本发明涉及移动支付领域,尤其涉及一种移动支付控制方法。
背景技术:
智能穿戴式设备近年来不断的发展,用户对于智能穿戴式设备的功能要求也不断提高。
随着移动支付的快速发展和普及,用户对移动支付的便捷性也提出了越来越高的要求。将只能穿戴式设备与移动支付结合已经成为一种趋势。
在移动支付的支付验证过程中,现有的做法一般是采用密码、指纹、人脸识别等。对于采用人脸识别的情形来说,可能产生恶意的在用户睡眠状态“刷脸”的情形,从而造成财产损失。
因此,如何判定用户处于睡眠状态以避免财产损失便切实的摆在眼前。
技术实现要素:
本发明所要解决的技术问题在于提供一种移动支付控制方法,以降低用户处于睡眠状态时被恶意支付的风险。
为了解决上述技术问题,本发明一种移动支付控制方法,所述方法包括:
智能穿戴式设备接收与基于生物识别的支付请求相关的验证请求;
所述智能穿戴式设备检测自身是否被穿戴于用户;
若被穿戴于用户,则所述智能穿戴式设备启动内置的多轴加速度仪;
所述智能穿戴式设备通过所述多轴加速度仪检测所述用户的运动;
当所述智能穿戴式设备获知在持续的一段时间内所述用户的运动幅度小于预置数值时,启动所述智能穿戴式设备内置的摄像头,对所述用户的脸部区域进行识别,判断所述用户是否在一段时间内处于闭眼状态,若是,则所述智能穿戴式设备确定用户处于睡眠状态;
基于所述用户处于睡眠状态的判断,所述智能穿戴式设备输出与拒绝所述与基于生物识别的支付请求相关的指令,所述指令包含进行支付密码验证的指示;
所述智能穿戴式设备向所述用户发出警告。
其中,所述内置的摄像头为两轴可旋转的摄像头。
其中,所述启动所述智能穿戴式设备内置的摄像头,对所述用户的脸部区域进行识别包括:
启动所述智能穿戴式设备内置的摄像头进行周围扫描,确定所述用户脸部区域;
所述智能穿戴式设备确定自身的位置参数,然后根据所述位置参数来调整拍摄区域,以使得所述拍摄区域能够持续覆盖所述用户脸部区域。
其中,所述根据所述位置参数来调整拍摄区域包括:
所述智能穿戴式设备通过所述位置参数获得俯仰角,所述俯仰角用于指示所述智能穿戴式设备相对于所述用户脸部区域的向下或向上偏移的角度;
所述智能穿戴式设备根据所述俯仰角利用如下公式计算所述摄像头的调整角度,所述智能穿戴设备根据所述调整角度调整所述摄像头的拍摄角度,以使得拍摄区域能够持续覆盖所述用户脸部区域;
或,
其中,(xworld,zworld)为所述用户脸部区域的坐标,(xcamera,zcamera)为所述拍摄区域的坐标,
其中,所述多轴加速度仪为三轴加速度仪。
其中,所述智能穿戴式设备通过所述多轴加速度仪检测用户的运动之前包括:预先进行数据采集构建特征数据库。
其中,还包括:判断当前检测到的睡眠状态数据是否与所述特征数据库中的至少一组数据匹配,并将判断为匹配的结果作为确定处于睡眠状态的必要条件。
其中,所述睡眠状态数据包括当前时刻的睡眠状态特征,所述睡眠状态特征通过以下方式获得:
获取当前时刻之前a时段、之后b时段以及当前时刻内每一个单位时刻三轴加速度仪反馈回来的信号(vx,vy,vz);
计算所述a时段、b时段中每一个单位时刻的信号的模值v为vx的平方加vy的平方加vz的平方,再对和值开根号;
计算所述a时段、b时段中每一个单位时刻的信号的模值的波动性统计结果sa和sb;
当前时刻睡眠状态特征为c(t)=(vx(t),vy(t),vz(t),sa(t),sb(t)),其中t为当前时刻。
其中,所述构建特征数据库包括:
获取确定的睡眠开始时间;
采集所述确定的睡眠开始时间之后所述三轴加速度仪检测到的三轴加速度信号;
确定所述睡眠开始时间之后的任意时刻t;
获取a时段、b时段以及t时刻内每一个单位时刻所述三轴加速度仪反馈回来的信号(vx,vy,vz);其中,所述a时段为所述t时刻之前的时段,所述b时段为所述t时刻之后的时段;
计算所述a时段、b时段中每一个单位时刻的信号的模值v为vx的平方加vy的平方加vz的平方,再对和值开根号;
计算所述a时段、b时段中每一个单位时刻的信号的模值的波动性统计结果sa和sb;
构建所述t时刻睡眠状态特征c(t):c(t)=(vx(t),vy(t),vz(t),sa(t),sb(t));
重复前述步骤,直至完成睡眠期间全部时刻的特征提取构成所述特征数据库。
