，目标脸部识别设备可以为线下商铺中的脸部识别终端，该脸部识别终端中可以包括有采集脸部数据所需的3d摄像头，包括有商户app，nfc模块，以及包括有进行脸部识别所需的人脸app等。其中，商户app的核心可以包括有网络模块，清单模块以及订单模块，其中清单模块可以用于供用户添加待支付商品的相关信息以生成购物列表清单；订单模块可以用于基于购物列表清单生成支付账单，并向后端请求下单，为当前交易设置唯一交易标识号(identitydocument，id)即trade_id，用以标识唯一的订单，进一步地，订单模块还可以在订单标识完成后，将生成的支付账单传递给人脸app。在该实施例中，线下商铺中当前用户的移动终端可以开启nfc功能，并当检测到与目标脸部识别设备之间的距离满足预设距离范围时，建立与目标脸部识别设备之间的近场通信连接。
99.102、通过近场通信连接，从目标脸部识别设备获取辅助支付数据，其中，该辅助支付数据包括账单数据、以及该目标脸部识别设备采集到的脸部数据。
100.其中，账单数据中可以包括有待支付商品的相关信息，例如，示意图，名称，单价，折扣，数量等；包括有商户相关信息，例如，示意图，名称，位置，推广信息等；包括有用以标识唯一的订单的trade_id；包括有账单其他信息，例如，会员登录信息，总价，附加收费(如运费，打包费用等)，附加折扣(如会员折扣，推广活动折扣等)，账单生成时间等等。
101.账单数据的生成方式可以有多种，例如，可以通过目标脸部识别设备的商户app生成账单数据，譬如，可以通过在目标脸部识别设备可以提供有商铺选购模块、条形码读取模块等，用以辅助用户生成账单数据。
102.其中，脸部数据为由目标脸部识别设备采集到的包括目标用户的脸部信息的数据，其中目标用户为在目标脸部识别设备的摄像头拍摄范围内的用户。例如，脸部数据中可以包括由目标脸部识别设备采集到的用以对目标用户进行脸部识别所需的优选后的脸部图像，其中，优选是指通过人脸大小、人脸角度、图像对比度、图像的亮度和清晰度等系数指标综合评价选出最适于进行脸部识别的脸部图像。
103.其中，辅助支付数据为辅助移动终端对账单数据进行支付的相关数据，在本实施例中，移动终端获取的辅助支付数据中包括有账单数据、以及由目标脸部识别设备采集到的脸部数据。
104.在一实施例中，在线下商铺场景中，移动终端的当前用户可以通过目标脸部识别设备的商户app生成账单数据，通过目标脸部识别设备的3d摄像头采集包括rgb图流，深度
图流，红外图流等的原始脸部数据后，优选出最适于进行脸部识别的脸部数据，并通过近场通信连接从目标脸部识别设备获取包括账单数据与优选后脸部数据的辅助支付数据。
105.103、将脸部数据确定为移动终端的当前用户的待检测脸部数据，获取该移动终端的当前用户的参考脸部数据。
106.其中，参考脸部数据为移动终端的当前用户的真实脸部数据，也即，可以通过参考该参考脸部数据，来确定对待检测脸部数据对应的用户身份是否为当前用户。
107.参考脸部数据的格式可以有多种，例如，参考脸部数据可以为包括当前用户的脸部区域的真实图像；又如，参考脸部数据可以为从该真实图像中进一步提取到的脸部信息特征，例如表征当前用户脸部信息的特征，譬如，表征眼睛、鼻子和嘴等面部特征之间的几何关系的几何特征，如距离、面积和角度等；又如，参考脸部数据可以为通过一些算法提取的全局或局部特征，如该真实图像的特征向量；等等。
108.在本实施例中，由于通过近场通信连接得到的辅助支付数据中的脸部数据，是由目标脸部识别设备采集到的用以对目标用户进行脸部识别所需的优选后的脸部图像，而目标用户为在目标脸部识别设备的摄像头拍摄范围内的用户。又由于近场通信连接可以用于在近距内高效地传输数据，因此，可以将该脸部数据确定为移动终端的当前用户的待检测脸部数据，直接用以判断该待检测脸部数据对应的用户身份是否为当前用户，而无需通过将该待检测脸部数据与云端或本地的脸部数据库中已知身份的脸部数据进行比对，才能判断该待检测脸部数据对应的用户身份是否为当前用户。
109.其中，获取该移动终端的当前用户的参考脸部数据的方法可以有多种，例如，移动终端本地可以保存有当前用户的参考脸部数据，则只需要从移动终端调取即可；又如，移动终端可以向其他终端或服务器端请求当前用户的参考脸部数据；等等。
110.104、基于待检测脸部数据和参考脸部数据进行人脸相似度检测。
111.其中，人脸相似度检测用于确定待检测脸部数据与参考脸部数据的相似度。在本实施例中，对于移动终端的当前用户来说，其待检测脸部数据为通过目标脸部识别设备采集到的脸部数据，而该当前用户的参考脸部数据为可用于确定该当前用户的身份的真实脸部数据，因此，可以基于待检测脸部数据和参考脸部数据进行人脸相似度检测，以确定待检测脸部数据对应的人脸是否为当前用户的人脸，也即，确定待检测脸部数据反映的用户身份是否为当前用户。
112.在一实施例中，待检测脸部数据可以包括待检测脸部图像，具体地，步骤“基于待检测脸部数据和参考脸部数据进行人脸相似度检测”，可以包括：
113.对待检测脸部图像进行脸部检测，以确定待检测脸部图像中的至少一个候选脸部区域，其中，一个候选脸部区域对应于一个候选用户；
114.基于候选脸部区域的几何特征，计算候选脸部区域的优先级，其中，优先级为候选脸部区域进行人脸相似度检测的优先级；
115.按照优先级，对候选脸部区域和参考脸部数据进行人脸相似度检测。
116.其中，脸部检测用于确定待检测脸部图像中的脸部区域，由于待检测脸部图像中除了可以包括当前用户的脸部区域以外，还可以包括其他用户的脸部区域，因此，对待检测脸部图像进行脸部检测，可以确定该待检测脸部图像中的至少一个候选脸部区域，其中，一个候选脸部区域对应于一个候选用户。
117.进行脸部检测的方法可以有多种，例如，可以包括基于先验知识的检测和基于统计方法的检测等。
118.其中，基于先验知识的检测主要利用先验知识将脸部看作器官特征的组合，根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸。基于先验知识的脸部检测方法包括：轮廓规则法、器官分布法、肤色纹理法、模板匹配法等。
119.其中，基于统计方法的检测将脸部检测当作一个“二分类问题”。即使用大量的脸部与非脸部样本训练，构造分类器，通过判别图像中所有可能区域属于哪类模式的方法实现脸部的检测，把脸部检测问题转化为统计模式识别问题。基于统计方法的检测包括：特征空间法、概率模型法、支持向量机法、adaboost法、神经网络法等。
