基于生物特征的支付方法、装置、设备及计算机存储介质与流程

1.本技术涉及移动支付技术，尤其涉及一种基于生物特征的支付方法、装置、 设备及计算机存储介质。


背景技术：

2.移动支付由于其使用便捷，已经广泛应用到各类支付场景中。人脸支付是 移动支付的一种，其能够在仅对用户的脸部进行拍摄的情况下就完成支付，无 需要用户在移动终端上操作，方便快捷。然而，相关技术中，由于网络波动等 原因，人脸支付在面对新用户时识别时间一般较长，从而使得基于生物特征进 行支付的效率较低。


技术实现要素：

3.本技术实施例提供一种基于生物特征的支付方法、装置、设备及计算机存 储介质，能够提高基于生物特征进行支付的效率。
4.本技术实施例的技术方案是这样实现的：
5.本技术实施例提供一种基于生物特征的支付方法，包括：
6.响应于针对展示的预设界面上的生物支付触发标识的操作，从所述预设界 面跳转到特征采集提示界面，并采集当前支付对象的当前生物特征；所述当前 支付对象为首次使用基于生物特征的支付功能的新对象；
7.依据所述当前生物特征，从本地特征数据库中匹配到目标生物特征时，获 取所述目标生物特征对应的目标身份信息；其中，所述目标生物特征和所述目 标身份信息是服务器在判断出所述当前支付对象为潜在开通基于生物特征的支 付功能的目标对象时下发的；
8.将携带有所述目标身份信息和待支付信息的支付请求发送给所述服务器； 所述待支付信息表征了等待所述当前支付对象支付的内容；
9.当接收到所述服务器针对所述支付请求返回的支付成功信息时，从所述特 征采集提示界面跳转到包含支付成功提示标识的支付成功提示界面。
10.本技术实施例提供一种基于生物特征的支付方法，包括：
11.接收身份识别终端发送的携带有目标身份信息和待支付信息的支付请求； 其中，所述目标身份信息是所述身份识别终端在采集到的当前支付对象的当前 生物特征与已经下发的目标生物特征匹配成功时获取到的，所述目标生物特征 和所述目标身份信息是判断出所述当前支付对象为潜在开通基于生物特征的支 付功能的目标对象时下发给所述身份识别终端的；
12.响应于所述支付请求，利用所述目标身份信息对应的资源账户针对所述待 支付信息完成支付，并生成支付成功信息；
13.将所述支付成功信息返回给所述身份识别终端。
14.本技术实施例提供一种基于生物特征的支付方法，包括：
15.接收身份识别终端发送的当前生物特征；所述当前生物特征是所述身份识 别终端从本地特征数据库中未匹配到所述当前生物特征对应的目标生物特征时 发送的；
16.依据所述当前生物特征，从备用特征数据库中匹配出目标生物特征；
17.获取所述目标生物特征对应的目标身份信息，将所述目标身份信息返回给 所述身份识别终端。
18.本技术实施例提供一种基于生物特征的支付装置，包括：
19.信息展示模块，用于响应于针对展示的预设界面上的生物支付触发标识的 操作，从所述预设界面跳转到特征采集提示界面；
20.特征采集模块，用于采集当前支付对象的当前生物特征；所述当前支付对 象为首次使用基于生物特征的支付功能的新对象；
21.第一匹配模块，用于依据所述当前生物特征，从本地特征数据库中匹配到 目标生物特征时，获取所述目标生物特征对应的目标身份信息；其中，所述目 标生物特征和所述目标身份信息是服务器在判断出所述当前支付对象为潜在开 通基于生物特征的支付功能的目标对象时下发的；
22.第一发送模块，用于将携带有所述目标身份信息和待支付信息的支付请求 发送给所述服务器；所述待支付信息表征了等待所述当前支付对象支付的内容；
23.第一接收模块，用于接收到所述服务器针对所述支付请求返回的支付成功 信息；
24.所述信息展示模块，还用于当接收到所述服务器针对所述支付请求返回的 支付成功信息时，从所述特征采集提示界面跳转到包含支付成功提示标识的支 付成功提示界面。
25.在本技术的一些实施例中，所述基于生物特征的支付装置中还包括：信息 存储模块；
26.所述第一接收模块，还用于接收所述服务器发送的所述目标生物特征和所 述目标身份信息；
27.所述信息存储模块，用于将所述目标生物特征和目标身份信息保存在所述 本地特征数据库中。
28.在本技术的一些实施例中，所述第一发送模块，还用于当从所述本地特征 数据库中未匹配到所述当前生物特征对应的所述目标生物特征时，将所述当前 生物特征发送给建立连接的备用终端，以在所述备用终端的备用特征数据库中 查询所述目标生物特征；
29.所述信息展示模块，还用于在所述特征采集提示界面中展示处理提示标识； 所述处理提示标识用于提示正在身份识别处理中；
30.所述第一接收模块，还用于接收所述备用终端针对所述当前生物特征返回 的所述目标身份信息。
