本发明涉及一种基于商户的远程实名购买电话卡的方法；同时涉及实现该远程实名购买电话卡方法的系统。
背景技术：
随着社会的发展，信息的获取手段越来越多，冒用他人身份证进行实名制购卡的行为时有发生。人们对信息安全的重视程度逐渐提高。有关部门指出：为防范和打击不法分子利用非实名电话卡进行违法犯罪活动，要求新入网用户必须采用实名。但是实名购买电话卡具体实现起来，存在很多困难。
目前，基本采用以下两种方法进行电话开卡和实名制注册：
1)用户使用本人有效身份证件去营业厅办理开卡和实名注册，营业员通过身份证识读仪读取身份证芯片信息进行身份认证，并进行开卡和实名注册。这种方法给开卡和实名注册的用户特别是上班族带来了极大的不便，开卡人必须找到营业厅才能办理，费时费力。另外，由于此方法中没有人证合一验证环节，只能依靠工作人员进行证件冒用判断，增加了工作人员负担，无法避免由于工作经验、强度、纰漏或是内外勾结带来的冒用情况发生。
2)用户进行网上实名注册和开卡。用户通过在网上填写真实姓名和身份证件号码，同时上传身份证件的正反面扫描件和个人照片，然后提交个人信息，并等待审核成功后就可以完成开卡和实名注册。该方法通过联网核查可以确保上传的身份证信息的真实性，但无法确保上传的个人照片的真实性，即无法判别不法分子利用他人身份证上面照片进行ps处理来骗过审核系统。另外，无法杜绝冒用他人身份证进行实名制购卡。因此，该方法无法确保是本人持有有效身份证件进行开卡和实名注册。
所以，一种既能保证购卡便捷，又能杜绝冒用他人身份证进行实名制购卡解决网上购卡的身份验证难题的方法成为人们的迫切需求。
技术实现要素：
针对现有技术的不足，本发明所要解决的首要技术问题在于提供一种基于商户的远程实名购买电话卡的方法；
本发明所要解决的另一技术问题在于提供一种实现该方法的基于商户的远程实名购买电话卡的系统。
为实现上述发明目的，本发明采用下述的技术方案：
一种基于商户的远程实名购买电话卡的方法，包括如下步骤：
s1，商户登录之后，用户上传身份证信息，并进行联网核查验证身份证信息的真伪；如果为真，则转向步骤s2；否则，拒绝购买电话卡；
s2，用户启动摄像头拍摄人脸，采用活体检测技术判断现场所拍摄的人脸是否是真人；如果是，则采集人脸图像，转向步骤s3；否则，拒绝购买电话卡；
s3，将拍摄的人脸图像与身份证人脸图像进行比对，判断是否是同一人，如果是，则转向步骤s4；否则，重新鉴定一次；
s4，用户拍摄银行卡正反面，获取银行卡图像，识别银行卡基本信息，并利用联网核查交叉验证银行卡所绑定的身份证与用户身份证是否一致，如果交叉验证成功，则展示确认信息，确认无误后手写签名，购买电话卡成功；否则，重新验证一次。
其中较优地，在步骤s1中，所述上传身份证信息，并进行联网核查验证身份证信息的真伪，包括如下步骤：
s11,启动手机摄像头拍摄身份证正反面，采集身份证正反面图像；
s12，识别身份证表面字符信息，通过所述身份证表面字符信息进行联网核查，如果查到用户信息，则调取其中的身份证表面字符信息和身份证人脸图像；
s13，利用人脸识别技术将身份证表面上的人脸图像与联网核查中身份证人脸图像进行比对，判断其一致性；
s14，当通过识别出的身份证表面字符信息进行联网核查，用户信息存在；且人脸识别技术识别出的身份证的人脸图像与联网核查返回的身份证人脸图像一致时，身份证信息为真；否则，身份证信息为假。
其中较优地，在步骤s2中，采用活体检测技术判断现场所拍摄的人脸是否是真人，包括如下步骤：
s21，启动摄像头拍摄人脸，并截取系列规定动作照片；
s22，在截取的照片中进行人脸关键点定位，判断在规定的时间内是否成功检测到所有的指定动作；如果检测到，则转向步骤s23；否则，验证失败；
s23，抓拍n张人脸图像，针对每张人脸图像进行人脸归一化处理，抽取多种特征值，利用svm分类器计算得分，根据得分判断是否为真人，其中n为正整数。
