人脸数据处理方法、装置、电子设备、存储介质与流程

1.本公开一般涉图像识别技术领域，具体涉及人脸图像识别技术领域，尤其涉及一种人脸数据处理方法、装置、电子设备、存储介质。


背景技术：

2.当前新用户在使用iot(internet of things，物联网)设备刷脸支付时，需要进行开通操作。首次开通时，需要用户在iot设备上进行手机号输入、微信号输入、录入人脸信息等相关注册操作，安全性差，且影响用户的使用体验。


技术实现要素：

3.鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种人脸数据处理方法、装置、电子设备、存储介质，以在用户首次进行人脸支付时无需进行绑定操作。
4.第一方面，本技术实施例提出一种人脸数据处理方法，该方法由线下支付终端执行，其包括：
5.在针对新用户请求使用人脸支付功能时，获取针对所述新用户首次采集得到的人脸图像；
6.将所述人脸图像发送至服务器；
7.接收并提示用户身份提示信息，响应针对所述用户身份提示信息进行的操作完成所述人脸支付功能，所述用户身份提示信息是所述服务器确定存在与所述人脸图像相关的预先绑定的参考人脸图像时，根据所述参考人脸图像确定的，所述参考人脸图像是由移动终端预先安装的第三方应用程序向所述服务器请求开通人脸支付功能时得到的。
8.第二方面，本技术实施例提出一种人脸数据处理方法，该方法由移动终端执行，其包括：
9.在所述移动终端预先安装的第三方应用程序接收到针对开通人脸支付功能的操作时，获取当前用户的参考人脸图像和用户身份信息；
10.根据所述用户身份信息获取与所述第三方应用程序对应的基础账号；
11.将所述参考人脸图像、所述用户身份信息和所述基础账号发送至服务器；
12.接收并提示绑定提示信息，所述绑定提示信息是所述服务器在将所述参考人脸图像、所述用户身份信息和所述基础账号绑定成功之后生成的。
13.第三方面，本技术实施例提出一种人脸数据处理装置，包括：
14.获取模块，用于在针对新用户请求使用人脸支付功能时，获取针对所述新用户首次采集得到的人脸图像；
15.发送模块，用于将所述人脸图像发送至服务器；
16.提示模块，用于接收并提示用户身份提示信息，响应针对所述用户身份提示信息进行的操作完成所述人脸支付功能，所述用户身份提示信息是所述服务器确定存在与所述人脸图像相关的预先绑定的参考人脸图像时，根据所述参考人脸图像确定的，所述参考人
脸图像是由移动终端预先安装的第三方应用程序向所述服务器请求开通人脸支付功能时得到的。
17.可选的，所述发送模块，还用于：
18.获取所述新用户的人脸图像流，所述人脸图像流包括多个维度的原始图像流，所述多个维度包括人脸检测维度和活体检测维度；
19.根据图像属性对所述原始图像流进行优选处理得到所述人脸图像，所述图像属性是指用于表征所述原始图像流包含的人脸区域的属性特征和图像基本属性。
20.可选的，所述图像属性包括人脸特征参数和图像基本属性参数，所述发送模块，还用于：
21.获取所述原始图像流包含的人脸特征参数和图像基本属性参数对应的权重系数；
22.根据所述人脸特征参数和图像基本属性参数对应的权重系数，确定与所述原始图像流包含的人脸区域对应的评价分数；
23.确定包含所述评价分数最高的人脸区域的原始图像流为所述人脸图像。
24.可选的，提示模块，还用于：
25.接收针对所述用户身份提示信息输入的确认指令，所述确认指令用于表示所述用户身份提示信息的内容正确；
26.响应所述确认指令，接收并提示支付成功信息，所述支付成功信息用于提示所述线下支付终端提供的待支付数据扣款成功。
27.可选的，所述支付成功信息为扣款提示信息，提示模块，还用于：
28.获取所述待支付数据和所述线下支付终端的终端标识；
29.基于所述待支付数据和所述线下支付终端的终端标识生成支付请求；
30.发送所述支付请求至所述服务器，以使得所述服务器查找与所述人脸图像关联的第三方应用程序的支付账号，并将所述待支付数据发送至所述支付账号，接收所述支付账号对应的支付服务器发送的扣款提示信息；或者，所述服务器查找与所述人脸图像关联的第三方应用程序的支付码信息，并针对所述支付码信息执行扫码操作，以获取所述扣款提示信息；
31.接收所述服务器按照所述终端标识发送的所述扣款提示信息。
32.可选的，提示模块，还用于：
33.接收并提示开通绑定提示信息，所述开通绑定提示信息是所述服务器确定不存在与所述人脸图像相关的预先注册的参考人脸图像时，提示所述新用户通过第三方应用程序预先注册参考人脸图像。
34.第四方面，本技术实施例提出一种人脸数据处理装置，包括：
35.第一获取模块，用于在所述移动终端预先安装的第三方应用程序接收到针对开通人脸支付功能的操作时，获取当前用户的参考人脸图像和用户身份信息；
36.第二获取模块，用于根据所述用户身份信息获取与所述第三方应用程序对应的基础账号；
37.发送模块，用于将所述参考人脸图像、所述用户身份信息和所述基础账号发送至服务器；
38.提示模块，用于接收并提示绑定提示信息，所述绑定提示信息是所述服务器在将
所述参考人脸图像、所述用户身份信息和所述基础账号绑定成功之后生成的。
39.可选的，第一获取模块，还用于：
40.获取所述当前用户的人脸图像流，所述人脸图像流包括人脸检测维度的原始图像流；
41.根据图像属性对所述人脸检测维度的原始图像流进行优选处理得到所述参考人脸图像，所述图像属性是指用于表征所述原始图像流包含的人脸区域的属性特征和图像基本属性。
