本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种服务资源分配方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术：
在日常生活中，我们需要出入各种业务办理机构去寻求相应的专业服务，如去银行办理理财业务、去医院看病，去车站买票等。业务办理机构为了能够井然有序地为用户提供服务，一般都会定制一系列相关的办理流程。用户需要按照办理流程去申请服务资源。
传统的业务办理机构的服务分配系统在做服务资源分配时，一般都是需要进行现场排队取号，系统按照现场取号顺序将业务办理请求随机分配给空闲的或者接收的业务办理请求较少的业务办理窗口，并将分配的业务办理窗口编号进行广播，请求人按照广播指引去响应的业务办理窗口所在队列进行排队，等待业务办理。上述的服务资源分配流程相当繁琐，即使是比较熟悉办理流程的人办理业务也需要花费大量时间去等号和等待服务，资源分配效率低。尤其对突发的紧急事件，上述的服务资源分配方式明显不能很好的应对和服务突发的紧急请求。
技术实现要素：
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种资源分配效率更高且能够针对请求的紧急程度合理高效地分配服务资源的服务资源分配方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种服务资源分配方法，包括：
接收人脸图像帧序列；
将所述人脸图像帧序列输入至微表情识别模型，得到所述人脸图像帧序列对应的微表情标签；
获取多个预约业务请求，所述预约业务请求中携带了人脸图像；
将所述人脸图像帧序列与所述人脸图像进行对比，确定与所述人脸图像帧序列相匹配的目标人脸图像；
建立所述目标人脸图像匹配的所述人脸图像帧序列与所述目标人脸图像对应的所述预约业务请求之间的对应关系；
根据所述人脸图像帧序列与所述预约业务请求之间的对应关系，以及所述人脸图像帧序列对应的所述微表情标签，建立所述预约业务请求与所述微表情标签之间的关联关系；
当所述预约业务请求被响应时，将所述预约业务请求分配给与其关联的所述微表情标签对应的服务资源。
在一个实施例中，所述当所述预约业务请求被响应时，将所述预约业务请求分配给与其关联的所述微表情标签对应的服务资源之前，包括：
将关联所述微表情标签的所述预约业务请求配置为激活状态；
记录所述预约业务请求的激活时间；
根据所述激活时间确定处于同一激活时间段的所有预约业务请求，根据所述微表情标签对所述处于同一激活时间段的预约业务请求进行请求响应排序。
在一个实施例中，所述方法还包括：
接收用户终端发送的预约业务请求；
为所述预约业务请求分配业务请求编码；
提取所述预约业务请求中携带的人脸图像，建立所述人脸图像与所述业务请求编码之间的关联关系；
将带有所述业务请求编码的所述人脸图像添加至人脸图像库中。
在一个实施例中，所述将所述人脸图像帧序列与所述人脸图像进行对比，确定与所述人脸图像帧序列相匹配的目标人脸图像，包括：
通过人脸图像对比，从所述人脸图像库中查找与所述人脸图像帧序列中任一人脸图像相匹配的目标人脸图像；
所述建立所述目标人脸图像匹配的所述人脸图像帧序列与所述目标人脸图像对应的所述预约业务请求之间的对应关系，包括：
获取所述目标人脸图像对应的所述业务请求编码；
根据所述业务请求编码确定所述目标人脸图像对应的所述预约业务请求；
建立所述目标人脸图像对应的所述人脸图像帧序列与所述预约业务请求之间的关联关系。
在一个实施例中，所述方法还包括：
从所述人脸图像库中删除已分配服务资源的所述预约业务请求对应的人脸图像。
一种服务资源分配装置，包括：
人脸图像捕捉模块，用于接收人脸图像帧序列；
微表情识别模块，用于将所述人脸图像帧序列输入至微表情识别模型，得到所述人脸图像帧序列对应的微表情标签；
预约业务请求获取模块，用于获取多个预约业务请求，所述预约业务请求中携带了人脸图像；
图像对比模块，用于将所述人脸图像帧序列与所述人脸图像进行对比，确定与所述人脸图像帧序列相匹配的目标人脸图像；
预约请求对应模块，用于建立所述目标人脸图像匹配的所述人脸图像帧序列与所述目标人脸图像对应的所述预约业务请求之间的对应关系；
关联模块，用于根据所述人脸图像帧序列与所述预约业务请求之间的对应关系，以及所述人脸图像帧序列对应的所述微表情标签，建立所述预约业务请求与所述微表情标签之间的关联关系；
服务资源分配模块，用于当所述预约业务请求被响应时，将所述预约业务请求分配给与其关联的所述微表情标签对应的服务资源。
在一个实施例中，所述服务资源分配模块，还用于将关联所述微表情标签的所述预约业务请求配置为激活状态；记录所述预约业务请求的激活时间；根据所述激活时间确定处于同一激活时间段的所有预约业务请求，根据所述微表情标签对所述处于同一激活时间段的预约业务请求进行请求响应排序。