120.在一实施例中，可以将检测出的候选脸部区域用脸部框标注出，以便后续可以基于各候选脸部区域的脸部框确定各候选脸部区域的几何特征。
121.其中，候选脸部区域的几何特征是指候选脸部区域在待检测图像中的位置、尺寸等几何信息。可选的，若待检测图像由3d摄像头采集得到，则候选脸部区域的几何特征还可以包括在深度图中人脸中心区域的深度均值，包括深度图中人脸朝向的角度等。
122.在一实施例中，可以基于待检测图像中各候选脸部区域的几何特征，计算候选脸部区域的优先级，其中，该优先级为候选脸部区域进行人脸相似度检测的优先级。
123.优先级的计算方式可以有多种，例如，可以赋予候选脸部区域的各几何特征以不同的权重，并计算得到各候选脸部区域的几何特征加权值，以便可以通过比较几何特征加权值来确定各候选脸部区域的优先级，等等。
124.在确定各候选脸部区域的优先级后，即可按照优先级，对候选脸部区域和参考脸部数据进行人脸相似度检测。例如，可以选择优先级高的候选脸部区域与参考脸部数据进行人脸相似度检测，若检测通过则不对其他的候选脸部区域进行人脸相似度检测，若检测不通过，则按照优先级逐一或按批对其他候选脸部区域进行人脸相似度检测。又如，可以仅与优先级最高的候选脸部区域，或者与优先级排名靠前(如前二，或前三，等等)的候选脸部区域进行人脸相似度检测，若检测通过则不再对其他的候选脸部区域进行人脸相似度检测。
125.对候选脸部区域和参考脸部数据进行人脸相似度检测的方法可以有多种，在一实施例中，参考脸部数据包括当前用户的脸部特征，其中，脸部特征为表征当前用户脸部信息的特征，譬如，表征眼睛、鼻子和嘴等面部特征之间的几何关系的几何特征，如距离、面积和角度等；又如，脸部特征可以为通过一些算法提取的全局或局部特征，如当前用户的真实脸部图像的特征向量；等等。
126.此外，候选脸部区域可以包括至少一个图像通道下的通道数据，其中，图像可以包括至少一个图像通道，且图像在每个图像通道上可以具有对应的通道数据。例如，在rgb模式下，图像可以包括红色(red，r)通道、绿色(green，g)通道和蓝色(blue，b)通道这三个图像通道，并且，图像中的每个像素在r通道、g通道和b通道上可以分别具有对应的像素值，像素值的取值范围可以有多种形式，例如，可以在0到255之间或在0到1之间，等等。又如，若待检测脸部图像由3d摄像头采集得到，待检测脸部图像除了r通道、g通道与b通道外，还可以包括深度(depth，d)通道，并且，待检测脸部图像在d通道上的通道数据即为通过3d结构光摄像头采集到的深度数据。
127.则在该实施例中，步骤“对候选脸部区域和参考脸部数据进行人脸相似度检测”，可以包括：
128.通过通道数据生成候选脸部区域的脸部特征；
129.将候选脸部区域的脸部特征与当前用户的脸部特征进行特征比对，得到比对结果；
130.根据比对结果，确定候选脸部区域和参考脸部数据的人脸相似度检测结果。
131.在一实施例中，可以通过训练特征提取模型用以从人脸图像中提取对应的脸部特征，例如特征向量。因此，可以通过候选脸部区域的通道数据生成脸部特征，并通过将候选脸部区域的通道数据作为输入数据输入到特征提取模型中，以触发该特征提取模型生成该候选脸部区域对应的脸部特征。
132.得到候选脸部区域的脸部特征后，即可将候选脸部区域的脸部特征与当前用户的脸部特征进行特征比对，得到比对结果。例如，脸部特征的形式可以为特征向量，那么，可以通过将候选脸部区域的特征向量与当前用户的特征向量进行比对，得到比对结果。并进一步地，可以根据比对结果来确定候选脸部区域和参考脸部数据的人脸相似度检测结果，例如，可以设置若比对结果大于预设阈值，则确定候选脸部区域和参考脸部数据的人脸相似度检测结果为检测通过，也即候选脸部区域对应的人脸为当前用户的人脸；若比对结果小于预设阈值，则确定候选脸部区域和参考脸部数据的人脸相似度检测结果为检测未通过，也即候选脸部区域对应的人脸不为当前用户的人脸。
133.值得注意的是，在一些场景中，当前用户可以设置有代付用户，即代替该当前用户对账单数据进行支付的用户，这样的话，若出现由于待检测脸部图像质量较差，或其他因素如口罩遮掩人脸，可信任亲友代持移动终端等，导致待检测脸部图像中的各候选脸部区域和参考脸部数据的人脸相似度检测均为未通过时，还可以通过代付用户对当前用户的账单数据进行支付。具体地，步骤“按照优先级，对候选脸部区域和参考脸部数据进行人脸相似度检测”后，还可以包括：
134.若候选脸部区域和参考脸部数据的人脸相似度检测未通过，确定当前用户的代付用户群组，其中，代付用户群组包括当前用户的至少一个代付用户；
135.确定当前用户从代付用户群组选择的目标代付用户，获取目标代付用户的用户标识信息；
136.基于账单数据与目标代付用户的用户标识信息，生成支付请求；
137.向目标代付用户的终端发送支付请求，以触发目标代付用户对账单数据进行支付。
138.其中，代付用户为代替当前用户对账单数据进行支付的用户，因此，代付用户群组为包括至少一个代付用户的群组。值得注意的是，在实际应用中，当前用户的代付用户可以由当前用户预先设置的，例如，当前用户可以将其父母及伴侣作为其代付用户，从而生成当前用户的代付用户群组。
139.确定当前用户的代付用户群组的方式可以有多种，在一实施例中，可以通过密码校验确定，具体地，若待检测脸部图像中各候选脸部区域和参考脸部数据的人脸相似度检测均为未通过，则移动终端可以通过校验当前用户输入的代付校验密码来确定当前用户的代付用户群组，其中，代付校验密码的形式可以有多种，例如，可以包括字符密码、手势密
码、指纹密码、声音密码等。
140.作为示例，参考图3，若待检测脸部图像中各候选脸部区域和参考脸部数据的人脸相似度检测均为未通过时，移动终端可以显示图3中201所示的代付校验选择页面，若当前用户通过202所示的控件选择通过代付用户对账单进行代付，移动终端则可以显示203所示的代付校验密码输入页面，当前用户可以通过在控件204中输入预设的代付校验密码以确定当前用户的代付用户群组。本实施例中的控件的表现形式，可以为图标、输入框以及按钮等形式。
141.在该实施例中，不同的代付校验密码可以映射至不同的代付用户群组，因此，进一步地，移动终端可以通过当前用户在控件204中输入的代付校验密码确定当前用户的代付用户群组，如205所示，代付用户群组可以包括有至少一个可供当前用户选择的代付用户。