其中较优地，在步骤s23中，抓拍n张人脸图像，针对每张人脸图像进行人脸归一化处理，抽取多种特征值，利用svm分类器计算得分，包括基于扩散速度图的得分处理过程和基于图像失真分析的得分处理过程；最后将两种处理过程的得分进行融合得到最后得分。
其中较优地，利用基于扩散速度图的得分处理方法针对每张人脸图像进行人脸归一化处理，抽取多种特征值，利用svm分类器计算得分，包括如下步骤：
s2311，在视频验证过程中随机截取图像，进行人脸检测和关键点定位，并对截取的图像进行人脸归一化处理，抽取多种特征值；
s2312，根据历史图像存储的一次成像、二次成像和多次成像的图像中提取的特征值构造svm分类器；
s2313，将抽取的多种特征值输入svm分类器，进行打分，得到第一分数。
其中较优地，在步骤s3中，利用人脸识别技术将拍摄的人脸图像与身份证人脸图像进行比对，判断是否是同一人，如果判定不是同一人，则重新鉴定一次；如果两次都鉴定失败，则退出申请。
其中较优地，在步骤s4中，展示确认信息，确认无误后手写签名之后，购买电话卡成功之前，还包括如下步骤：
启动摄像头，开启用户视频见证流程。
其中较优地，所述启动摄像头，开启用户视频见证流程，包括如下步骤：
利用人脸检测技术判断视频见证过程中是否存在两张人脸同时出现在镜头前，如果是，则随机采集多张图像，转向下一步，否则拒绝购买电话卡；
利用人脸识别技术对活体检测过程中采集的人脸图像和视频见证过程中采集的人脸图像进行比对，如果视频见证过程中采集的人脸图像中包含活体检测过程中采集的人脸图像，则转向下一步；否则拒绝购买电话卡；
利用人脸识别技术将频见证过程中采集的多张图像进行对比，判断是否为相同的两个人，如果是，则视频见证成功；否则，不予购买电话卡。
一种基于商户的远程实名购买电话卡的系统，用于实现所述远程自助实名购买电话卡的方法，包括登录模块、身份识别模块、身份冒用鉴定模块、交叉验证模块和用户确认模块；
其中，所述登录模块用于初步验证商户身份，验证通过后，启动所述身份识别模块；
所述身份识别模块用于验证用户上传的身份证信息的真实性，验证通过后启动所述身份冒用鉴定模块；
所述身份冒用鉴定模块用于验证用户是否为真人，当用户为真人时验证真人身份，当真人身份与身份证信息一致时启动所述交叉验证模块；
所述交叉验证模块用于获取银行卡信息，并将银行卡申请领人信息与身份证信息进行交叉验证，当交叉验证通过后，将身份信息发送到用户确认模块，经用户确认。
其中较优地，所述基于商户的远程实名购买电话卡的系统，还包括视频见证模块；
所述视频见证模块用于将用户开户意愿进行收录保存。
本发明所提供的基于商户的远程实名购买电话卡的方法，将互联网技术和人体生物特征识别技术应用于远程自助购卡与实名制，通过商户登录之后，用户上传身份证信息，并进行联网核查验证身份证的真伪；之后用户启动摄像头拍摄人脸，采用活体检测技术判断现场所拍摄的人脸是否是真人；利用人脸识别技术将拍摄的人脸图像与身份证人脸图像进行比对，判断其是否是同一人，最后，用户启动摄像头拍摄银行卡正反面，获取银行卡图像，利用ocr技术识别银行卡基本信息，并利用联网核查验证银行卡所绑定的身份证与用户身份证是否一致，三重验证均成功之后，展示确认信息，确认无误后购买电话卡成功。该方法保证了远程自助实名购买电话卡的便捷性和安全性。
附图说明
图1为本发明所提供的基于商户的远程实名购买电话卡的方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明的技术内容进行详细具体的说明。