在一个实施例中，所述装置还包括：
人脸图像库构建模块，用于接收用户终端发送的预约业务请求；为所述预约业务请求分配业务请求编码；提取所述预约业务请求中携带的人脸图像，建立所述人脸图像与所述业务请求编码之间的关联关系；将带有所述业务请求编码的所述人脸图像添加至人脸图像库中。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述所述方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述的方法的步骤。
上述服务资源分配方法、装置、计算机设备和存储介质，通过微表情模型识别摄像设备摄录人脸图像帧序列，得到微表情标签；预约业务请求中带有人脸图像，通过将摄录的人脸图像帧序列与预约业务请求中的人脸图像进行图像对比，得到是否有预约业务请求中的人脸图像与摄录的人脸图像帧序列中的人脸图像相匹配，若是，则建立摄录的人脸图像帧序列与预约业务请求之间的对应关系；再根据该对应关系以及为人脸图像帧序列识别出的微表情标签，建立预约业务请求与微表情标签之间的关联关系；服务器对已经关联微表情标签的预约业务请求进行逐一响应，采用上述方案请求人无需现场排队取号，通过摄录的人脸图像帧序列即可自动触发预约请求响应进程。当服务器响应预约业务请求时，查找该预约业务请求所关联的微表情标签，按照微表情标签所指示的紧急程度合理高效的分配服务资源，使得分配的服务资源能够高质高效的应对突发的紧急请求。
附图说明
图1为一个实施例中服务资源分配方法的应用场景图；
图2为一个实施例中服务资源分配方法的流程示意图；
图3为一个实施例对关联微表情标签的预约业务请求分配服务资源所涉及的流程示意图；
图4为另一个实施例中服务资源分配方法流程示意图；
图5为一个实施例中服务资源分配装置的结构框图；
图6为另一个实施例中服务资源分配装置的结构框图；
图7为又一个实施例中服务资源分配装置的结构框图；
图8为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供的服务资源分配方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。该应用环境包括用户终端102、摄像设备104和服务器106，其中，用户终端102和摄像设备104均能够通过网络与服务器106进行通信。用户终端102向服务器106发送预约业务请求，服务器106接收预约业务请求并提取预约业务请求中携带的人脸图像。摄像设备104可捕捉人脸图像帧序列并将人脸图像帧序列发送至服务器106。服务器106识别人脸图像帧序列中携带的微表情信息，并通过图像比对，将微表情信息添加至对应的预约业务请求中。最终，服务器根据微表情信息为预约业务请求分配资源。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种服务资源分配方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：
步骤202：接收人脸图像帧序列。
由设置在业务办理场所内的监控摄像设备获取进入业务办理厅内的人的人脸图像。监控摄像装置可以设置在业务办理时所必经区域内，如业务办理大厅入口处或者扶梯口、电梯口处等。监控摄像装置可以是悬挂与办理大厅入口顶部的鹰眼摄像头。
当业务办理人员经过监控摄像设备的摄录区域内时，监控摄像设备捕捉人脸图像并拍摄一段设定时长的人脸图像视频，即捕捉人脸图像帧序列。
步骤204：将人脸图像帧序列输入至微表情识别模型，得到人脸图像帧序列对应的微表情标签。
微表情(micro-expression)是人类的非常短暂的不能自主控制的面部表情，是一种持续时间仅为1/25秒至1/5秒的非常快速的表情。微表情是不能人为隐藏或者伪装的，能够反映出人的真实情感的面部表情。
预先构建微表情识别模型。构建的微表情识别模型的输入为同一主体(人)的一系列连续的人脸图像帧，模型的输出为该主体的微表情类别对应的微表情标签。可根据需要设置任意多个不同紧急程度的微表情类别，如十分焦虑、紧急、不紧急、慢悠悠等。
步骤206：获取多个预约业务请求，预约业务请求中携带了人脸图像。
用户终端预先向服务器发送预约业务请求，预约业务请求至少携带业务请求人的人脸图像。这里的人脸图像可以是请求人在预约业务请求时的自拍照，也可以是请求人上传的证件图像，终端在发送预约业务请求之前，首先从证件图像中截取人脸图像。将截取的人脸图像作为请求人的人脸图像关联于预约业务请求中。
步骤208：将人脸图像帧序列与人脸图像进行对比，确定与人脸图像帧序列相匹配的目标人脸图像。