31.在本技术的一些实施例中，所述第一发送模块，还用于当接收到所述备用 终端针对所述当前生物特征返回的识别失败提示信息时，将所述当前生物特征 携带在身份识别请求中发送给所述服务器；
32.所述第一接收模块，还用于接收所述服务器针对所述身份识别请求返回的 所述目标身份信息；
33.所述信息展示模块，还用于从所述特征采集提示界面跳转至身份信息确认 界面，
并将所述目标身份信息显示在所述身份信息确认界面之中；
34.所述第一发送模块，还用于响应于针对所述身份信息确认界面中的身份确 认控件的操作，将携带有所述目标身份信息和所述待支付信息的支付请求发送 给所述服务器，并将所述目标身份信息和所述当前生物特征存储至所述本地特 征数据库。
35.在本技术的一些实施例中，所述信息展示模块，还用于当判断出所述当前 支付对象使用的是其他支付方式时，从所述预设界面跳转到包含生物支付邀请 标识的邀请界面；所述生物支付邀请信息用于邀请所述当前支付对象开通基于 生物特征的支付功能；响应于针对所述邀请界面中的所述生物支付邀请标识的 操作，从所述邀请界面跳转回所述预设界面。
36.在本技术的一些实施例中，所述当前生物特征为所述当前支付对象的人脸 特征；所述特征采集模块，还用于通过三维图像采集设备，采集包含所述当前 支付对象的脸部的流媒体数据；利用所述流媒体数据中的各个图像中所包含的 所述当前支付对象的脸部的面积、脸部的角度，以及所述各个图像的图像质量 参数，从所述各个图像中挑选出最优图像；从所述最优图像中抽取出所述当前 支付对象的所述人脸特征。
37.在本技术的一些实施例中，所述第一发送模块，还用于将所述目标身份信 息和所述当前生物特征携带在特征入库请求中，发送给所述服务器，以使所述 服务器利用所述当前生物特征更新平台特征数据库。
38.在本技术的一些实施例中，所述第一匹配模块，还用于将所述当前生物特 征与所述本地特征数据库中的各个特征分别进行相似度的计算，得到所述各个 特征分别对应的特征相似度；当所述各个特征分别对应的特征相似度中最高的 特征相似度大于预设阈值时，将所述最高的特征相似度对应的特征作为所述目 标生物特征。
39.本技术实施例提供一种基于生物特征的支付装置，包括：
40.第二接收模块，用于接收身份识别终端发送的携带有目标身份信息和待支 付信息的支付请求；其中，所述目标身份信息是所述身份识别终端在采集到的 当前支付对象的当前生物特征与已经下发的目标生物特征匹配成功时获取到的， 所述目标生物特征和所述目标身份信息是判断出所述当前支付对象为潜在开通 基于生物特征的支付功能的目标对象时下发给所述身份识别终端的；
41.支付处理模块，用于响应于所述支付请求，利用所述目标身份信息对应的 资源账户针对所述待支付信息完成支付，并生成支付成功信息；
42.第二发送模块，用于将所述支付成功信息返回给所述身份识别终端。
43.在本技术的一些实施例中，所述基于生物特征的支付装置还包括：对象分 析模块；
44.所述对象分析模块，用于获取所述目标身份信息对应的历史支付信息；基 于所述历史支付信息，判断出所述当前支付对象为潜在开通基于生物特征的支 付功能的目标对象时，获取所述当前支付对象所对应的目标生物特征；
45.所述第二发送模块，还用于将所述目标生物特征和所述目标身份信息下发 给所述身份识别终端。
46.在本技术的一些实施例中，所述对象分析模块，还用于从所述历史支付信 息，统计出所述当前支付对象在门店的支付频率；当所述支付频率达到预设频 率阈值时，确定所
述当前支付对象为潜在开通基于生物特征的支付功能的目标 对象。
47.在本技术的一些实施例中，所述基于生物特征的支付装置还包括：第二匹 配模块；
48.所述第二接收模块，还用于接收所述身份识别终端发送的携带当前生物特 征的身份识别请求；
49.所述第二匹配模块，用于响应于所述身份识别请求，依据所述当前生物特 征，从平台特征数据库中匹配出所述目标生物特征；获取所述目标生物特征对 应的目标身份信息；
50.所述第二发送模块，还用于将所述目标身份信息发送给所述身份识别终端。
51.本技术实施例提供一种基于生物特征的支付装置，包括：
52.第三接收模块，用于接收身份识别终端发送的当前生物特征；所述当前生 物特征是所述身份识别终端从本地特征数据库中未匹配到所述当前生物特征对 应的目标生物特征时发送的；
53.第三匹配模块，用于依据所述当前生物特征，从备用特征数据库中匹配出 目标生物特征；
54.第三发送模块，用于获取所述目标生物特征对应的目标身份信息，将所述 目标身份信息返回给所述身份识别终端。