142.在确定当前用户的代付用户群组后，移动终端可以确定当前用户从代付用户群组选择的目标代付用户，例如，参考图3，移动终端可以根据当前用户在页面205中所选择的代付用户确定目标代付用户。
143.其中，当前用户的用户标识信息为标识该当前用户的相关信息，例如，用户标识信息可以包括当前用户的社交应用账号，身份证号，手机号，邮箱账号，等等。
144.移动终端在确定目标代付用户与该目标代付用户的用户标识信息后，即可基于账单数据与该目标代付用户的用户标识信息，生成支付请求，以便可以通过向目标代付用户的终端发送该支付请求，以触发目标代付用户对账单数据进行支付。
145.例如，在一实施例中，可以通过微信支付对账单数据进行支付，那么，目标代付用户的用户标识信息可以包括目标代付用户的微信账号，移动终端可以基于账单数据以及目标代付用户的微信账号，生成支付请求，并将该支付请求发送给目标代付用户的微信，以触发目标代付用户通过微信支付对账单数据进行支付。
146.在另一些场景中，当前用户可以设置有代付用户，并且，代付用户还可以设置有对应的脸部数据，这样的话，若出现由于待检测脸部图像质量较差，或其他因素如口罩遮掩人脸，可信任亲友代持移动终端等，导致待检测脸部图像中的各候选脸部区域和参考脸部数据的人脸相似度检测均为未通过时，还可以通过代付用户对当前用户的账单数据进行支付。具体地，步骤“按照优先级，对候选脸部区域和参考脸部数据进行人脸相似度检测”后，还可以包括：
147.若候选脸部区域和参考脸部数据的人脸相似度检测未通过，基于候选脸部区域、以及当前用户的代付用户群组中各代付用户的脸部数据，进行人脸相似度检测，以对候选脸部区域对应的用户进行身份识别；
148.基于识别结果，生成供当前用户选择的代付用户列表，其中，代付用户列表包括至少一个身份识别成功的候选脸部区域对应的代付用户；
149.获取当前用户从代付用户列表选择的目标代付用户；
150.基于账单数据与目标代付用户的用户标识信息，生成目标代付用户的支付请求，向目标代付用户的终端发送该支付请求，以触发目标代付用户对账单数据进行支付。
151.其中，若候选脸部区域和参考脸部数据的人脸相似度检测未通过，移动终端可以将各候选脸部区域与当前用户的代付用户群组中各代付用户的脸部数据进行人脸相似度检测，以对各候选脸部区域对应的用户进行身份识别，从而确定待检测脸部图像中是否包
括当前用户的代付用户对应的人脸。
152.进一步地，移动终端可以基于识别结果，生成供当前用户选择的代付用户列表，其中，代付用户列表包括至少一个身份识别成功的候选脸部区域对应的代付用户。例如，在一实施例中，参考图4，移动终端基于识别结果，确定了候选脸部区域对应的用户包括当前用户的妈妈、爷爷与哥哥，并且，移动终端可以生成如图4中206所示的可供当前用户选择的代付用户列表，其中，该代付用户列表包括至少一个身份识别成功的候选脸部区域对应的代付用户，即当前用户的妈妈、爷爷与哥哥。
153.当前用户可以从代付用户列表中选择目标代付用户，移动终端也可以相应地获取当前用户从代付用户列表选择的目标代付用户，并基于账单数据与目标代付用户的用户标识信息，生成目标代付用户的支付请求，向目标代付用户的终端发送该支付请求，以触发目标代付用户对账单数据进行支付。
154.例如，在一实施例中，可以通过微信支付对账单数据进行支付，那么，目标代付用户的用户标识信息可以包括目标代付用户的微信账号，移动终端可以基于账单数据以及目标代付用户的微信账号，生成支付请求，并将该支付请求发送给目标代付用户的微信，以触发目标代付用户通过微信支付对账单数据进行支付。
155.105、若检测到待检测脸部数据对应的人脸为当前用户的人脸，基于账单数据进行支付操作。
156.若检测到待检测脸部数据对应的人脸为当前用户的人脸，也即确认待检测脸部数据对应的用户身份与当前用户的用户身份一致时，当前用户的移动终端即可基于账单数据进行支付操作。
157.终端基于账单数据进行支付的方式可以有多种，例如，在一实施例中，移动终端可以通过支付平台，如微信支付，触发当前用户对账单数据进行支付；又如，移动终端可以通过支付平台触发当前用户的关联用户对账单数据进行支付，其中，当前用户的关联用户为与该当前用户具有关联关系的用户，而关联关系的情况可以有多种，例如，代付关系；又如，分摊支付关系，等等。具体地，步骤“若检测到待检测脸部数据对应的人脸为当前用户的人脸，基于账单数据进行支付操作”，可以包括：
158.若检测到待检测脸部数据对应的人脸为当前用户的人脸，基于账单数据与当前用户的用户标识信息，生成支付请求；
159.从当前用户的关联用户中，确定账单数据的目标支付用户；
160.向目标支付用户的终端发送支付请求，以触发目标支付用户对账单数据进行支付。
161.其中，由于该支付请求是基于当前用户的账单数据与用户标识信息生成的，因此，该支付请求除了可以用于触发针对账单数据进行支付以外，还可以用于表明该账单数据与该当前用户之间的关联关系，例如，表明该账单数据是该当前用户进行消费购物生成的。
162.在一实施例中，可以通过微信支付对账单数据进行支付，那么，当前用户的用户标识信息可以为当前用户的微信账号。移动终端可以当检测到待检测脸部数据对应的人脸为当前用户的人脸时，基于账单数据与当前用户的微信账号，生成支付请求。
163.移动终端可以从当前用户的关联用户中确定账单数据的目标支付用户，以便可以通过向目标支付用户的终端发送支付请求，来触发目标支付用户对账单数据进行支付。
164.移动终端从当前用户的关联用户中确定目标支付用户的方式可以有多种，例如，可以对不同交易属性的待支付订单设置有不同的关联支付群组，这样的话，移动终端在通过近场通信连接获取账单数据后，即可通过分析该账单数据对应的交易属性，来确定目标关联支付群组。具体地，步骤“从当前用户的关联用户中，确定账单数据的目标支付用户”，可以包括：
165.确定当前用户所属的关联支付群组，其中，一个关联支付群组包括当前用户的至少一个关联用户，每个关联支付群组设置有支付用户，该支付用户为对该关联支付群组中关联用户的账单数据进行支付的用户；
166.对账单数据进行解析，确定账单数据对应的交易属性；
167.基于关联支付群组与交易属性的预设映射关系，确定账单数据的交易属性对应的目标关联支付群组，将该目标关联支付群组的支付用户确定为该账单数据的目标支付用户。