步骤210：建立目标人脸图像匹配的人脸图像帧序列与目标人脸图像对应的预约业务请求之间的对应关系。
服务器接收并存储预约业务请求。当接收到摄像机发送的人脸图像帧序列时，将人脸图像帧序列中的人脸图像与预约业务请求携带的人脸图像进行图像匹配，若匹配度大于设定阈值，则认为摄像机捕捉的人脸即为匹配的预约业务请求中的业务请求人。以匹配的人脸图像为桥梁，建立预约业务请求与人脸图像帧序列之间的对应关系。
若没有找到与当前处理的人脸图像帧序列对应的预约业务请求，则结束对该人脸图像帧的处理。对下一个接收到的人脸图像帧序列进行图像匹配，查找预约业务请求中的人脸图像是否与该人脸图像帧序列相匹配，若是，则建立人脸图像帧序列与业务请求之间的对应关系。
步骤212：根据人脸图像帧序列与预约业务请求之间的对应关系，以及人脸图像帧序列对应的微表情标签，建立预约业务请求与微表情标签之间的关联关系。
根据人脸图像帧序列与预约业务请求之间的对应关系，以及人脸图像帧对应的微表情标签，建立与人脸图像帧序列对应的预约业务请求和微表情标签之间的关联关系。
步骤214：当预约业务请求被响应时，将预约业务请求分配给与其关联的微表情标签对应的服务资源。
本实施例中，服务资源可以是业务办理场所设置的服务窗口、人工坐席等。将预约业务请求分配至对应的服务资源，即为将预约业务请求分配到对应的服务窗口或者人工坐席。
在一个实施例中，步骤212还包括如下步骤：
步骤302：将关联微表情标签的预约业务请求配置为激活状态。
当检测到预约业务请求关联微表情标签时，设置预约业务请求为激活状态。
步骤304：记录预约业务请求的激活时间。
步骤306：按照预约业务请求的激活时间依次对预约业务请求进行响应，并根预约业务请求对应的微表情表情将预约业务请求分配至对应的服务资源。
采用本案方案，用户办理业务无需在进行现场排队取号，用户进入大厅，摄像设备摄录到用户的人脸图像帧序列即可触发预约请求响应进程。当服务器响应预约业务请求时，查找该预约业务请求所关联的微表情标签，根据预先定义好的不同类别的微表情标签对应的服务资源分配规则，按照请求的紧急程度合理高效的分配服务资源，使得分配的服务资源能够高质高效的应对突发的紧急请求。
进一步的，微表情标签不仅仅用于决策服务资源的分配，还可以在自动预约业务请求排序中发挥作用。具体为，根据激活时间确定处于同一激活时间段的所有预约业务请求，根据微表情标签对处于同一激活时间段的预约业务请求进行请求响应排序。其中，同一激活时间段可以根据需要进行设定，如可以是在一分钟内被标记为激活的预约业务请求。获取处于同一激活时间段的所有预约业务请求，根据请求关联的微表情标签的紧急程度对预约业务请求进行排序。微表情标签所指示的紧急类别越高，排序越靠前。
本实施例通过微表情标签实现了对较紧急业务请求进行优先处理。
在一个实施例中，可通过如下方式构建微表情识别模型：将人工标记微表情标签的人脸图像作为模型训练样本输入至模型中进行模型训练，训练的模型可以是cnn卷积神经网络模型，得到网络输出，将网络输出与目标输出进行对比，调整网络参数，使网络输出与目标输出差异足够小，即为表情识别模型训练完成。当微表情类别为两类时，可使用二类分类模型作为训练模型，如svm支持向量机。
在一个实施例中，训练和预测前都需要对输入模型的图像进行预处理。如图片缩放，归一化处理，加入随机噪声等。在另一个实施例中，可训练两个模型，如cnn模型和svm模型，其中cnn模型用作初步识别模型，将cnn模型输出的结果作为图像特征值输入至svm模型中进行再次训练或者预测，得到最终结果，以提高模型预测的准确度。
在一个实施例中，用户终端在抵达办理业务场所进行业务办理之前，需要先进行业务办理预约，服务器将根据用户终端的预约业务办理请求构建人脸图像库，为后续的图像对比做数据准备。具体的构建人脸图像库的方式为：接收用户终端发送的预约业务请求；为预约业务请求分配业务请求编码；提取预约业务请求中携带的人脸图像，建立人脸图像与业务请求编码之间的关联关系；将带有业务请求编码的人脸图像添加至人脸图像库中。
进一步的，在当服务器为预约业务请求分配相应的服务资源后，从人脸图像库中删除已分配服务资源的预约业务请求对应的人脸图像。从人脸图像库及时删除已经分配服务资源的人脸图像，使人脸图像库中的所有人脸图像在任何时刻均为有效的人脸图像，避免了非必要的人脸图像对比。
在一个实施例中，提供了一种服务资源分配方法，具体包括如下步骤：
步骤402：接收监控摄像设备捕捉的人脸图像帧序列，该人脸图像帧序列设置在业务办理场所中的。
步骤404：查找人脸图像库中是否存在与捕捉的人脸图像帧序列中任一人脸图像相匹配的目标人脸图像，若是，则执行步骤406。
步骤406：将人脸图像帧序列输入至微表情识别模型，得到人脸图像帧序列对应的微表情标签。