如图1所示，本发明所提供的基于商户的远程实名购买电话卡的方法，包括如下步骤：首先，商户登录之后，上传用户的身份证信息，并进行联网核查验证身份证的真伪；如果身份证信息为假，则身份认证失败，拒绝进行购买电话卡；否则，启动摄像头拍摄人脸，采用活体检测技术判断现场所拍摄的人脸是否是真人；如果不是真人，则拒绝进行购买电话卡；否则，利用人脸识别技术将拍摄的人脸图像与身份证人脸图像进行比对，判断其是否是同一人，如果不是同一人，则重新鉴定一次；如果两次都鉴定失败，则退出申请，拒绝进行购买电话卡；否则，启动摄像头拍摄银行卡正反面，获取银行卡正反面图像，利用ocr技术识别银行卡基本信息，并利用联网核查验证银行卡所绑定的身份证与用户身份证是否一致，如果交叉验证成功，则展示确认信息，确认无误后购买电话卡成功；否则，重新验证一次。下面对这一处理过程进行详细说明。
s1，商户登录之后，上传用户的身份证信息，并进行联网核查验证身份证的真伪；如果身份证信息为真，则转向步骤s2；否则，提示身份认证失败，请重新录入，拒绝进行购买电话卡。
在本发明所提供的实施例中，当用户需要购买电话卡时，需要到已经被授权的商户处进行身份识别和验证，验证通过后方可在商户处购买电话卡。基于商户的远程购买电话卡的方法，通过在多处设置授权商户，商户对用户身份进行识别和验证，不仅保证了远程自助实名购买电话卡的便捷性，而且通过商户的监督和验证，进一步增加了实名购买电话卡的安全性。
商户首先输入自己的手机号码和受权码，并点击获取验证码。然后，输入收到的验证码，如果验证一致，则注册/登录成功进入下一步；否则，需要重新注册/登录。
注册/登录成功后，首先提示需要购买电话卡的用户选择运营商(移动，联通和电信)；然后选择手机号码，手机号码分免费和付费两种。确认手机号码之后即可上传身份证信息。其中，当手机号码为付费时，付费方式可以选择银行卡支付、话费自动扣除、微信支付或支付宝支付等。
商户登录之后，可以上传用户的身份证信息，并进行联网核查验证身份证的真伪，具体包括如下步骤：
s11,启动手机摄像头拍摄身份证正反面，采集身份证正反面图像。为了提高后期ocr和人脸识别的效率，采用图像质量评判技术确保采集的身份证正反面图像的质量。然后，将质量合格的身份证正反面图像上传至后台服务器。
其中，采用图像质量评判技术确保采集的身份证正反面图像的质量，需要检测的要素包括：身份证正反面图像尺寸过大过小、图像过亮、图像过暗、图像模糊、图像缺边、图像缺角、图像遮挡、图像反光等因素。具体包括如下步骤：
s111,获取身份证正反面图像的尺寸，判断其是否在规定尺寸内，如果是则转向步骤s112；否则，图像不符合要求，舍弃该身份证正反面图像。
获取身份证正反面图像的尺寸，判断其是否在规定尺寸内，即为判断身份证正反面图像的尺寸是否大于规定的最小尺寸且小于规定的最大尺寸。
首先，根据历史统计数据得到身份证正反面图像区域的最小高度阈值和最大高度阈值；其中，最小高度阈值和最大高度阈值分别为身份证正反面图像的允许的最小高度和不超过的最大高度。然后，检测、定位图像中的身份证正反面图像所占的区域，判定身份证正反面图像所占区域的高度是否在阈值范围内。如果最小高度阈值≤身份证正反面图像所占区域高度≤最大高度阈值，则评判通过，进行下一步判断；如果身份证正反面图像所占区域高度≤最小高度阈值，或者身份证正反面所占区域高度≥最大高度阈值，则评判失败，舍弃该身份证正反面图像。
s112,通过计算身份证正反面图像中像素点的亮度和对比度判断身份证正反面图像的亮度和对比度是否符合图像标准；如果符合图像标准，则转向步骤s113；否则，舍弃该身份证正反面图像。
根据大量历史数据统计得到图像亮度的最大阈值；根据大量历史数据统计得到图像对比度的最小阈值；计算图像的亮度和对比度；判断图像的亮度和对比度是否满足规定的阈值条件。亮度＝平均最亮像素点灰度值/255。对比度＝(平均最亮像素点灰度值–平均最暗像素点灰度值)/最大亮度值*100。