42.第五方面，本技术实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行该程序时实现如本技术实施例描述的方法。
43.第六方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本技术实施例描述的方法。
44.本技术通过利用第三方应用程序提前在服务器中建立用户身份信息与参考人脸图像之间的绑定关系，使得用户在首次使用iot设备时，服务器能够及时查询到用户的身份信息，从而无需用户在iot设备上进行首次使用的注册操作，有效避免用户身份信息的泄露，提高对用户身份信息的保护能力，同时降低用户首次进行人脸支付的复杂度，提升用户体验。
45.本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
46.通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
47.图1为本技术实施例提供的人脸数据处理方法的应用场景示意图；
48.图2为本技术实施例提出的一种人脸数据处理方法的流程图；
49.图3为本技术实施例提出的另一种人脸数据处理方法的流程图；
50.图4为本技术实施例的iot设备采集人脸时的交互界面图；
51.图5为本技术实施例的iot设备上传人脸图像时的交互界面如图；
52.图6为本技术实施例的iot设备等待人脸匹配的交互界面如图；
53.图7为本技术实施例的iot设备展示用户身份提示信息时的交互界面如图；
54.图8为本技术实施例的iot设备展示支付成功时的交互界面如图；
55.图9为本技术实施例提出的另一种人脸数据处理方法的流程图；
56.图10为本技术实施例的移动终端接收开通人脸支付功能时的交互界面如图；
57.图11为本技术实施例的移动终端采集人脸时的交互界面图；
58.图12为本技术实施例的移动终端持续采集人脸时的交互界面图；
59.图13为本技术实施例的移动终端得到参考人脸图像时的交互界面图；
60.图14为本技术实施例的移动终端展示人脸支付授权成功时的交互界面图；
61.图15为本技术实施例的人脸数据处理系统的结构示意图；
62.图16为本技术实施例的人脸数据处理系统的信令交互图；
63.图17为本技术实施例提出的一种人脸数据处理装置的结构示意图；
64.图18为本技术实施例提出的另一种人脸数据处理装置的结构示意图；
65.图19示出了适于用来实现本技术实施例的电子设备或服务器的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
66.下面结合附图和实施例对本技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与发明相关的部分。
67.需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术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技术。
68.人工智能(artificial intelligence,ai)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。
69.人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
70.计算机视觉技术(computer vision，cv)是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取信息的人工智能系统。计算机视觉技术通常包括图像处理、图像识别、图像语义理解、图像检索、ocr、视频处理、视频语义理解、视频内容/行为识别、三维物体重建、3d技术、虚拟现实、增强现实、同步定位与地图构建等技术，还包括常见的人脸识别、指纹识别等生物特征识别技术。
71.随着人工智能技术研究和进步，人工智能技术在多个领域展开研究和应用，例如常见的智能家居、智能穿戴设备、虚拟助理、智能音箱、智能营销、无人驾驶、自动驾驶、无人机、机器人、智能医疗、智能客服等，相信随着技术的发展，人工智能技术将在更多的领域得到应用，并发挥越来越重要的价值。
72.本技术实施例提供的方案涉及人工智能的计算机视觉技术，具体通过如下实施例进行说明。
73.下面请参考图1介绍本技术实施例的一种应用场景。图1为本技术实施例提供的人脸数据处理方法的应用场景示意图。如图1所示，在本技术的实施例中，该应用场景可包括iot设备1、移动终端2和服务器3。
74.其中，iot设备1上可设置有图像采集装置，例如3d摄像头，类比传统摄像头，3d摄像头添加了活体相关软硬件，包括深度相机等，以增强采集到的人脸信息安全性。iot设备1
中内置有数据处理器，用于对图像采集装置采集到的人脸图像进行处理、获取相应手机号以及生成支付信息等，iot设备1中还可设置有网络模块，以使iot设备1能够利用网络模块与服务器3进行数据传输，从而完成利用第三方应用程序的账户进行付款的操作。其中，在本技术实施例中，第三方应用程序为微信。
75.移动终端2可为智能移动终端，例如手机、pad等，移动终端2中安装有第三方应用程序，在本技术实施例中，第三方应用程序为微信。第三方应用程序在登录状态下能够获取移动终端2上设置的摄像头采集的用户人脸数据，或者读取用户预存的人脸数据。移动终端2还可利用网络模块与服务器3进行数据传输，以向服务器3进行用户开通人脸支付功能的授权等。