55.在本技术的一些实施例中，所述第三匹配模块，还用于依据所述当前生物 特征，从所述备用特征数据库中匹配出多个候选生物特征；将所述多个候选生 物特征中匹配耗时最短的候选生物特征，作为所述目标生物特征。
56.本技术实施例提供一种身份识别终端，包括：壳体、三维图像采集设备、 显示屏、第一存储器和第一处理器；
57.其中，所述三维图像采集设备和所述显示屏嵌在所述壳体表面，所述第一 存储器和所述第一处理器设置于所述壳体的内部，所述壳体固定在支撑装置上；
58.所述第一存储器，用于存储可执行指令；
59.所述第一处理器，用于执行所述第一存储器中存储的可执行指令时，实现 本技术实施例身份识别终端侧提供的方法。
60.本技术实施例提供一种服务器，包括：
61.第二存储器，用于存储可执行指令；
62.第二处理器，用于执行所述第二存储器中存储的可执行指令时，实现本申 请实施例服务器侧提供的方法。
63.本技术实施例提供一种备用终端，包括：
64.第三存储器，用于存储可执行指令；
65.第三处理器，用于执行所述第三存储器中存储的可执行指令时，实现本申 请实施例备用终端侧提供的方法。
66.本技术实施例提供一种计算机存储介质，存储有可执行指令，用于被第一 处理器执行时，本技术实施例身份识别终端侧提供的方法；或者用于被第一处 理器执行时，本技术实施例服务器侧提供的方法；用于被第三处理器执行时， 实现本技术实施例备用终端侧提供的方法。
67.本技术实施例具有以下有益效果：身份识别终端先采集开通基于生物特征 的支付功能的新对象的当前生物特征，在依据当前生物特征从本地数据库中匹 配出目标生物特征，获取目标生物特征对应的目标身份信息，将目标身份信息 确定为当前支付对象的身份信息，并通过支付请求将目标身份信息和待支付信 息发送给服务器，以便于服务器为当前支付对象完成支付。由于目标生物特征 是判断出当前支付对象潜在开通基于生物特征的支付功能的对象时就已经下发 了，从而在当前支付对象首次使用之前，本地特征数据库中已经存在了对应的 目标生物特征，如此，在用户首次使用基于生物特征的支付功能时，在本地就 能完成身份识别，减少了利用生物特征进行身份识别的时间，提高基于生物特 征进行支付的效率。
附图说明
68.图1a是本技术实施例提供的基于生物特征的支付系统100的一个可选的 架构示意图；
69.图1b是本技术实施例提供的基于生物特征的支付系统100的另一个可选 的架构示意图；
70.图2a是本技术实施例提供的图1a中的身份识别终端的结构示意图；
71.图2b是本技术实施例提供的身份识别终端中的运算设备的结构示意图；
72.图3a是本技术实施例提供的图1a中的服务器的结构示意图；
73.图3b是本技术实施例提供的备用终端的结构示意图；
74.图4是本技术实施例提供的基于生物特征的支付方法的一个可选的流程示 意图一；
75.图5a是本技术实施例提供的预设界面的示意图一；
76.图5b是本技术实施例提供的预设界面的示意图二；
77.图6是本技术实施例提供的特征采集提示界面的示意图；
78.图7是本技术实施例提供的身份信息确认界面的示意图；
79.图8是本技术提供的支付成功提示界面的示意图；
80.图9是本技术实施例提供的基于生物特征的支付方法的一个可选的流程示 意图二；
81.图10a是本技术实施例提供的处理提示标识的示意图；
82.图10b是本技术实施例提供的繁忙提示界面的示意图；
83.图11是本技术实施例提供的邀请界面的示意图；
84.图12是本技术实施例提供的刷脸支付的整体架构图。
具体实施方式
85.为了使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申 请作进一步地详细描述，所描述的实施例不应视为对本技术的限制，本领域普 通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本 申请保护的范围。
86.在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集， 但是可以理解,“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集， 并且可以在不冲
突的情况下相互结合。
87.在以下的描述中，所涉及的术语“第一\第二\第三”仅仅是是区别类似的对 象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二\第三”在允许的情 况下可以互换特定的顺序或先后次序，以使这里描述的本技术实施例能够以除 了在这里图示或描述的以外的顺序实施。