其中，平均最亮像素点灰度值＝最亮像素点灰度值总和/最亮像素点总数。平均最暗像素点灰度值＝最暗像素点灰度值总和/最暗像素点总数。最亮像素点总数＝最亮像素比例*总像素。最暗像素点总数＝最暗像素比例*总像素。最亮像素点灰度值即为图像的最大灰度值，最暗像素点灰度值即为图像的最小灰度值。图像亮度值≤亮度最大阈值且图像对比度值≥对比度最小阈值，则评判通过；图亮度值>亮度最大阈值或图像对比度值<对比度最小阈值，评判失败。
判断二代身份证正反面图像是否缺乏足够的亮度。方法为：根据大量历史数据统计得到图像亮度阈值；计算图像亮度值，判断其是否满足亮度阈值。亮度＝平均最亮像素点灰度值/255。平均最亮像素点灰度值＝最亮像素点灰度值总和/最亮像素点总数。最亮像素点总数＝最亮像素比例*总像素。如果图像亮度值≥亮度阈值，则评判通过，如果图像亮度值<亮度阈值，则评判失败。
s113，计算当前身份证正反面图像的清晰度。判断其是否大于等于清晰度阈值，如果大于等于清晰度阈值，则转向步骤s114；否则，舍弃该身份证正反面图像。
根据大量历史数据统计得到最低清晰度评分阈值(清晰度阈值)；清晰度阈值为满足图像清晰度要求的最小值。计算当前图像清晰度，并判断其是否满足设定的阈值。其中：图像的清晰度＝最大梯度值总和/最大梯度像素点总数。最大梯度像素点总数＝最大梯度像素比例*总像素数。如果图像的清晰度值≥清晰度阈值，则评判通过；如果图像的清晰度值<清晰度值阈值，则评判失败。
s114，检测身份证正反面图像的区域，判断其是否为完整的图像，如果是则转向步骤s115；否则，舍弃该身份证正反面图像。
检测身份证正反面图像的区域，判断其是否为完整的图像，即判断身份证正反面图像的四条边是否都在图片内，以及四个角是否都在图片内。具体包括如下步骤：
首先，检测分别身份证正反面图像的区域，其次，依据该区域在可能出现身份证边缘处检测直线，如果检测出直线，则说明身份证不缺边；如果检测不出直线，则说明身份证缺边。如果检测出直线，则验证通过；如果检测不出直线，则验证失败。然后，分别检测出身份证正反面图像的四条边，根据四条边计算出四个角点的位置，如果四个角点有一个的位置超出了原图片的范围，则判断为身份证缺角；如果所有的点都在原图范围内，则判断为身份证不缺角。如果角点在原图范围内，则验证通过；如果角点超出了原图范围，则验证失败。
s115，获取身份证正反面图像区域，通过检测身份证正反面图像的背景区域内灰度或者纹理的连续性，判断其是否为被遮挡的图像，如果是则转向步骤s116；否则，舍弃该身份证正反面图像。
检测出精确的身份证正反面图像区域，判断身份证正反面图像的背景区域内是否有灰度或者纹理的不连续情况出现。如果灰度和纹理连续，则验证通过；如果灰度或纹理不连续，则验证失败，舍弃该身份证正反面图像。
s116，分别判断身份证正反面图像是否存在反光，如果均不存在反光，则身份证正反面图像的质量符合图像质量评判技术要求；否则，舍弃该身份证正反面图像。
根据大量历史数据统计可以得到最低反光阈值，最低反光阈值为判定图片不反光的最大灰度值，如果身份证图像(正面图像或者反面图像)上有像素的灰度值大于最低反光阈值，统计这样的像素的个数，并计算其与背景的灰度差异，如果这样的像素的个数大于最低反光面积阈值且灰度差异也大于最低差异阈值，则判断为身份证反光，验证失败。如果图像上有像素灰度值>最低反光阈值且反光像素个数>最低反光面积阈值且反光像素灰度均值-背景灰度均值>最低差异阈值，则验证失败。如果图像上有像素灰度值≤最低反光阈值或反光像素个数≤最低反光面积阈值或反光像素灰度均值-背景灰度均值≤最低差异阈值，则验证通过。
s12，利用ocr技术识别身份证表面字符信息，通过识别出的身份证表面字符信息进行联网核查，如果查到用户信息，则调取其中的身份证表面字符信息和身份证人脸图像。
通过ocr技术将身份证表面的字符信息识别出来后，自动将姓名和身份证号码输入到公民身份信息联网核查系统中查询，如果查询到库中存在该姓名和身份证号码，系统则返回与此姓名和身份证号码一致的证件信息，具体的包括：姓名、身份证号、住所、民族、出生年月日、人脸照片等。