本实施例中，先验证人脸图像库中是否包含有捕捉的人脸图像帧序列对应的人脸图像。即首先验证捕捉的人脸图像帧序列是否是发出预约业务请求的请求人，若否，则不对该人脸图像帧序列做处理，或者直接标记为无效人脸图像。当标记无效的时间达到设定的时间阈值时，取消无效标记。
步骤408：根据业务请求编码确定目标人脸图像对应的预约业务请求。
步骤410：建立目标人脸图像对应的人脸图像帧序列与预约业务请求之间的关联关系。
步骤412：根据人脸图像帧序列与预约业务请求之间的对应关系，以及人脸图像帧序列对应的微表情标签，建立预约业务请求与微表情标签之间的关联关系。
步骤414：当预约业务请求被响应时，查找空闲的服务资源，从空闲的服务资源中查找与微表情标签对应的服务资源，并将业务请求分配给查找出的服务资源。
将服务资源划分出至少两个服务级别，如高技能服务资源、普通技能服务资源。定义每个服务级别对应的微表情级别，如高技能服务资源对应十分焦虑、紧急的微表情标签，普通技能服务资源对应不紧急、慢悠悠的微表情标签。当服务器响应预约业务请求时，获取该预约业务请求对应的微表情标签，若微表情标签为十分焦虑或者紧急，则从高技能服务资源中查找空闲的服务资源。
在一个实施例中，提供一种应用于银行资源分配系统的服务资源分配方法，具体为：用户终端向服务器发送预约业务办理请求，预约业务办理请求中携带身份证件图片和预约业务标识；服务器提取预约业务办理请求中的身份证件图片，提取其中的人脸图像，并将人脸图像以及为该预约业务请求分配的请求编码添加至人脸图像库中。服务器接收设置在银行大厅入口处的摄像设备捕捉的人脸图像帧序列，查找人脸图像库中是否存在与捕捉的人脸图像帧序列的任一人脸图像帧相匹配的目标人脸图像，若否，则标记捕捉的人脸图像为无效人脸图像，否则，将捕获的人脸图像帧序列输入至微表情识别模型中得到微表情标签，且根据目标人脸图像对应的请求编码查找对应的预约业务请求，建立预约业务请求与识别出的微表情标签之间的关联关系。此时该预约业务请求被激活，服务器记录该激活时间，根据激活时间以及请求对应的微表情标签确定该预约业务请求的响应时间以及分配的服务资源标识。激活时间越靠前且微表情标签显示的微表情越紧急，预约业务请求响应的时间越靠前。根据微表情标签的紧急程度，各服务资源的空闲程度以及各服务资源的服务等级确定为该预约业务请求所分配的服务资源。
应该理解的是，虽然图2-4的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-4中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图5所示，提供了一种服务资源分配装置，包括：
人脸图像捕捉模块502，用于接收人脸图像帧序列。
微表情识别模块504，用于将人脸图像帧序列输入至微表情识别模型，得到人脸图像帧序列对应的微表情标签。
预约业务请求获取模块506，用于获取多个预约业务请求，预约业务请求中携带了人脸图像。
图像对比模块508，用于将人脸图像帧序列与人脸图像进行对比，确定与人脸图像帧序列相匹配的目标人脸图像。
预约请求对应模块510，用于建立目标人脸图像匹配的人脸图像帧序列与目标人脸图像对应的预约业务请求之间的对应关系。
关联模块512，用于根据人脸图像帧序列与预约业务请求之间的对应关系，以及人脸图像帧序列对应的微表情标签，建立预约业务请求与微表情标签之间的关联关系。
服务资源分配模块514，用于当预约业务请求被响应时，将预约业务请求分配给与其关联的微表情标签对应的服务资源。
在一个实施例中，服务资源分配模块514，还用于将关联微表情标签的预约业务请求配置为激活状态；记录预约业务请求的激活时间；根据激活时间确定处于同一激活时间段的所有预约业务请求，根据微表情标签对处于同一激活时间段的预约业务请求进行请求响应排序。
在一个实施例中，如图6所示，服务资源分配装置还包括：
人脸图像库构建模块602，用于接收用户终端发送的预约业务请求；为预约业务请求分配业务请求编码；提取预约业务请求中携带的人脸图像，建立人脸图像与业务请求编码之间的关联关系；将带有业务请求编码的人脸图像添加至人脸图像库中。
在一个实施例中，图像对比模块508，还用于通过人脸图像对比，从人脸图像库中查找与人脸图像帧序列中任一人脸图像相匹配的目标人脸图像；预约请求对应模块510，还用于获取目标人脸图像对应的业务请求编码；根据业务请求编码确定目标人脸图像对应的预约业务请求；建立目标人脸图像对应的人脸图像帧序列与预约业务请求之间的关联关系。
在一个实施例中，如图7所示，服务资源分配装置还包括：
人脸图像库更新装置702，用于从人脸图像库中删除已分配服务资源的预约业务请求对应的人脸图像。