168.其中，关联支付群组为包括当前用户的至少一个关联用户的群组，并且，每个关联支付群组都设置有支付用户，该支付用户为对该关联支付群组中关联用户的账单数据进行支付的用户。值得注意的是，关联支付群组所设置的支付用户可以包括多种情况，例如，该支付用户的数量可以为一个或多个；又如，该支付用户可以为该关联支付群组中的关联用户，也可以为该关联支付群组以外的用户；等等。
169.其中，账单数据的交易属性可以包括多种情况，例如，可以根据账单数据的交易场景确定账单数据的交易属性，譬如，交易属性可以包括网购，线下消费等；又如，可以根据账单数据的消费商品来确定交易属性，譬如，交易属性可以包括餐饮美食，服饰装扮，家居家装，数码电器等；又如，可以根据账单数据的消费金额来确定交易属性，譬如，交易属性可以包括总消费数额低于一万元，总消费数额在一万元至十万元之间，以及总消费数额在十万元以上；等等。
170.在本实施例中，可以为不同的交易属性设置不同的关联支付群组，也即建立交易属性与关联支付群组之间的映射关系，以便移动终端在通过近场通信连接获取账单数据后，可以通过分析账单数据的交易属性来确定目标关联支付群组。又由于各关联支付群组设置有对应的支付用户，因此，移动终端可以将该目标关联支付群组的支付用户确定为该账单数据的目标支付用户。
171.例如，可以对不同交易场景对应的账单数据设置有不同的关联支付群组，例如，对于网上消费的支出可以设置有关联支付群组a，对于线下消费的支出可以设置关联支付群组b；又如，可以对账单数据的不同的消费金额设置不同的关联支付群组，例如，若该账单数据的消费总额在一万元以内，则设置有关联支付群组c；若消费总额在1万元至10万元之间，则设置有关联支付群组d；若消费总额在10万元以上，则设置有关联支付群组e；等等。
172.此外，在另一些实施例中，若由于待检测脸部图像质量较差，或其他因素如口罩遮掩人脸，可信任亲友代持移动终端等，导致待检测脸部数据对应的人脸不为当前用户的人脸，移动终端还可以通过调用图像采集模块来采集当前用户的脸部数据，并通过将采集到的脸部数据与参考脸部数据进行人脸相似度检测来确定当前用户的身份是否为进行支付的合法身份。具体地，基于脸部识别的支付方法，还可以包括：
173.若检测到待检测脸部数据对应的人脸不为当前用户的人脸，通过调用图像采集模
块采集待比对脸部数据；
174.基于待比对脸部数据和参考脸部数据进行人脸相似度检测；
175.基于检测结果与账单数据进行支付操作。
176.在一实施例中，图像采集模块可以为移动终端的摄像头，因此，移动终端可以通过调用摄像头采集当前用户的脸部数据，得到待比对脸部数据。进一步地，移动终端可以基于该待比对脸部数据和参考脸部数据进行人脸相似度检测，以确定当前用户的身份是否为进行支付的合法身份，具体地，若检测结果为检测通过，则移动终端可以基于账单数据与当前用户的用户标识信息生成支付请求，以触发对该账单数据进行支付，例如，通过该支付请求触发微信支付后端基于该支付请求执行支付操作；若检测结果为检测未通过，则移动终端可以不生成支付请求。
177.由上可知，本实施例可以当检测到与目标脸部识别设备之间的距离满足预设距离范围时，建立与所述目标脸部识别设备之间的近场通信连接；通过所述近场通信连接，从所述目标脸部识别设备获取辅助支付数据，其中，所述辅助支付数据包括账单数据、以及所述目标脸部识别设备采集到的脸部数据；将所述脸部数据确定为所述移动终端的当前用户的待检测脸部数据，获取所述移动终端的当前用户的参考脸部数据；基于所述待检测脸部数据和所述参考脸部数据进行人脸相似度检测；若检测到所述待检测脸部数据对应的人脸为所述当前用户的人脸，基于所述账单数据进行支付操作。
178.该方案可以通过目标脸部识别设备采集脸部数据，并结合近场通信连接在预定距离范围内即可建立连接的特点，将该采集到的脸部数据传送给移动终端，这样的话，移动终端可以将其作为当前用户的待检测脸部数据，并将该待检测脸部数据与该当前用户的参考脸部数据进行人脸相似度检测，以确定待检测脸部数据对应的人脸是否为参考脸部数据对应的人脸，即确定待检测脸部数据的脸部识别结果是否与当前用户的身份一致，以便进一步地基于该结果对账单数据进行支付。该方案无需将待检测脸部数据与服务器或终端本地的脸部数据库中的所有脸部数据进行比对，而仅需将待检测脸部数据与参考脸部数据进行比对，即可获悉该待检测脸部数据是否满足当前用户进行支付的所需身份校验。这样的话，该方案减小了进行脸部识别所需比对的数据量，并且，又可以通过近场通信连接快速将账单数据传送到移动终端进行支付，因此，该方案不仅在现已有的刷脸支付场景与付款码支付场景中，为用户提供了新的支付方式，又针对刷脸支付与付款码支付进行了改进，提高了基于脸部识别的支付效率。
179.根据上面实施例所描述的方法，以下将举例进一步详细说明。
180.在本实施例中，将以第一支付装置具体集成在移动终端、第二支付装置具体集成在脸部识别设备为例进行说明。
181.如图5所示，一种基于脸部识别的支付方法，具体流程如下：
182.301、当检测到与移动终端之间的距离满足预设距离范围时，脸部识别设备建立与移动终端之间的近场通信连接。
183.在一实施例中，脸部识别设备可以如图6所示，其上包括有采集脸部数据所需的摄像头，例如，3d摄像头。此外，脸部识别设备可以为图7中所示的iot人脸终端设备，其核心可以包括有3d摄像头，人脸app以及商户app。
184.其中，在本实施例中，为了增强用户人脸识别安全性，在iot人脸终端上使用的可
以为3d摄像头。3d摄像头输出的数据除了rgb图外，还有深度图等相关信息。
185.此外，参考图7，脸部识别设备中还可以包括有nfc模块，用以当检测到与移动终端之间的距离满足预设距离范围时，建立与移动终端之间的近场通信连接。
186.类似地，当检测到与目标脸部识别设备之间的距离满足预设距离范围时，移动终端也可以建立与目标脸部识别设备之间的近场通信连接。
187.302、脸部识别设备接收待支付商品的商品信息，基于商品信息生成待支付的账单数据。
188.在一实施例中，参考图7，可以由脸部识别设备上的商户app接收待支付商品的商品信息，并基于商品信息生成待支付的账单数据。具体地，商户app的核心包括网络模块，清单模块，以及订单模块。其中，清单模块用于供用户添加待支付物品相关信息，以生成购物列表清单。订单模块用于基于购物列表清单生成支付账单，并向后端请求下单，为当前交易设置唯一交易标识号(identitydocument，id)即trade_id，用以标识唯一的订单，进一步地，订单模块还可以在订单标识完成后，将生成的支付账单传递给人脸app。