s13，利用人脸识别技术将身份证上的人脸图像与联网核查中身份证人脸图像进行比对，判断其一致性。
s14，当通过识别出的身份证表面字符信息进行联网核查，用户信息在公民身份证件核查系统中存在；且人脸识别技术识别出的身份证的人脸图像与联网核查返回的身份证人脸图像一致时，身份证信息为真；否则，身份证信息为假。
如果身份证信息为真，则转向步骤s2进行进一步的验证工作；否则，提示身份认证失败，请重新录入，拒绝进行购买电话卡。
s2，用户启动摄像头拍摄人脸，采用活体检测技术判断现场所拍摄的人脸是否是真人；如果是，则采集人脸图像，转向步骤s3；否则，拒绝进行购买电话卡。
如果身份证信息为真，则启动摄像头现场拍摄人脸，采用活体检测技术判断现场所拍摄的人脸是否是真人。如果是，则采集人脸图像，转向步骤s3进行进一步的验证；否则，拒绝进行购买电话卡。此部分利用人脸识别技术进行身份冒用鉴定，防止不法分子和商户勾结冒用他人身份证购买电话卡。并采用活体检测技术防止不法分子利用打印人脸照片或录制视频欺骗摄像头通过身份冒用鉴定环节。其中，采用活体检测技术判断现场所拍摄的人脸是否是真人，具体包括如下步骤：
s21，启动摄像头拍摄人脸，并截取系列规定动作照片。
s22，对截取的动作进行检测，判断动作检测时间是否超时，如果超时，则退出检测，验证失败；否则，在截取的照片中进行人脸关键点定位，判断在规定的时间内是否成功检测到所有的指定动作。如果检测失败，重新检测动作集；否则，转向步骤s23。
在截取的照片中进行人脸关键点定位，判断在规定的时间内是否成功检测到所有的指定动作。在本发明所提供的实施例中，指定动作包括张嘴动作、微笑动作、眨眼动作等。其中，张嘴动作检测采用触发式的方法检测，即采用嘴巴关键点轨迹描述特征+svm分类器的方法检测，增加了动作检测的鲁棒性。
s23，抓拍n张人脸图像，针对每张人脸图像进行人脸归一化处理，抽取多种特征值，利用svm分类器计算得分，根据得分判断是否为真人。
动作检测是基于视频流中的人脸器官关键点的相对位置变化，判断现场人员是否有做指定的动作。由于关键点定位受光线、姿态、遮挡等因素的影响，会存在定位不够准确，最后导致基于动作检测的活体检测存在一定的风险，为了克服这个问题，在基于动作检测的基础上引入了活体检测二次判断。在动作检测过程中，会抓拍n张相对正面的人脸，动作检测完成后，将这n张人脸输入到二次判断中进行二次判断，二次判断为活体后才最终输出为活体。增加了活体检测的准确性，弥补了传统动作检测的不足。
在本发明中，针对每张人脸图像进行人脸归一化处理之前，对图像数据进行人脸检测，判断是否满足预处理条件，如：人脸是否是彩色人脸，人脸亮度是否满足、人脸清晰度是否符合最低标准等。如果满足条件则针对每张人脸图像进行人脸归一化处理，否则，直接判定检测失败。
在本发明所提供的实施例中，抓拍n张人脸图像，针对每张人脸图像进行人脸归一化处理，抽取多种特征值，利用svm分类器计算得分，包括基于扩散速度图的得分处理过程和基于图像失真分析(ida)的得分处理过程，最后将两种处理过程的得分进行融合得到最后得分。
其中，利用基于扩散速度图的得分处理过程针对每张人脸图像进行人脸归一化处理，抽取多种特征值，利用svm分类器计算得分，具体包括如下步骤：
s2311，在视频验证过程中随机截取图像，进行人脸检测和关键点定位，并对截取的图像进行人脸归一化处理，抽取多种特征值。在本发明所提供的实施例中，基于扩散速度图的得分处理过程中提取的特征为传统的纹理特征；如：lbp(localbinarypatterns，即局部二值模式)、hog(histogramoforientedgradient，即方向梯度直方图)等。其中，进行人脸检测和关键点定位，并对截取的图像进行人脸归一化处理，为将人脸归一化图像划分为8x8个不重合的格子，在每一个格子中统计单一特征要素a的直方图，如：lbp、hog等中的一种。将所有直方图串接起来，形成多维的单一特征要素a的特征描述；对归一化的人脸图像，采用不同的尺度参数，进行滤波处理，将滤波图像划分为8x8个不重合的格子，统计每个格子中滤波图像的均值和方差，这样每一幅滤波图像可以得到128维的特征，将多种尺度参数的特征串接起来，形成一种特征值，在这里，选用多个尺度，可以得到多维度的特征。将多种特征值送入svm分类器，即可得到第一分数。