本发明中,当智能穿戴式设备被穿戴于用户时,智能穿戴式设备通过内置的多轴加速度仪检测用户的运动,当智能穿戴式设备获知在持续的一段时间内用户的运动幅度小于预置数值时,并进一步通过摄像头来识别用户处于闭眼状态,则确定用户处于睡眠状态,从而表明用户没有支付能力,进而拒绝相关的支付操作。本发明中,使用多轴加速度仪来检测用户的运动,用户无论在深度睡眠中,还是在浅度睡眠中,运动幅度的变化较为统一,并且结合摄像头对用户闭眼的识别来进一步判断是否处于睡眠状态,所以智能穿戴式设备可以更准确的确定用户的睡眠状态,从而为保障支付安全提供依据。
同时,本发明中在判断出用户处于睡眠状态后,在指示拒绝本次基于生物识别支付的同时,也并未完全拒绝一些合理的情形,也就是指示通过支付密码的验证进行支付,这满足了用户多场景的需要。
另外,为避免一些支付风险的发生,在指示拒绝本次支付的同时也像用户发出警告,提醒用户可能的风险。
附图说明
图1为本发明一种移动支付控制方法的实施例的流程图。
具体实施方式
首先简要说明本发明的原理,本发明通过对用户睡眠状态进行识别,当确定为睡眠状态时,则默认推定用户不具有支付能力。那么,此时外界所发起的移动支付请求则会被拒绝。这里的移动支付请求的验证,可以是指纹、人脸识别等生物特征的验证,无论哪种当确定用户为睡眠状态时,都会拒绝支付请求。
其中,基于的一个场景可以为:甲的手环与甲的手机通过蓝牙设备(近距离无线通信)或移动网络(远距离无线通信)产生了关联,当他人取得甲的手机并进入了移动支付界面时,此时界面提示输入指纹或人脸。那么这个恶意的他人则可能将手机摄像头对准正在睡眠中的甲的脸进行识别,或者将甲的手指置于指纹识别传感器上。面对这种场景,当手机进入移动支付界面时,会发送信息至手环以期获得回复来排除恶意的场景,当手环收到手机发送的信息后判定甲处于睡眠状态,并将该信息或与该信息相关的信息发送个手机,手机收到该信息后则会拒绝此次支付请求。从而保障用户财产安全。
下面结合图1详细阐述本发明。
参考图1,图示了本发明一种移动支付控制方法,该方法可以应用上述场景中,所述方法包括以下步骤:
s10:智能穿戴式设备接收与基于生物识别的支付请求相关的验证请求。这里的生物识别可以包括人脸识别、指纹识别、声纹识别等等。
s11:智能穿戴式设备检测自身是否被穿戴于用户;例如,可以是用户在使用智能穿戴式设备后手动的设置状态为“已穿戴”,或者也可以通过心率检测、距离检测、温度检测、通信连接检测、开关检测等方式来综合判断。
s12:若被穿戴于用户,则所述智能穿戴式设备启动内置的多轴加速度仪;
s13:所述智能穿戴式设备通过所述多轴加速度仪检测所述用户的运动;
s14:当所述智能穿戴式设备获知在持续的一段时间内所述用户的运动幅度小于预置数值时,启动所述智能穿戴式设备内置的摄像头,对所述用户的脸部区域进行识别,判断所述用户是否在一段时间内处于闭眼状态,若是,则所述智能穿戴式设备确定用户处于睡眠状态;
对于启动所述智能穿戴式设备内置的摄像头,对所述用户的脸部区域进行识别来说,具体可以启动所述智能穿戴式设备内置的摄像头进行周围扫描,确定所述用户脸部区域;
所述智能穿戴式设备确定自身的位置参数,然后根据所述位置参数来调整拍摄区域,以使得所述拍摄区域能够持续覆盖所述用户脸部区域。
其中,确定所述用户脸部区域,在本发明一个实施例中,可以只是从大致的方位上确定一个区域,而用户的脸部被包含在这个区域内。也就是说,用户脸部区域大于或等于用户真实的脸部。
在本发明一个实施例中,所述根据所述位置参数来调整拍摄区域包括:
所述智能穿戴式设备通过所述位置参数获得俯仰角,所述俯仰角用于指示所述智能穿戴式设备相对于所述用户脸部区域的向下或向上偏移的角度;
所述智能穿戴式设备根据所述俯仰角利用如下公式计算所述摄像头的调整角度,所述智能穿戴设备根据所述调整角度调整所述摄像头的拍摄角度,以使得拍摄区域能够持续覆盖所述用户脸部区域;
或,
其中,(xworld,zworld)为所述用户脸部区域的坐标,(xcamera,zcamera)为所述拍摄区域的坐标,
s15:基于所述用户处于睡眠状态的判断,所述智能穿戴式设备输出与拒绝所述与基于生物识别的支付请求相关的指令,所述指令包含进行支付密码验证的指示。
本步骤中,智能穿戴式设备判断用户处于睡眠状态,从而不可能进行基于生物识别的支付动作,故输出拒绝此次支付请求的相关指令。同时,为了避免一些特殊场景,例如家人合法使用其支付账户的情形,智能穿戴式设备还输出包含有要求通过支付密码进行支付的指示,手机收到这个指示之后便启动新一次的支付密码的支付过程。