189.303、脸部识别设备采集目标用户的脸部数据。
190.在一实施例中，参考图7，可以由脸部识别设备上的人脸app采集目标用户的脸部数据。其中，人脸app的核心可以包括人脸采集，人脸优选等。人脸采集可以用于调用3d摄像头进行采集，获取rgb图流，深度图流，红外图流等。人脸优选可以用于通过人脸大小、人脸角度、图像对比度、图像的亮度和清晰度等系数指标综合评价选出最优的人脸图片。具体地，步骤“采集目标用户的脸部数据”，可以包括：
191.采集目标用户的原始脸部数据，其中，原始脸部数据包括至少一张候选脸部图像；
192.计算候选脸部图像在至少一个质量评估维度上的图像质量；
193.根据候选脸部图像的图像质量，从候选脸部图像中选择目标脸部图像；
194.对目标脸部图像进行图像处理，得到处理后的脸部数据作为目标用户的脸部数据。
195.其中，脸部识别设备可以通过摄像头采集目标用户的原始脸部数据，其中，该原始脸部数据包括至少一张候选脸部图像。例如，原始脸部数据中可以包括脸部识别设备采集到的对目标用户进行脸部识别所需的视频片段，在该视频片段中，可以包括有目标用户的脸部图像的数据；又如，原始脸部数据中可以包括脸部识别设备采集到的对目标用户进行脸部识别所需的多张候选图像，在该候选图像中，可以包括有目标用户的脸部图像对应的区域；等等。
196.其中，质量评估维度为用于评估候选脸部图像的图像质量的维度，例如，质量评估维度可以包括候选脸部图像中脸部区域的区域尺寸或脸部角度等，可选的，质量评估维度还可以包括候选脸部图像的图像对比度、图像的亮度和清晰度等。
197.在一实施例中，可以计算候选脸部图像在至少一个质量评估维度上的图像质量，并根据候选脸部图像的图像质量，从候选脸部图像中选择目标脸部图像，例如，将图像质量最高的候选脸部图像确定为目标脸部图像。
198.进一步地，脸部识别设备可以对目标脸部图像进行图像处理，例如，脸部识别设备可以对目标脸部图像执行包括图像增强，图像裁剪，图像压缩等步骤的图像处理，得到处理后的脸部数据作为目标用户的脸部数据。
199.304、脸部识别设备基于脸部数据与账单数据，生成辅助支付数据。
200.305、脸部识别设备通过近场通信连接，将辅助支付数据发送给移动终端，以触发移动终端基于辅助支付数据进行支付操作。
201.在一实施例中，参考图7，脸部识别设备可以利用nfc模块来实现通过近场通信连接，将辅助支付数据发送给移动终端。
202.306、移动终端通过近场通信连接，从目标脸部识别设备获取辅助支付数据，其中，辅助支付数据包括账单数据、以及目标脸部识别设备采集到的脸部数据。
203.在一实施例中，参考图7，移动终端可以利用nfc模块来实现通过近场通信连接，从目标脸部识别设备获取辅助支付数据。
204.307、移动终端将脸部数据确定为该移动终端的当前用户的待检测脸部数据，获取该移动终端的当前用户的参考脸部数据。
205.在一实施例中，参考图7，支付可以通过微信支付实现，并且，移动终端可以通过网络模块向微信后端的人脸数据库请求当前用户的参考脸部数据，以获取该移动终端的当前用户的参考脸部数据。
206.在另一实施例中，移动终端可以保存有当前用户的参考脸部数据，因此，仅需在移动终端搜索即可获取当前用户的参考脸部数据。
207.308、移动终端基于待检测脸部数据和参考脸部数据进行人脸相似度检测。
208.在一实施例中，参考图7，移动终端上可以设置有人脸相似度检测模块，因此，可以通过该模块来基于待检测脸部数据和参考脸部数据进行人脸相似度检测。
209.309、若检测到待检测脸部数据对应的人脸为当前用户的人脸，移动终端基于账单数据进行支付操作。
210.在一实施例中，参考图7，支付可以通过微信支付实现，移动终端可以通过网络模块调用微信后端服务提供的基础支付服务来完成对账单数据的支付操作。
211.由上可知，本技术实施例可以通过目标脸部识别设备采集脸部数据，并结合近场通信连接在预定距离范围内即可建立连接的特点，将该采集到的脸部数据传送给移动终端，这样的话，移动终端可以将其作为当前用户的待检测脸部数据，并将该待检测脸部数据与该当前用户的参考脸部数据进行人脸相似度检测，以确定待检测脸部数据对应的人脸是否为参考脸部数据对应的人脸，即确定待检测脸部数据的脸部识别结果是否与当前用户的身份一致，以便进一步地基于该结果对账单数据进行支付。本技术实施例无需将待检测脸部数据与服务器或终端本地的脸部数据库中的所有脸部数据进行比对，而仅需将待检测脸部数据与参考脸部数据进行比对，即可获悉该待检测脸部数据是否满足当前用户进行支付的所需身份校验。这样的话，本技术实施例减小了进行脸部识别所需比对的数据量，并且，又可以通过近场通信连接快速将账单数据传送到移动终端进行支付，因此，本技术实施例不仅在现已有的刷脸支付场景与付款码支付场景中，为用户提供了新的支付方式，又针对刷脸支付与付款码支付进行了改进，提高了基于脸部识别的支付效率。
212.为了更好地实施以上方法，相应的，本技术实施例还提供一种基于脸部识别的支付装置(即第一支付装置)，其中，该基于脸部识别的支付装置可以集成在终端中。该终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能音箱、智能手表、等，但并不局限于此。
213.例如，如图8所示，该基于脸部识别的支付装置可以包括第一建立单元401，辅助获取单元402，参考获取单元403，检测单元404以及支付单元405，如下：
214.第一建立单元401，用于当检测到与目标脸部识别设备之间的距离满足预设距离范围时，建立与所述目标脸部识别设备之间的近场通信连接；
215.辅助获取单元402，用于通过所述近场通信连接，从所述目标脸部识别设备获取辅助支付数据，其中，所述辅助支付数据包括账单数据、以及所述目标脸部识别设备采集到的脸部数据；
216.参考获取单元403，用于将所述脸部数据确定为所述移动终端的当前用户的待检测脸部数据，获取所述移动终端的当前用户的参考脸部数据；
217.检测单元404，用于基于所述待检测脸部数据和所述参考脸部数据进行人脸相似度检测；
218.支付单元405，用于若检测到所述待检测脸部数据对应的人脸为所述当前用户的人脸，基于所述账单数据进行支付操作。