s2312，根据历史图像存储的一次成像、二次成像和多次成像的图像中提取的特征值构造svm分类器。
一次成像与二次或多次成像的图像，其扩散速度不同。在一次成像过程中，由于成像表面(人脸)是立体的，其反射的光线会沿着各个方向，图像灰度值扩散较快，而二次成像或多次成像，其成像表面是平面的，反射的方向均匀的朝着一个大致的方向，图像灰度值扩散较慢。利用多种特征抽取手段，可以描述这种扩散速度。通过视频截取图像是一次成像、二次成像、多次成像的判断，可以进一步排除用户使用之前的视频进行申请的可能性，进一步提高了真人检测的可靠性，以及实名购买电话卡的安全性。
s2313，将抽取的多种特征值输入svm分类器，进行打分，得到第一分数。
其中，利用基于图像失真分析的得分处理过程针对每张人脸图像进行人脸归一化处理，抽取多种特征值，利用svm分类器计算得分，具体包括如下步骤：
s2321，在视频验证过程中随机截取图像，并对截取的图像进行人脸归一化处理，抽取多种特征值。在基于图像失真分析的得分处理过程中，抽取的特征值为模糊度特征和镜面反射特征等。一次成像与二次或多次成像的图像，光场会有所区别，而且传统的纹理特征如dog、lbp等特征的描述单一，泛化能力不足，因此引入了ida(imagedistortionanalysis)特征。具体表现在前者(一次成像的人脸图像)清晰度高，属于漫反射；后者(二次或多次成像的人脸图像)清晰度较低，存在镜面反射。针对此，提出用图像失真分析特征(ida，在这里用模糊度和镜面反射特征表示)来衡量这种光场上的区别和清晰度上的区别。其中，模糊度特征的计算方式如下：首先使用边缘检测算法得到边缘点，然后对每一个边缘点，计算其与领域均值的差值，作为模糊度特征。至于镜面反射特征，先提取图像高光像素，然后计算高光像素的均值、方差和占比等值。其中，高光像素(镜面反射像素)的提取包括如下步骤：(1)基于rgb通道计算每个像素的色度以及图像的最大和最小色度。(2)根据图像色度、最大、最小色度判断当前像素是否是镜面反射像素。
提取了这两种特征之后，便可以使用构建好的svm分类器计算第二分数。
s2322，根据历史图像存储的一次成像、二次成像和多次成像的图像中提取的模糊度特征和镜面反射特征构造svm分类器。
s2323，将抽取的多种特征值输入至svm分类器，进行打分，得到第二分数。
最后，将两种处理过程得到的第一分数和第二分数进行融合得到最后得分。在本发明所提供的实施例中，融合策略分两部分内容：
1)基于扩散速度图的得分处理过程得到的第一分数和基于图像失真分析的得分处理过程得到的第二分数进行线性融合，得出最后域值在规定范围内，则判定现场人脸为活体，否则判断为攻击样本。
2)多帧融合。对于动作检测通过后，抓拍多张人脸，多帧人脸通过分类器后进行投票，最后有超过3/4的图像帧被判断为活体时，才会输出现场人脸为活体，否则判断为攻击样本。
当采用活体检测技术判断现场所拍摄的人脸是真人时，采用图像质量评判技术，从所拍摄的人脸图像中挑选出一幅质量合格的人脸图像。采用图像质量评判技术从所拍摄的人脸图像中挑选出一幅质量合格的人脸图像的过程与上述采用图像质量评判技术对用户上传的身份证正反面图像质量进行评判方法相同，在此便不再赘述了。然后，将质量合格的现场人脸图像上传至后台服务器，转向步骤s3。
s3，利用人脸识别技术将拍摄的人脸图像与身份证人脸图像进行比对，判断其是否是同一人，以此来判断身份证冒用情况。如果判断一致，则转向步骤s4；否则，重新鉴定一次，如果两次鉴定失败，则拒绝购买电话卡。