88.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本技术的技术 领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申 请实施例的目的，不是旨在限制本技术。
89.对本技术实施例进行进一步详细说明之前，对本技术实施例中涉及的名词 和术语进行说明，本技术实施例中涉及的名词和术语适用于如下的解释。
90.1)云技术(cloud technology)是指在广域网或局域网内将硬件、软件、 网络等系列资源统一起来，实现数据的计算、存储、处理和共享的一种托管技 术。
91.云技术是基于云计算商业模式应用的网络技术、信息技术、整合技术、管 理平台技术、应用技术等的总称，可以组成资源池，按需所用，灵活便利。云 计算技术将变成重要支撑。技术网络系统额后台服务需要大量的计算、存储资 源，是视频网站、图片类网站和更多门户网站。伴随着互联网行业的高度发展 和应用，将来每个物品都有可能存在自己的识别标志，都需要传输到后台系统 进行逻辑处理，不同程度级别的数据将会分开处理，各类行业数据皆需要强大 的系统后盾支撑，只能通过云计算实现。
92.2)人工智能(artificial intelligence，ai)是利用数字计算机或者数字计算 机控制的机器模型、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 相似的方式作出反应的智能机器。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。
93.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。
94.3)计算机视觉技术(computer vision，cv)是一门研究如何使机器“看
”ꢀ
科学，更进一步说，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。
95.4)人脸识别，是通过人脸多媒体信息换取人的身份信息的技术，更具体一 些，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。其大致过程 为用摄像机或摄像头采集包含有人脸的图像或者视频流，并在人脸的图像上采 集人脸的特征信息，通过采
集到的特征信息与预设的特征信息的匹配程度，来 辨别出人的身份信息。
96.5)3d摄像头，相比于传统的2d摄像头，添加了活体相关的软硬件，从 而能够判断所拍摄的对象是否为活体，以保证信息安全。3d摄像头包括深度相 机、红外相机等。
97.6)序列号(serial number，sn)是唯一标识一台设备的id。常用的序列 号有字符串序列号，其可以由数字和字母等字符组成。
98.7)轻型数据库(sqlite)，是指遵守acid(即原子性(atomicity，或称 不可分割性)、一致性(consistency)、独立性(isolation)以及持久性(durability) 这四个特性)的关系型数据库管理系统。
99.本技术实施例提供一种基于生物特征的支付方法、装置、设备和计算机存 储介质，通过预先给身份识别终端下发开通基于生物特征的支付功能的对象的 生物特征，能够提高基于生物特征支付的效率。下面说明本技术实施例提供的 基于生物特征的支付设备的示例性应用，本技术实施例提供的基于生物特征的 支付设备可以实施为身份识别终端，也可以实施为服务器，还可以实施为由身 份识别终端和服务器组成的设备集群。下面，将说明基于生物特征的支付设备 实施为设备集群时的示例性应用。
100.参见图1a，图1a是本技术实施例提供的基于生物特征的支付系统100的 一个可选的架构示意图，为实现支撑一个基于生物特征的支付应用，基于生物 特征的支付所实施的设备集群由服务器200和身份识别终端400构成，借助于 云技术来实现基于生物特征的支付。其中，身份识别终端400通过网络300连 接服务器200，网络300可以是广域网或者局域网，又或者是二者的组合。
101.身份识别终端400响应于针对图像界面400-1展示的预设界面上的生物支 付触发标识的操作，从预设界面跳转到特征采集提示界面，并采集当前支付对 象的当前生物特征，其中，当前支付对象为首次使用基于生物特征的支付功能 的新对象。身份识别终端400依据当前生物特征，从本地特征数据库中匹配到 目标生物特征时，获取目标生物特征对应的目标身份信息，其中，目标生物特 征和目标身份信息是服务器在判断出当前支付对象为潜在开通基于生物特征的 支付功能时下发的。接着，身份识别终端400将携带有目标身份信息和待支付 信息的支付请求发送给服务器，待支付信息表征了等待当前支付对象支付的内 容。服务器200响应于支付请求，利用目标身份信息对应的资源账户针对待支 付信息完成支付，并生成支付成功信息，将支付成功信息返回给身份识别终端 400。当身份识别终端400接收到服务器200针对支付请求返回的支付成功信息 时，从特征采集提示界面跳转到包含支付成功标识的支付成功提示界面。同时， 服务器还可以向当前支付对象的移动终端发送交易行为数据，以便于当前支付 对象查看。