219.在一实施例中，参考图9，所述支付单元405，可以包括：
220.第一生成子单元4051，可以用于若检测到所述待检测脸部数据对应的人脸为所述当前用户的人脸，基于所述账单数据与所述当前用户的用户标识信息，生成支付请求；
221.第一确定子单元4052，可以用于从所述当前用户的关联用户中，确定所述账单数据的目标支付用户；
222.第一发送子单元4053，可以用于向所述目标支付用户的终端发送所述支付请求，以触发所述目标支付用户对所述账单数据进行支付。
223.在一实施例中，所述第一确定子单元4052，可以用于：
224.确定所述当前用户所属的关联支付群组，其中，一个所述关联支付群组包括所述当前用户的至少一个关联用户，每个所述关联支付群组设置有支付用户，所述支付用户为对所述关联支付群组中关联用户的账单数据进行支付的用户；对所述账单数据进行解析，确定所述账单数据对应的交易属性；基于关联支付群组与交易属性的预设映射关系，确定所述账单数据的交易属性对应的目标关联支付群组，将所述目标关联支付群组的支付用户确定为所述账单数据的目标支付用户。
225.在一实施例中，参考图10，所述待检测脸部数据包括待检测脸部图像；所述检测单元404，可以包括：
226.识别子单元4041，可以用于对所述待检测脸部图像进行脸部检测，以确定所述待检测脸部图像中的至少一个候选脸部区域，其中，一个候选脸部区域对应于一个候选用户；
227.第一计算子单元4042，可以用于基于所述候选脸部区域的几何特征，计算所述候选脸部区域的优先级，其中，所述优先级为所述候选脸部区域进行人脸相似度检测的优先级；
228.第一检测子单元4043，可以用于按照所述优先级，对所述候选脸部区域和所述参考脸部数据进行人脸相似度检测。
229.在一实施例中，参考图11，所述检测单元404，还可以包括：
230.第二确定子单元4044，可以用于若所述候选脸部区域和所述参考脸部数据的人脸相似度检测未通过，确定所述当前用户的代付用户群组，其中，所述代付用户群组包括所述
当前用户的至少一个代付用户；
231.第三确定子单元4045，可以用于确定所述当前用户从所述代付用户群组选择的目标代付用户，获取所述目标代付用户的用户标识信息；
232.第二生成子单元4046，可以用于基于所述账单数据与所述目标代付用户的用户标识信息，生成支付请求；
233.第二发送子单元4047，可以用于向所述目标代付用户的终端发送所述支付请求，以触发所述目标代付用户对所述账单数据进行支付。
234.在一实施例中，参考图12，所述检测单元，还可以包括：
235.第二检测子单元4048，可以用于若所述候选脸部区域和所述参考脸部数据的人脸相似度检测未通过，基于所述候选脸部区域、以及所述当前用户的代付用户群组中各代付用户的脸部数据，进行人脸相似度检测，以对所述候选脸部区域对应的用户进行身份识别；
236.第三生成子单元4049，可以用于基于所述识别结果，生成供所述当前用户选择的代付用户列表，其中，所述代付用户列表包括至少一个身份识别成功的候选脸部区域对应的代付用户；
237.第一获取子单元40410，可以用于获取所述当前用户从所述代付用户列表选择的目标代付用户；
238.第四生成子单元40411，可以用于基于所述账单数据与所述目标代付用户的用户标识信息，生成所述目标代付用户的支付请求，向所述目标代付用户的终端发送所述支付请求，以触发所述目标代付用户对所述账单数据进行支付。
239.在一实施例中，所述参考脸部数据包括所述当前用户的脸部特征，所述候选脸部区域包括至少一个图像通道下的通道数据；所述第一检测子单元4043，可以用于：
240.通过所述通道数据生成所述候选脸部区域的脸部特征；将所述候选脸部区域的脸部特征与所述当前用户的脸部特征进行特征比对，得到比对结果；根据所述比对结果，确定所述候选脸部区域和所述参考脸部数据的人脸相似度检测结果。
241.在一实施例中，参考图13，所述基于脸部识别的支付装置，还可以包括：
242.调用单元406，可以用于若检测到所述待检测脸部数据对应的人脸不为所述当前用户的人脸，通过调用图像采集模块采集待比对脸部数据；基于所述待比对脸部数据和所述参考脸部数据进行人脸相似度检测；基于所述检测结果与所述账单数据进行支付操作。
243.具体实施时，以上各个单元可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个单元的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。
244.由上可知，本实施例的基于脸部识别的支付装置中由第一建立单元401当检测到与目标脸部识别设备之间的距离满足预设距离范围时，建立与所述目标脸部识别设备之间的近场通信连接；由辅助获取单元402通过所述近场通信连接，从所述目标脸部识别设备获取辅助支付数据，其中，所述辅助支付数据包括账单数据、以及所述目标脸部识别设备采集到的脸部数据；由参考获取单元403将所述脸部数据确定为所述移动终端的当前用户的待检测脸部数据，获取所述移动终端的当前用户的参考脸部数据；由检测单元404基于所述待检测脸部数据和所述参考脸部数据进行人脸相似度检测；由支付单元405若检测到所述待检测脸部数据对应的人脸为所述当前用户的人脸，基于所述账单数据进行支付操作。
245.该方案可以通过目标脸部识别设备采集脸部数据，并结合近场通信连接在预定距离范围内即可建立连接的特点，将该采集到的脸部数据传送给移动终端，这样的话，移动终端可以将其作为当前用户的待检测脸部数据，并将该待检测脸部数据与该当前用户的参考脸部数据进行人脸相似度检测，以确定待检测脸部数据对应的人脸是否为参考脸部数据对应的人脸，即确定待检测脸部数据的脸部识别结果是否与当前用户的身份一致，以便进一步地基于该结果对账单数据进行支付。该方案无需将待检测脸部数据与服务器或终端本地的脸部数据库中的所有脸部数据进行比对，而仅需将待检测脸部数据与参考脸部数据进行比对，即可获悉该待检测脸部数据是否满足当前用户进行支付的所需身份校验。这样的话，该方案减小了进行脸部识别所需比对的数据量，并且，又可以通过近场通信连接快速将账单数据传送到移动终端进行支付，因此，该方案不仅在现已有的刷脸支付场景与付款码支付场景中，为用户提供了新的支付方式，又针对刷脸支付与付款码支付进行了改进，提高了基于脸部识别的支付效率。