当采用活体检测技术判断现场所拍摄的人脸是真人时；采用图像质量评判技术，从所拍摄的人脸图像中挑选出一幅质量合格的人脸图像。然后，将质量合格的现场人脸图像上传至后台服务器。利用人脸识别技术将拍摄的合格人脸图像与身份证人脸图像进行比对，判断是否是同一人，以此来判断身份证冒用情况。如果判断一致，则进入步骤s4进行进一步的验证工作；否则，重新鉴定一次，如果两次都鉴定失败，则退出申请。
s4，用户启动摄像头拍摄银行卡正反面，获取银行卡图像，利用ocr技术识别银行卡基本信息，并利用联网核查交叉验证银行卡所绑定的身份证与用户身份证是否一致，以此来进一步验证身份的真实性。如果交叉验证成功，则展示确认信息，确认无误后购买电话卡成功；否则，重新验证一次，如果两次都失败，则退出申请。
当利用人脸识别技术将拍摄的合格人脸图像与身份证人脸图像进行比对，判断是同一人时，提示用户启动摄像头拍摄银行卡正反面，并采用图像质量评判技术确保采用的银行卡图像的质量。然后，将质量合格的银行卡图像上传至后台服务器。利用ocr技术识别银行卡开户行和卡号等银行卡基本信息，并利用联网核查交叉验证银行卡所绑定的身份证信息与用户身份证信息是否一致，以此来进一步验证身份的真实性。如果交叉验证成功，则展示确认信息，确认无误后购买电话卡成功；否则，重新验证一次，如果两次都失败，则退出申请。此过程必须由用户本人完成，商户可以提供指导或示范，但不可代劳。
在本发明所提供的实施例中，展示确认信息为身份交叉验证通过后，返回开卡信息给用户终端，包括用户信息核对、完善资料和自主意愿三个部分。其中，信息核对为身份认证通过后，返回开户信息给用户终端，包括客户姓名，开卡号码，身份证号和地址等身份信息，供用户核对并提供手动修改和补充功能。
完善资料为用户确认无误后，提示用户提供电话卡收件地址和紧急联系人姓名和电话，并进入开户协议页面，客户阅读协议并做出相应选择，并提示客户设置账户密码。
自主意愿为用户宣读自主意愿和确认书，并在线手写签名。同时启动摄像头将客户宣读和签名过程录音录像入库存档备案。为了管控风险，在客户宣读和手写签名时启动摄像头将客户宣读和签名过程录音录像入库存档备案。
在本发明所提供的实施例中，当确认展示的确认信息无误之后，购买电话卡成功之前，还包括如下步骤：
启动摄像头，开启用户视频见证流程，防止抵赖事件发生。
用户进行信息确认后，点击视频见证按钮启动摄像头，开启用户视频见证流程。在本发明所提供的实施例中，用户视频见证包括双视频见证和单视频见证。其中，双视频见证要求商户和用户的脸部均出现在视频中，整个见证过程确保视频中至始至终都同时出现两个人，并且服务器端有应答。即双视频见证为有人值守情况下，客户端和服务器端同时开启摄像头，拍摄和显示用户和商户、客服三方人脸视频，并上传至服务器存档备案。
单视频见证仅要求商户和用户的脸部均出现在视频中，整个见证过程确保视频中至始至终都同时出现两个人。即单视频见证为无人值守情况下，启动摄像头录制客户端(用户和商户)人脸视频，并上传至服务器后台。
不管是单视频见证还是双视频见证，在客户端都需要同时录入用户和商户的人脸视频(即要保证用户和商户的人脸同时出现在镜头前)，并上传至运营商后台服务器。上传成功后，显示交易成功，商户现场将电话卡交给用户完成最终交易。
在本发明所提供的实施例中，主要利用人脸分析技术确保视频见证过程中商户和用户的脸部均出现在视频中，且整个见证过程视频中至始至终都同时出现两个人。首先，利用人脸检测技术判断视频见证过程中是否存在两张人脸图像同时出现在镜头前。若是自始至终仅有两张人脸出现，则随机采集多张图像，转向下一步，否则系统自动提醒用户或不予购买电话卡。然后，利用人脸识别技术对活体检测过程中采集的人脸图像和视频见证过程中采集的人脸图像进行比对，以确保自始至终是同一人在操作。如果视频见证过程中采集的人脸图像中包含活体检测过程中采集的人脸图像，则转向下一步，否则系统自动提醒用户或不予购买电话卡。最后，利用人脸识别技术将频见证过程中采集的多张图像进行对比，判断是否为相同的两个人，如果是，则视频见证成功；否则，不予购买电话卡。其中，利用人脸识别技术对活体检测过程中采集的人脸图像和视频见证过程中采集的人脸图像进行比对为本领域常规技术手段，在此便不再赘述了。