关于服务资源分配装置的具体限定可以参见上文中对于服务资源分配方法的限定，在此不再赘述。上述服务资源分配装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图8所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储人脸图像。该计算机设备的网络接口用于与用户终端和摄像设备通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种服务资源分配方法。
本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：接收人脸图像帧序列；将人脸图像帧序列输入至微表情识别模型，得到人脸图像帧序列对应的微表情标签；获取多个预约业务请求，预约业务请求中携带了人脸图像；将人脸图像帧序列与人脸图像进行对比，确定与人脸图像帧序列相匹配的目标人脸图像；建立目标人脸图像匹配的人脸图像帧序列与目标人脸图像对应的预约业务请求之间的对应关系；根据人脸图像帧序列与预约业务请求之间的对应关系，以及人脸图像帧序列对应的微表情标签，建立预约业务请求与微表情标签之间的关联关系；当预约业务请求被响应时，将预约业务请求分配给与其关联的微表情标签对应的服务资源。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：将关联微表情标签的预约业务请求配置为激活状态；记录预约业务请求的激活时间；根据激活时间确定处于同一激活时间段的所有预约业务请求，根据微表情标签对处于同一激活时间段的预约业务请求进行请求响应排序。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：接收终端发送的预约业务请求；为预约业务请求分配业务请求编码；提取预约业务请求中携带的人脸图像，建立人脸图像与业务请求编码之间的关联关系；将带有业务请求编码的人脸图像添加至人脸图像库中。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：通过人脸图像对比，从人脸图像库中查找出与人脸图像帧序列中任一人脸图像相匹配的目标人脸图像；获取目标人脸图像对应的业务请求编码；根据业务请求编码确定目标人脸图像对应的预约业务请求；建立目标人脸图像对应的人脸图像帧序列与预约业务请求之间的关联关系。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：从人脸图像库中删除已分配服务资源的预约业务请求对应的人脸图像。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：接收人脸图像帧序列；将人脸图像帧序列输入至微表情识别模型，得到人脸图像帧序列对应的微表情标签；获取多个预约业务请求，预约业务请求中携带了人脸图像；将人脸图像帧序列与人脸图像进行对比，确定与人脸图像帧序列相匹配的目标人脸图像；建立目标人脸图像匹配的人脸图像帧序列与目标人脸图像对应的预约业务请求之间的对应关系；根据人脸图像帧序列与预约业务请求之间的对应关系，以及人脸图像帧序列对应的微表情标签，建立预约业务请求与微表情标签之间的关联关系；当预约业务请求被响应时，将预约业务请求分配给与其关联的微表情标签对应的服务资源。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：将关联微表情标签的预约业务请求配置为激活状态；记录预约业务请求的激活时间；根据激活时间确定处于同一激活时间段的所有预约业务请求，根据微表情标签对处于同一激活时间段的预约业务请求进行请求响应排序。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：接收终端发送的预约业务请求；为预约业务请求分配业务请求编码；提取预约业务请求中携带的人脸图像，建立人脸图像与业务请求编码之间的关联关系；将带有业务请求编码的人脸图像添加至人脸图像库中。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：通过人脸图像对比，从人脸图像库中查找出与人脸图像帧序列中任一人脸图像相匹配的目标人脸图像；获取目标人脸图像对应的业务请求编码；根据业务请求编码确定目标人脸图像对应的预约业务请求；建立目标人脸图像对应的人脸图像帧序列与预约业务请求之间的关联关系。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：从人脸图像库中删除已分配服务资源的预约业务请求对应的人脸图像。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。