76.服务器3可利用有线或无线网络与iot设备1和移动终端2通信连接，从而实现根据第三方程序发送的开通人脸支付功能的授权，并利用开通人脸支付功能的授权在用户首次使用iot设备1进行人脸支付时进行用户身份信息确认和付款操作。
77.图2为本技术实施例提出的一种人脸数据处理方法的流程图。其中，需要说明的是，本实施例的人脸数据处理方法的执行主体为人脸数据处理装置，人脸数据处理装置可由软件和/或硬件的方式实现，该实施例中的人脸数据处理装置可以配置线下支付终端中，线下支付终端可为iot设备，该线下支付终端可与服务器进行通信。
78.如图2所示，一种人脸数据处理方法，包括：
79.步骤101，在针对新用户请求使用人脸支付功能时，获取针对新用户首次采集得到的人脸图像。
80.需要说明的是，首次采集得到的人脸图像为首次使用任一iot设备进行人脸支付的新用户的人脸图像。其中，可利用iot设备上的设置的图像采集装置对新用户进行人脸图像的采集，然后图像采集装置将采集得到的人脸图像发送至iot设备的处理器。其中，为了增强用户人脸识别安全性，iot设备上的图像采集装置可为3d摄像头，3d摄像头能够向处理器发送人脸图像流。
81.步骤102，将人脸图像发送至服务器。
82.可选的，根据人脸图像，生成人脸搜索指令，将人脸搜索指令，发送至服务器。
83.也就是说，iot设备上的处理器具有图像处理能力，可以将人脸图像进行处理，以生成服务器能够直接执行的人脸搜索指令，有效提高服务器对人脸图像进行识别的效率。
84.步骤103，接收并提示用户身份提示信息，响应针对用户身份提示信息进行的操作完成人脸支付功能，用户身份提示信息是服务器确定存在与人脸图像相关的预先绑定的参考人脸图像时，根据参考人脸图像确定的，参考人脸图像是由移动终端预先安装的第三方应用程序向服务器请求开通人脸支付功能时得到的。
85.其中，用户身份提示信息用于提示用户在第三方应用程序中的账号名称，例如微信账号、qq号、头像信息等。
86.也就是说，iot设备中的处理器接收iot设备上设置的图像采集装置采集得到的人脸图像，然后将人脸图像发送至服务器，以利用服务器将人脸图像与服务器中存储的参考人脸图像进行匹配，在服务器确定存在与人脸图像匹配的参考人脸图像时，根据参考人脸图像与用户身份信息的绑定关系，确定当前人脸图像对应的用户身份信息，然后服务器根据用户身份信息生成用户身份提示信息，并将用户身份提示信息发送至iot设备，以利用
iot设备提示用户针对用户身份信息进行操作，例如确认用户身份信息等。
87.其中，参考人脸图像与用户身份信息是服务器根据第三方应用程序发送的参考人脸图像与用户身份信息建立的，具体地，移动终端预先安装的第三方应用程序在接收到用户针对开通人脸支付功能输入的选择操作时，可通过移动终端设备上的摄像头采集用户的参考人脸图像或从用户账号信息中查询已存储的用户的参考人脸图像，然后第三方应用程序将获取到的参考人脸图像和用户当前登录的用户身份信息发送至服务器，服务器对第三方应用程序发送的用户身份信息进行查询，在服务器根据第三方应用程序的基础账号服务中查询到相应用户身份信息时，确认对用户身份信息验证成功，同时建立并存储用户身份信息与参考人脸图像之间的绑定关系。
88.由此，本技术通过利用第三方应用程序提前在服务器中建立用户身份信息与参考人脸图像之间的绑定关系，使得用户在首次使用iot设备时，服务器能够及时查询到用户的身份信息，从而无需用户在iot设备上进行首次使用的注册操作，有效避免用户身份信息的泄露，提高对用户身份信息的保护能力，同时降低用户首次进行人脸支付的复杂度，提升用户体验。
89.进一步地，将人脸图像发送至服务器，包括：获取新用户的人脸图像流，人脸图像流包括多个维度的原始图像流，多个维度包括人脸检测维度和活体检测维度；根据图像属性对原始图像流进行优选处理得到人脸图像，图像属性是指用于表征原始图像流包含的人脸区域的属性特征和图像基本属性。
90.应当理解的是，为了便于对原始图像流进行优选处理，在采集新用户的人脸图像流时，需要确保采集到的图像为新用户的人脸，因此，采集到的人脸图像流需要满足人脸检测维度和活体检测维度。其中，人脸检测维度和活体检测维度共同用于限定iot设备采集到的图像流为用户的人脸区域，而非其他不相关的内容，优选地，活体检测维度可为限定用户在图像采集过程中进行摇头、眨眼等。
91.具体而言，人脸图像流中包含有至少一幅新用户的人脸图像，根据每幅图像的图像属性从原始图像流中优选处理得到人脸图像，从而能够有效提高人脸图像与参考图像的匹配效率和准确率，提高用户使用人脸支付进行支付的效率。
92.可选的，图像属性包括人脸特征参数和/或图像基本属性参数，则根据图像类别属性对原始图像流进行优选处理得到人脸图像，包括：获取原始图像流包含的人脸特征参数和图像基本属性参数对应的权重系数；根据人脸特征参数和图像基本属性参数对应的权重系数，确定与原始图像流包含的人脸区域对应的评价分数；确定包含评价分数最高的人脸区域的原始图像流为人脸图像。
93.其中，评价分数用于指示人脸图像表达用户人脸信息的能力，人脸特征参数可包括但不限于人脸大小、人脸角度等，例如，人脸图像中人脸较大的权重系数可大于人脸图像中人脸较小的权重系数，人脸角度为0，即人脸正对图像采集装置时，人脸图像对应的权重系数最大，当人脸与图像采集装置之间存在角度时则随着角度的增大权重系数减小。图像数据参数可包括但不限于图像对比度、图像的亮度等，图像对比度和图像亮度值均可使居中数值对应的权重系数最大，避免最终选择出的人脸图像过亮或过暗影响对人脸图像进行特征提取。