智能穿戴式设备(手环)反馈的可以直接是拒绝支付的指示,也可以仅仅是告知用户目前处于不可支付的状态(例如睡眠状态),由手机根据这个不可支付的状态来拒绝支付请求。当然,此时的判断工作就放到了手机上。
s16:所述智能穿戴式设备向所述用户发出警告。
本步骤中,基于上一步判定用户不可能进行生物识别支付的判断,一种情形是用户的财产此时正在受到非法的侵害,故需要让用户获知并采取行动。因此,这里向用户发出警告,警告以能够让用户意识到为标准,可以采用震动或声光电等其它方式。
为了使得对用户脸部区域的识别更加准确和快速,本发明的一个实施例中,将所述内置的摄像头为两轴可旋转的摄像头。这样,摄像头的拍摄区域将会更广,拍摄角度也会更多,可以获得更加有效的图像信息。
在本发明实施例中,所述多轴加速度仪为三轴加速度仪。
在本发明一种移动支付控制方法的另一个实施例中,在图1所示实施例的基础上,对于用户处于睡眠状态的判断增加了以下必要过程及条件:
在所述智能穿戴式设备通过所述多轴加速度仪检测用户的运动之前,预先进行数据采集构建特征数据库。
当判断当前检测到的睡眠状态数据是否与所述特征数据库中的至少一组数据匹配,则认为该必要过程及条件得到了满足。
其中,所述睡眠状态数据包括当前时刻的睡眠状态特征,所述睡眠状态特征通过以下方式获得:
获取当前时刻之前a时段、之后b时段以及当前时刻内每一个单位时刻三轴加速度仪反馈回来的信号(vx,vy,vz);
计算所述a时段、b时段中每一个单位时刻的信号的模值v为vx的平方加vy的平方加vz的平方,再对和值开根号;
计算所述a时段、b时段中每一个单位时刻的信号的模值的波动性统计结果sa和sb;这里的波动性统计结果可以理解为变化率。
则当前时刻睡眠状态特征为c(t)=(vx(t),vy(t),vz(t),sa(t),sb(t)),其中t为当前时刻。
在本发明实施例中,所述构建特征数据库可以通过以下方式实现:
获取确定的睡眠开始时间;具体的获取方式可以是用户自己手动的输入,也可以是一个被确信的预设时间。
采集所述确定的睡眠开始时间之后所述三轴加速度仪检测到的三轴加速度信号;
确定所述睡眠开始时间之后的任意时刻t;
获取a时段、b时段以及t时刻内每一个单位时刻所述三轴加速度仪反馈回来的信号(vx,vy,vz);其中,所述a时段为所述t时刻之前的时段,所述b时段为所述t时刻之后的时段;
计算所述a时段、b时段中每一个单位时刻的信号的模值v为vx的平方加vy的平方加vz的平方,再对和值开根号;
计算所述a时段、b时段中每一个单位时刻的信号的模值的波动性统计结果sa和sb;
构建所述t时刻睡眠状态特征c(t):c(t)=(vx(t),vy(t),vz(t),sa(t),sb(t));
重复前述步骤,直至完成睡眠期间全部时刻的特征提取构成所述特征数据库,记为d(c)=(c(1),c(2),…,c(y)),其中y为单位时刻的总数。对于单位时刻来说,可以以秒为单位。也可以以分为单位,此时则以一分钟内60秒对应的数据的算数平均值来作为该分钟的数据。
对于本领域技术人员而言,显然本发明实施例不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明实施例的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明实施例。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明实施例的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明实施例内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外,显然“包括”一词不排除其他单元或步骤,单数不排除复数。系统、装置或终端权利要求中陈述的多个单元、模块或装置也可以由同一个单元、模块或装置通过软件或者硬件来实现。第一,第二等词语用来表示名称,而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是,以上实施方式仅用以说明本发明实施例的技术方案而非限制,尽管参照以上较佳实施方式对本发明实施例进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明实施例的技术方案进行修改或等同替换都不应脱离本发明实施例的技术方案的精神和范围。