视频见证成功后，系统自动将见证视频上传到后台服务器。视频上传完成后，则显示购买电话卡成功。通过以上步骤可以实现基于商户耳朵远程电话卡购买与实名认证。
本发明提供的远程自助实名购买电话卡的方法相对于现有技术具有如下的优点及效果：
1)独特的购卡方式：本发明创新性的将生物识别技术应用于远程自助购卡与实名制，解决了远程购卡过程中身份认证和风险管控等难题，同时解决了用户挤到营业厅排队购卡问题。
2)优质的客户体验：本发明提供的方法将ocr技术应用于远程自助购卡保障了整个过程智能化，操作简单可靠，对于商户易于培训，对于用户易于理解。整个过程用户只需要手动输入电话卡密码、紧急联系人和收件地址等简单的输入操作，给用户带来了优质的体验。
3)高可靠性和操作性：本发明提供的方法除了采用先进的生物特征识别技术进行身份认证和一致性验证外，还利用了录音录像和视频见证功能保存音视频证据来管控风险与防抵赖事件，从而保障远程开卡交易的有据可查，确保银行、商户和客户的合法权益。
本发明在客户端只需安装手机app，就可实现高可靠性远程智能购卡功能，且操作简单便捷，省去了运营商柜台门面、设备购买、安装、调试和维护等费用。
本发明除了公开上述基于商户的远程实名购买电话卡的方法之外，还进一步公开了一种采用上述方法的基于商户的远程实名购买电话卡的系统。该基于商户的远程实名购买电话卡的系统包括登录模块、身份识别模块、身份冒用鉴定模块、交叉验证模块和用户确认模块。其中，登录模块用于初步验证商户身份，验证通过后，启动身份识别模块进行身份识别和鉴定。身份识别模块用于验证购买电话卡的用户上传的身份证信息的真实性，验证通过后启动身份冒用鉴定模块；身份冒用鉴定模块用于验证用户是否为真人，当用户为真人时通过身份证信息验证真人身份。当真人身份与身份证信息一致时启动交叉验证模块。交叉验证模块用于获取银行卡信息，并将银行卡申请领人信息与身份证信息进行交叉验证，以判断银行卡申领人与身份证持有人是否为同一个人，当验证银行卡申领人与身份证持有人为同一个人时，交叉验证通过。之后，将客户姓名、开卡号码、身份证号和地址等身份信息发送到用户确认模块，经用户确认。
在本发明所提供的实施例中，远程自助实名购买电话卡的系统还包括视频见证模块，视频见证模块用于将用户开户意愿进行收录保存，保存音视频证据来管控风险与防抵赖事件，从而保障远程开卡交易的有据可查，确保银行与客户的合法权益。
综上所述，本发明所提供的基于商户的远程实名购买电话卡的方法，将互联网技术和生物识别技术应用于远程自助购卡与实名制，通过商户登录核实商户身份信息，核实通过后用户上传用户的身份证信息，并进行联网核查验证身份证的真伪；之后用户启动摄像头拍摄人脸，采用活体检测技术判断现场所拍摄的人脸是否是真人；利用人脸识别技术将拍摄的人脸图像与身份证人脸图像进行比对，判断其是否是同一人，最后，用户启动摄像头拍摄银行卡正反面，获取银行卡图像，利用ocr技术识别银行卡基本信息，并利用联网核查验证银行卡所绑定的身份证与用户身份证是否一致，三重验证均成功之后，展示确认信息，确认无误后购买电话卡成功。该方法保证了远程自助实名购买电话卡的便捷性和安全性。
上面对本发明所提供的基于商户的远程实名购买电话卡的方法及系统。进行了详细的说明。对本领域的一般技术人员而言，在不背离本发明实质精神的前提下对它所做的任何显而易见的改动，都将构成对本发明专利权的侵犯，将承担相应的法律责任。