94.应当理解的是，一张人脸图像可根据不同的人脸特征参数和图像属性参数对应多
个权重系数，根据人脸特征参数和图像属性参数对应的权重系数以及人脸图像人脸特征参数值和图像属性参数值，计算确定每张人脸图像对应的评价分数，例如，将多个人脸特征参数值和图像属性参数值分别与之对应的权重系数相乘，然后对多个乘积相加得到该张人脸图像的评价分数，评价分数越高，说明人脸图像对用户的人脸信息表达最完整，因此，可根据评价分数最高的人脸图像生成人脸搜索指令，以使服务器根据评价分数最高的人脸图像与参考人脸图像进行匹配，从而有效提高匹配效率，并提高成功匹配的几率。
95.参考图3，人脸数据处理方法，包括：
96.步骤201，在针对新用户请求使用人脸支付功能时，获取针对新用户首次采集得到的人脸图像。
97.步骤202，将人脸图像发送至服务器。
98.步骤203，接收并提示针对用户身份提示信息进行操作，响应操作完成人脸支付功能，用户身份提示信息是服务器确定存在与人脸图像相关的预先绑定的参考人脸图像时，根据参考人脸图像确定的，参考人脸图像是由移动终端预先安装的第三方应用程序向服务器请求开通人脸支付功能时得到的。
99.步骤204，接收针对用户身份提示信息输入的确认指令，确认指令用于表示用户身份提示信息的内容正确。
100.其中，确认指令为用户针对用户身份提示信息进行的确认操作。
101.步骤205，响应确认指令，接收并提示支付成功信息，支付成功信息用于提示线下支付终端提供的待支付数据扣款成功。
102.也就是说，在用户针对用户身份提示信息进行的操作为输入确认指令时，表示用户确认用户身份提示信息与自身实际的身份信息相符，则iot设备在响应确认指令之后，进一步接收并提示支付成功信息，以提示用户待支付数据扣款成功。
103.其中，支付成功信息为扣款提示信息。
104.进一步地，响应确认指令，接收并提示支付成功信息包括：获取待支付数据和线下支付终端的终端标识；基于待支付数据和线下支付终端的终端标识生成支付请求；发送支付请求至服务器，以使得服务器查找与人脸图像关联的第三方应用程序的支付账号，并将待支付数据发送至支付账号，接收支付账号对应的支付服务器发送的扣款提示信息；或者，服务器查找与人脸图像关联的第三方应用程序的支付码信息，并针对支付码信息执行扫码操作，以获取扣款提示信息；接收服务器按照终端标识发送的扣款提示信息。
105.具体地，iot设备响应于确认指令，获取用户当前的待支付数据(例如待支付的金额)和线下支付终端的终端标识(例如iot设备的字符串序列号sn)，iot设备基于待支付数据和线下支付终端的终端标识生成支付请求，然后发送支付请求至服务器，服务器根据支付请求查找与人脸图像关联的第三方应用程序的支付账号，其中，服务器可根据经过确认的用户身份提示信息确定与人脸图像关联的第三方应用程序的支付账号，然后服务器将待支付数据发送至与人脸图像关联的第三方应用程序的支付账号，以使与人脸图像关联的第三方应用程序的支付账号执行对待支付数据扣款的操作。
106.或者，在iot设备将支付请求发送至服务器之后，服务器查找与人脸图像关联的第三方应用程序的支付账号对应的支付码信息，其中，支付码可为第三方应用程序根据支付账号生成的二维码。服务器在获取到支付码信息后，针对支付码信息执行扫码操作，然后执
行扫码付款的支付流程，获取扣款提示信息。服务器按照终端标识将扣款提示信息发送至相应的iot设备，iot设备接收服务器按照终端标识发送的扣款提示信息，并向用户进行展示，以提示用户人脸支付成功。
107.由此，本技术实施例能够在用户确认用户身份提示信息之后，对用户账单进行支付，满足用户对iot设备的人脸支付的需求，提升用户的体验。
108.作为一个可行实施例，该方法还包括：接收并提示开通绑定提示信息，开通绑定提示信息是服务器确定不存在与人脸图像相关的预先注册的参考人脸图像时，提示新用户通过第三方应用程序预先注册参考人脸图像。
109.也就是说，在用户对用户身份提示信息进行不确认操作，例如取消等，或者服务器未查询到相应的用户身份提示信息时，则服务器向iot设备反馈未查询到结果的反馈信息，iot设备根据未查询到结果的反馈信息和/或用户的取消操作，则接收并显示开通绑定提示信息，以提示新用户通过第三方应用程序预先注册参考人脸图像。
110.或者，iot设备生成并显示输入微信账号对应的手机号信息的提示信息，以便于用户通过iot设备进行人脸支付功能的绑定和开通，从而确保用户进行人脸支付的权益。
111.举例来说，如图4-8所示，iot设备在触发激活后，其中，触发激活可利用iot设备上设置的红外传感器实现，例如红外传感器检测预设距离内有用户时激活iot设备，iot设备被激活后调用3d摄像头才用户的人脸图像，此时iot设备的显示界面如图4所示，人脸采集区域401处用于实时显示采集到的人脸信息，以便于用户根据iot设备的显示及时调整自己的人脸位置，确保iot设备能够采集到有效的人脸图像，然后iot设备将人脸图像发送至服务器，iot设备可显示如图5所示的显示界面，在服务器接收到人脸图像之后，服务器向iot设备发送接收反馈信号，iot设备根据反馈信号显示如图6所示的显示界面，提醒用户继续等待服务器的识别结果，在服务器根据人脸图像匹配到相应的用户身份信息时，服务器将用户身份信息发送至iot设备，iot设备根据用户身份信息生成用户身份提示信息，如图7所示，用户通过阅读iot设备上展示的用户身份提示信息，判断服务器查询到的用户身份信息是否正确，在用户身份信息正确时，iot设备接收到针对用户身份提示信息输入的确认指令，然后iot设备根据确认指令与待支付的金额生成支付请求，并将支付请求发送至服务器，服务器根据支付请求对用户身份信息对应的支付账号进行扣款，并在扣款成功后向iot设备发送支付成功的反馈信息，iot设备根据支付成功的反馈信息调取并展示支付成功的显示界面如图8所示。