246.为了更好地实施以上方法，相应的，本发明实施例还提供一种基于脸部识别的支付装置(即第二支付装置)，其中，该第二支付装置可以集成在终端中。该终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能音箱、智能手表、等，此外，该终端还可以是具有脸部识别功能的脸部识别设备，如脸部支付设备等，但并不局限于此。
247.例如，如图14所示，该支付装置可以包括第二建立单元501、账单生成单元502、采集单元503、辅助生成单元504以及发送单元505，如下：
248.第二建立单元501，用于当检测到与移动终端之间的距离满足预设距离范围时，建立与所述移动终端之间的近场通信连接；
249.账单生成单元502，用于接收待支付商品的商品信息，基于所述商品信息生成待支付的账单数据；
250.采集单元503，用于采集目标用户的脸部数据；
251.辅助生成单元504，用于基于所述脸部数据与所述账单数据，生成辅助支付数据；
252.发送单元505，用于通过所述近场通信连接，将所述辅助支付数据发送给所述移动终端，以触发基于所述辅助支付数据进行支付操作。
253.在一实施例中，参考图15，所述采集单元503，可以包括：
254.数据采集子单元5031，可以用于采集目标用户的原始脸部数据，其中，所述原始脸部数据包括至少一张候选脸部图像；
255.第二计算子单元5032，可以用于计算所述候选脸部图像在至少一个质量评估维度上的图像质量；
256.图像选择子单元5033，可以用于根据所述候选脸部图像的图像质量，从所述候选脸部图像中选择目标脸部图像；
257.图像处理子单元5034，可以用于对所述目标脸部图像进行图像处理，得到处理后的脸部数据作为目标用户的脸部数据。
258.本技术实施例提供的基于脸部识别的支付装置可以通过近场通信连接快速传递账单数据，并结合脸部识别技术高效地对账单数据进行支付。
259.此外，本技术实施例还提供一种电子设备，该电子设备可以为计算机设备，该计算机设备可以终端等设备，该终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能
音箱、智能手表等，但并不局限于此，该终端还可以为具有脸部识别功能的脸部识别设备，例如，刷脸支付设备等。如图16所示，其示出了本技术实施例所涉及的计算机设备的结构示意图，具体来讲：
260.该计算机设备可以包括射频(rf，radio frequency)电路601、包括有一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器602、传感器603、无线保真(wifi，wireless fidelity)模块604、包括有一个或者一个以上处理核心的处理器605、以及电源606等部件。本领域技术人员可以理解，图16中示出的计算机设备结构并不构成对计算机设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：
261.rf电路601可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，交由一个或者一个以上处理器605处理；另外，将涉及上行的数据发送给基站。通常，rf电路601包括但不限于天线、至少一个放大器、调谐器、一个或多个振荡器、用户身份模块(sim，subscriber identity module)卡、收发信机、耦合器、低噪声放大器(lna，low noise amplifier)、双工器等。此外，rf电路601还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。所述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯系统(gsm，global system of mobile communication)、通用分组无线服务(gprs，general packet radio service)、码分多址(cdma，code division multiple access)、宽带码分多址(wcdma，wideband code division multiple access)、长期演进(lte，long term evolution)、电子邮件、短消息服务(sms，short messaging service)等。
262.存储器602可用于存储软件程序以及模块，处理器605通过运行存储在存储器602的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器602可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据计算机设备的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器602可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器602还可以包括存储器控制器，以提供处理器605和输入单元603对存储器602的访问。
263.计算机设备还可包括至少一种传感器603，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板的亮度，接近传感器可在计算机设备移动到耳边时，关闭显示面板和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于计算机设备还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
264.wifi属于短距离无线传输技术，计算机设备通过wifi模块604可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图16示出了wifi模块604，但是可以理解的是，其并不属于计算机设备的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
265.处理器605是计算机设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个