112.综上所述，本技术通过利用第三方应用程序提前在服务器中建立用户身份信息与参考人脸图像之间的绑定关系，使得用户在首次使用iot设备时，服务器能够及时查询到用户的身份信息，从而无需用户在iot设备上进行首次使用的注册操作，有效避免用户身份信息的泄露，提高对用户身份信息的保护能力，同时降低用户首次进行人脸支付的复杂度，提升用户体验。
113.图9为本技术实施例提出的另一种人脸数据处理方法的流程图。其中，需要说明的是，本实施例的人脸数据处理方法的执行主体为人脸数据处理装置，人脸数据处理装置可由软件和/或硬件的方式实现，该实施例中的人脸数据处理装置可为第三方应用程序，配置在移动终端中，该移动终端可与服务器进行通信。
114.如图9所示，人脸数据处理方法，该方法由移动终端执行，其包括以下步骤：
115.步骤901，在移动终端预先安装的第三方应用程序接收到针对开通人脸支付功能的操作时，获取当前用户的参考人脸图像和用户身份信息。
116.也就是说，第三方应用程序例如微信可设置有开通人脸支付功能，用户可在预装有第三方应用程序的移动终端上进行针对开通人脸支付功能的选择操作，从而触发第三方应用程序获取当前用户的参考人脸图像和用户身份信息。
117.其中，参考人脸图像可为第三方应用程序利用移动终端设备上的图像采集装置采集得到的人脸图像，也可为用户账号下保存的人脸图像，例如用户开启利用人脸图像登录第三方应用程序时，可直接将用户进行第三方程序登录使用的人脸图像作为参考人脸图像。
118.其中，用户身份信息用于指示用户在第三方应用程序中的账号名称，例如微信账号、qq号、头像信息等。
119.步骤902，根据用户身份信息获取与第三方应用程序对应的基础账号。
120.其中，基础账号可为用户注册第三方应用程序时使用的手机号和/或邮箱等。
121.步骤903，将参考人脸图像、用户身份信息和基础账号发送至服务器。
122.可选的，将参考人脸图像、用户身份信息和基础账号发送至服务器，包括：根据参考人脸图像、用户身份信息和基础账号，生成人脸支付授权请求指令；将人脸支付授权请求指令发送至服务器。
123.也就是说，第三方应用程序在接收到针对开通人脸支付功能输入的选择操作，并获取当前用户的参考人脸图像、用户身份信息和基础账号，然后根据参考人脸图像、用户身份信息和基础账号生成人脸支付授权请求指令，并将人脸支付授权请求指令发送至服务器，从而有效提高服务器对人脸支付授权请求指令的处理速度。
124.步骤904，接收并提示绑定提示信息，绑定提示信息是服务器在将参考人脸图像、用户身份信息和基础账号绑定成功之后生成的。
125.也就是说，移动终端上登录的第三方应用程序在接收到用户在移动终端的显示界面上进行的针对开通人脸支付功能输入的选择操作时，获取当前用户的参考人脸图像和用户身份信息，并根据用户身份信息获取与第三方应用程序对应的基础账号，然后将参考人脸图像、用户身份信息和基础账号组合生成人脸支付授权请求指令，将人脸支付授权请求指令发送至服务器，服务器接收到人脸支付授权请求指令后，提取人脸支付授权请求指令中的参考人脸图像、用户身份信息和基础账号，在服务器查询得到与用户身份信息和/或基础账号对应的账户信息时，服务器建立并存储参考人脸图像、用户身份信息和基础账号三者之间的绑定关系，例如，服务器建立参考人脸图像、用户身份信息和基础账号三者之间映射关系的存储列表，同时，服务器生成授权成功的提示信息，并将授权成功的提示信息发送至移动终端的网络模块，以使第三方应用程序能够接收到授权成功的提示信息，第三方应用程序根据授权成功的提示信息生成提示授权成功的提示信息的显示界面，并在移动终端上进行显示。其中，授权成功的提示信息即为绑定提示信息，即，当参考人脸图像、用户身份信息和基础账号三者绑定后即可实现根据绑定关系的人脸支付。
126.由此，本技术通过利用第三方应用程序提前在服务器中建立用户身份信息与参考人脸图像之间的绑定关系，使得用户在首次使用iot设备时，服务器能够及时查询到用户的身份信息，从而无需用户在iot设备上进行首次使用的注册操作，有效避免用户身份信息的
泄露，提高对用户身份信息的保护能力，同时降低用户首次进行人脸支付的复杂度，提升用户体验。
127.可选地，获取当前用户的参考人脸图像，包括：获取当前用户的人脸图像流，人脸图像流包括人脸检测维度的原始图像流；根据图像属性对人脸检测维度的原始图像流进行优选处理得到参考人脸图像，图像属性是指用于表征原始图像流包含的人脸区域的属性特征和图像基本属性。
128.具体地，图像属性包括人脸特征参数和图像基本属性参数，根据图像属性对人脸检测维度的原始图像流进行优选处理得到参考人脸图像，包括：获取人脸检测维度的原始图像流包含的人脸特征参数和图像属性参数对应的权重系数；根据人脸特征参数和图像数据参数对应的权重系数，确定与原始图像流包含的人脸区域对应的评价分数；确定评价分数最高的参考人脸图像；确定包含评价分数最高的人脸区域的原始图像流为参考人脸图像。
129.其中，评价分数用于指示参考人脸图像表达用户人脸信息的能力。人脸特征参数可包括但不限于人脸大小、人脸角度等，例如，人脸图像中人脸较大的权重系数可大于人脸图像中人脸较小的权重系数，人脸角度为0，即人脸正对图像采集装置时，人脸图像对应的权重系数最大，当人脸与图像采集装置之间存在角度时则随着角度的增大权重系数减小。图像数据参数可包括但不限于图像对比度、图像的亮度等，图像对比度和图像亮度值均可使居中数值对应的权重系数最大，避免最终选择出的人脸图像过亮或过暗影响对人脸图像进行特征提取。
130.应当理解的是，一张参考人脸图像可根据不同的人脸特征参数和图像属性参数对应多个权重系数，根据人脸特征参数和图像属性参数对应的权重系数以及参考人脸图像人脸特征参数值和图像属性参数值，计算确定每张参考人脸图像对应的评价分数，例如，将多个人脸特征参数值和图像属性参数值分别与之对应的权重系数相乘，然后对多个成绩相加得到该张参考人脸图像的评价分数，评价分数越高，说明参考人脸图像对用户的人脸信息表达最完整，因此，可根据评价分数最高的参考人脸图像、用户身份信息和基础账号生成人脸支付授权请求指令，以使服务器能够利用对人脸信息表达最完整的参考人脸图像、用户身份信息和基础账号建立绑定关系，以便于在用户进行人脸支付时，有效提高人脸图像和参考人脸图像之间的匹配效率，并提高成功匹配的几率。
131.举例来说，如图10-14所示，以第三方应用程序通过移动终端采集至少一张参考人脸图像的技术方案为例，第三方应用程序在移动终端上展示如图10所示的开通人脸支付功能的选择界面，用户在移动终端上施加对开通人脸支付功能的选择操作，第三方应用程序在接收到针对开通人脸支付功能输入的选择操作时，调用人脸采集界面，如图11和12所示，其中，图12为在采集用户的参考人脸图像时，提醒用户调整头部姿势，例如摆动，以符合活体检测维度的参考人脸图像。在获取到参考人脸图像之后，第三方应用程序对至少一张人脸图像进行评价分析，得到评价分数最高的参考人脸图像，并在移动终端的显示界面上显示评价分数最高的参考人脸图像，如图13所示，然后第三方应用程序利用移动终端的网络模块将参考人脸图像、用户身份信息和基础账号发送至服务器，在服务器根据第三方应用程序对应的账号信息和与第三方应用程序绑定的通信账号查询到用户身份信息时，服务器建立并存储参考人脸图像、用户身份信息和基础账号之间的绑定关系，并向移动终端发送
授权成功的反馈信息，第三方应用程序通过移动终端接收到授权成功的反馈信息，生成并显示如图14所示的授权成功的提示信息。
132.作为一个可行实施例，如图15和16所示，应用于人脸数据处理系统，其中，人脸数据处理系统包括iot设备、移动终端和服务器。
133.iot设备上设置有3d摄像头和能够进行人脸支付的应用程序，能够进行人脸支付的应用程序中包括人脸识别模块、手机号输入模块、一键支付模块、结果页和网络模块，其中，人脸识别模块包括人脸采集模块和人脸优选模块。其中，结果页中可存储有用于展示付款成功和/或付款不成功的图形界面，以在服务器反馈支付结果后直接根据支付结果进行展示，有效提高iot设备与用户交互过程的效率。移动终端中设置第三方应用程序，例如微信app，微信app中具有微信登陆模块、人脸支付开通模块和网络模块，微信登陆模块中存储有用户的账号体系，人脸支付开通模块包括人脸采集模块和人脸优选模块，用于选取评价分数最高的参考人脸图像。后端服务器分别与iot设备和用户手机端通信连接。服务器包括人脸开通服务模块、基础账号服务模块、人脸识别服务模块、支付服务模块、人脸-账号库，服务器利用人脸开通服务模块、基础账号服务模块和人脸-账号库建立并存储用户身份信息与参考人脸图像之间的绑定关系，利用人脸识别服务模块、支付服务模块、人脸-账号库实现iot设备的人脸支付。
134.具体地，移动终端中的第三方应用程序接收到针对开通人脸支付功能输入的选择操作，获取当前用户的参考人脸图像和用户身份信息，根据参考人脸图像和用户身份信息生成人脸支付授权请求指令，将人脸支付授权请求指令发送至服务器，服务器接收人脸支付授权请求指令，在基础账号服务模块中查询用户身份信息，在查询到与用户身份信息对应的基础账号时，建立并存储用户身份信息与参考人脸图像之间的绑定关系，生成授权成功的提示信息，将授权成功的提示信息发送至移动终端。移动终端提示授权成功的提示信息。
135.然后，iot设备接收首次采集得到的人脸图像，根据人脸图像生成人脸搜索指令，将人脸搜索指令发送至服务器，服务器接收人脸搜索指令，在人脸识别服务模块中查询与人脸图像匹配的参考人脸图像，根据人脸-账号库查询与参考人脸图像具有绑定关系的用户身份信息，根据用户身份信息生成用户身份提示信息，将用户身份提示信息发送至iot设备，iot设备提示针对用户身份提示信息进行操作。iot设备接收针对用户身份提示信息输入的确认指令，根据确认指令、待支付金额生成支付请求，将支付请求发送至服务器，服务器获取与用户身份提示信息对应的付款码，对付款码进行扫码，得到与用户身份提示信息对应的支付账号，将待支付金额和支付账号提供给支付账号对应的支付平台执行扣款操作，接收扣款成功反馈信息，并将付款成功的反馈信息发送至iot设备，iot设备展示付款成功的结果页。
136.综上所述，本技术通过利用第三方应用程序提前在服务器中建立用户身份信息与参考人脸图像之间的绑定关系，使得用户在首次使用iot设备时，服务器能够及时查询到用户的身份信息，从而无需用户在iot设备上进行首次使用的注册操作，有效避免用户身份信息的泄露，提高对用户身份信息的保护能力，同时降低用户首次进行人脸支付的复杂度，提升用户体验。