部分，通过运行或执行存储在存储器602内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器602内的数据，执行计算机设备的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。可选的，处理器605可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器605可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器605中。
266.计算机设备还包括给各个部件供电的电源606(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器605逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源606还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
267.尽管未示出，计算机设备还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。具体在本实施例中，计算机设备中的处理器605会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储器602中，并由处理器605来运行存储在存储器602中的应用程序，从而实现各种功能，如下：
268.当检测到与目标脸部识别设备之间的距离满足预设距离范围时，建立与所述目标脸部识别设备之间的近场通信连接；通过所述近场通信连接，从所述目标脸部识别设备获取辅助支付数据，其中，所述辅助支付数据包括账单数据、以及所述目标脸部识别设备采集到的脸部数据；将所述脸部数据确定为所述移动终端的当前用户的待检测脸部数据，获取所述移动终端的当前用户的参考脸部数据；基于所述待检测脸部数据和所述参考脸部数据进行人脸相似度检测；若检测到所述待检测脸部数据对应的人脸为所述当前用户的人脸，基于所述账单数据进行支付操作。
269.或者
270.当检测到与移动终端之间的距离满足预设距离范围时，建立与所述移动终端之间的近场通信连接；接收待支付商品的商品信息，基于所述商品信息生成待支付的账单数据；采集目标用户的脸部数据；基于所述脸部数据与所述账单数据，生成辅助支付数据；通过所述近场通信连接，将所述辅助支付数据发送给所述移动终端，以触发基于所述辅助支付数据进行支付操作。
271.以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
272.由上可知，本实施例的计算机设备可以通过目标脸部识别设备采集脸部数据，并结合近场通信连接在预定距离范围内即可建立连接的特点，将该采集到的脸部数据传送给移动终端，这样的话，移动终端可以将其作为当前用户的待检测脸部数据，并将该待检测脸部数据与该当前用户的参考脸部数据进行人脸相似度检测，以确定待检测脸部数据对应的人脸是否为参考脸部数据对应的人脸，即确定待检测脸部数据的脸部识别结果是否与当前用户的身份一致，以便进一步地基于该结果对账单数据进行支付。本实施例的计算机设备无需将待检测脸部数据与服务器或终端本地的脸部数据库中的所有脸部数据进行比对，而仅需将待检测脸部数据与参考脸部数据进行比对，即可获悉该待检测脸部数据是否满足当前用户进行支付的所需身份校验。这样的话，本实施例的计算机设备减小了进行脸部识别所需比对的数据量，并且，又可以通过近场通信连接快速将账单数据传送到移动终端进行支付，因此，本实施例的计算机设备不仅在现已有的刷脸支付场景与付款码支付场景中，为用户提供了新的支付方式，又针对刷脸支付与付款码支付进行了改进，提高了基于脸部识
别的支付效率。
273.本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。
274.为此，本技术实施例提供一种存储介质，其中存储有多条指令，该指令能够被处理器进行加载，以执行本技术实施例所提供的任一种基于脸部识别的支付方法中的步骤。例如，该指令可以执行如下步骤：
275.当检测到与目标脸部识别设备之间的距离满足预设距离范围时，建立与所述目标脸部识别设备之间的近场通信连接；通过所述近场通信连接，从所述目标脸部识别设备获取辅助支付数据，其中，所述辅助支付数据包括账单数据、以及所述目标脸部识别设备采集到的脸部数据；将所述脸部数据确定为所述移动终端的当前用户的待检测脸部数据，获取所述移动终端的当前用户的参考脸部数据；基于所述待检测脸部数据和所述参考脸部数据进行人脸相似度检测；若检测到所述待检测脸部数据对应的人脸为所述当前用户的人脸，基于所述账单数据进行支付操作。
276.或者
277.当检测到与移动终端之间的距离满足预设距离范围时，建立与所述移动终端之间的近场通信连接；接收待支付商品的商品信息，基于所述商品信息生成待支付的账单数据；采集目标用户的脸部数据；基于所述脸部数据与所述账单数据，生成辅助支付数据；通过所述近场通信连接，将所述辅助支付数据发送给所述移动终端，以触发基于所述辅助支付数据进行支付操作。
278.以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
279.其中，该存储介质可以包括：只读存储器(rom，read only memory)、随机存取记忆体(ram，random access memory)、磁盘或光盘等。
280.由于该存储介质中所存储的指令，可以执行本技术实施例所提供的任一种基于脸部识别的支付方法中的步骤，因此，可以实现本技术实施例所提供的任一种基于脸部识别的支付方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。
281.根据本技术的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述基于脸部识别的支付方面的各种可选实现方式中提供的方法。
282.以上对本技术实施例所提供的一种基于脸部识别的支付方法、装置、电子设备、存储介质和系统进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本技术的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本技术的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本技术的限制。