137.应当注意，尽管在附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作，但是，这并非要求
或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。
138.进一步参考图17，其示出了根据本技术一个实施例的人脸数据处理装置10的示例性结构框图。
139.如图17所示，人脸数据处理装置10，包括：
140.获取模块11，用于在针对新用户请求使用人脸支付功能时，获取针对新用户首次采集得到的人脸图像；
141.发送模块12，用于将人脸图像发送至服务器；
142.提示模块13，用于接收并提示用户身份提示信息，响应针对用户身份提示信息进行的操作完成人脸支付功能，用户身份提示信息是服务器确定存在与人脸图像相关的预先绑定的参考人脸图像时，根据参考人脸图像确定的，参考人脸图像是由移动终端预先安装的第三方应用程序向服务器请求开通人脸支付功能时得到的。
143.在一些实施例中，发送模块12，还用于：
144.获取新用户的人脸图像流，人脸图像流包括多个维度的原始图像流，多个维度包括人脸检测维度和活体检测维度；
145.根据图像属性对原始图像流进行优选处理得到人脸图像，图像属性是指用于表征原始图像流包含的人脸区域的属性特征和图像基本属性。
146.在一些实施例中，图像属性包括人脸特征参数和图像基本属性参数，发送模块12，还用于：
147.获取原始图像流包含的人脸特征参数和图像基本属性参数对应的权重系数；
148.根据人脸特征参数和图像基本属性参数对应的权重系数，确定与原始图像流包含的人脸区域对应的评价分数；
149.确定包含评价分数最高的人脸区域的原始图像流为人脸图像。
150.在一些实施例中，接收模块11，还用于：接收针对用户身份提示信息输入的确认指令，确认指令用于表示用户身份提示信息的内容正确；提示模块13，还用于响应确认指令，接收并提示支付成功信息，支付成功信息用于提示线下支付终端提供的待支付数据扣款成功。
151.在一些实施例中，包括：获取待支付数据和线下支付终端的终端标识；
152.基于待支付数据和线下支付终端的终端标识生成支付请求；
153.发送支付请求至服务器，以使得服务器查找与人脸图像关联的第三方应用程序的支付账号，并将待支付数据发送至支付账号，接收支付账号对应的支付服务器发送的扣款提示信息；或者，服务器查找与人脸图像关联的第三方应用程序的支付码信息，并针对支付码信息执行扫码操作，以获取扣款提示信息；
154.接收服务器按照终端标识发送的扣款提示信息。
155.应当理解，装置10中记载的诸模块与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作和特征同样适用于装置10及其中包含的模块，在此不再赘述。装置10可以预先实现在电子设备的浏览器或其他安全应用中，也可以通过下载等方式而加载到电子设备的浏览器或其安全应用中。装置10中的相应模块可以与电子设备中的单元相互配合以实现本技术实施例的方案。
156.在上文详细描述中提及的若干模块或者单元，这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
157.综上所述，本技术通过利用第三方应用程序提前在服务器中建立用户身份信息与参考人脸图像之间的绑定关系，使得用户在首次使用iot设备时，服务器能够及时查询到用户的身份信息，从而无需用户在iot设备上进行首次使用的注册操作，有效避免用户身份信息的泄露，提高对用户身份信息的保护能力，同时降低用户首次进行人脸支付的复杂度，提升用户体验。
158.进一步参考图18，其示出了根据本技术一个实施例的人脸数据处理装置20的示例性结构框图。
159.如图18所示，人脸数据处理装置20，包括：
160.第一获取模块21，用于在移动终端预先安装的第三方应用程序接收到针对开通人脸支付功能的操作时，获取当前用户的参考人脸图像和用户身份信息；
161.第二获取模块22，用于根据用户身份信息获取与第三方应用程序对应的基础账号；
162.发送模块23，用于将参考人脸图像、用户身份信息和基础账号发送至服务器；
163.提示模块24，用于接收并提示绑定提示信息，绑定提示信息是服务器在将参考人脸图像、用户身份信息和基础账号绑定成功之后生成的。
164.在一些实施例中，第一获取模块21，还用于：
165.获取当前用户的人脸图像流，人脸图像流包括人脸检测维度的原始图像流；
166.根据图像属性对人脸检测维度的原始图像流进行优选处理得到参考人脸图像，图像属性是指用于表征原始图像流包含的人脸区域的属性特征和图像基本属性。
167.应当理解，装置20中记载的诸模块与参考图9描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作和特征同样适用于装置20及其中包含的模块，在此不再赘述。装置20可以预先实现在电子设备的浏览器或其他安全应用中，也可以通过下载等方式而加载到电子设备的浏览器或其安全应用中。装置20中的相应模块可以与电子设备中的单元相互配合以实现本技术实施例的方案。
168.在上文详细描述中提及的若干模块或者单元，这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
169.综上所述，本技术通过利用第三方应用程序提前在服务器中建立用户身份信息与参考人脸图像之间的绑定关系，使得用户在首次使用iot设备时，服务器能够及时查询到用户的身份信息，从而无需用户在iot设备上进行首次使用的注册操作，有效避免用户身份信息的泄露，提高对用户身份信息的保护能力，同时降低用户首次进行人脸支付的复杂度，提升用户体验。
170.下面参考图19，图19示出了适于用来实现本技术实施例的电子设备或服务器的计算机系统的结构示意图，
171.如图19所示，计算机系统包括中央处理单元(cpu)1901，其可以根据存储在只读存储器(rom)1902中的程序或者从存储部分1908加载到随机访问存储器(ram)1903中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram1903中，还存储有系统的操作指令所需的各种程序和数据。cpu1901、rom1902以及ram1903通过总线1904彼此相连。输入/输出(i/o)接口1905也连接至总线1904。
172.以下部件连接至i/o接口1905；包括键盘、鼠标等的输入部分1906；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分1907；包括硬盘等的存储部分1908；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1909。通信部分1909经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1910也根据需要连接至i/o接口1905。可拆卸介质1911，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器1910上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1908。
173.特别地，根据本技术的实施例，上文参考流程图图2描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本技术的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分1909从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1911被安装。在该计算机程序被中央处理单元(cpu)1901执行时，执行本技术的系统中限定的上述功能。
174.需要说明的是，本技术所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本技术中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本技术中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以为的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
175.附图中的流程图和框图，图示了按照本技术各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作指令。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，前述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连接表示的方框实际上可以基本并行地执行，他们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要
注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作指令的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
176.描述于本技术实施例中所涉及到的单元或模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括接收模块。其中，这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定，例如，接收模块，还可以被描述为“用于接收首次采集得到的人脸图像”。
177.作为另一方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的，也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中的。上述计算机可读存储介质存储有一个或多个程序，当上述程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本技术的人脸数据处理方法。
178.以上描述仅为本技术的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本技术中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离前述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其他技术方案。例如上述特征与本技术中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。