102.在一些实施例中，服务器200可以是独立的物理服务器，也可以是多个物 理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、 云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全 服务、cdn、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。身份 识别终端400的外观还可以设置为其他形式，本技术在此不作限定。
103.本技术还可以借助于区块链技术来实现。参见图1b，图1b是本技术实施 例提供的基于生物特征的支付系统100的另一个可选的架构示意图。在图1b 中，可以通过服务器200将目标身份信息、待支付信息和支付成功信息上链， 以使得支付过程不可篡改，安全性更
强。
104.在一些实施例中，服务器200可以加入区块链网络500而成为其中的一个 节点。区块链网络500的类型是灵活多样的，例如可以为公有链、私有链或者 联盟链中的任意一种。以公有链为例，任何业务主体当然电子设备，都可以在 不需要授权的情况下接入区块链网络500，以作为区块链网络500的共识节点， 例如，将终端700映射为区块链网络500中的共识节点500-1，以在将目标身份 信息、待支付信息和支付成功信息上链时进行共识。
105.以区块链网络500为联盟链为例，终端700在获得授权后可以接入区块链 网络500而成为节点。服务器200接收如图1a中的身份识别终端400发送的 携带有目标身份信息和待支付信息的支付请求，响应于支付请求，利用目标身 份信息对应的资源账户针对待支付信息完成支付，并生成支付成功信息。服务 器200将支付成功信息返回给身份识别终端400。与此同时，服务器200将目 标身份信息、待支付信息和支付成功信息发送至区块链网络500中进行共识。 当共识通过时，区块链网络500会为目标身份信息、待支付信息和支付成功信 息分配新区块，将目标身份信息、待支付信息和支付成功信息写入分配的新区 块中，并将新区块添加在区块链的末端，以实现上链。
106.在一些实施例中，基于生物特征的支付设备实施为身份识别终端时，如图 2a所示，图2a是本技术实施例提供的图1a中的身份识别终端的结构示意图。 身份识别终端400包括：三维图像采集设备410、显示屏420、壳体430、运算 设备440。其中，三维图像采集设备410和显示屏420嵌在壳体430表面，运 算设备设置于壳体430的内部，壳体固定在支撑装置450上。三维图像采集设 备410用于拍摄包含当前支付对象的生物特征的图像，显示屏420用于给当前 支付对象展示各种界面，如下文中的特征采集提示界面、支付成功提示界面等。 三维图像采集设备410与显示屏420与运算设备440相连，例如，运算设备44 0通过其的第一总线系统4440与三维图像采集设备410和显示屏420相连。
107.在一些实施例中，参见图2b，图2b是本技术实施例提供的身份识别终端 中的运算设备的结构示意图，图2b所示的运算设备440包括：至少一个第一 处理器4410、第一存储器4450、至少一个第一网络接口4420和第一用户接口 4430。运算设备440中的各个组件通过第一总线系统4440耦合在一起。可理解， 第一总线系统4440用于实现这些组件之间的连接通信。第一总线系统4440除 包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清 楚说明起见，在图2b中将各种总线都标为第一总线系统4440。
108.第一处理器4410可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力，例如通 用处理器、数字信号处理器(dsp，digital signal processor)，或者其他可编程 逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，其中，通用处理器 可以是微处理器或者任何常规的处理器等。
109.第一用户接口4430包括使得能够呈现媒体内容的一个或多个第一输出装 置4431，包括一个或多个扬声器和/或一个或多个视觉显示屏。第一用户接口4 430还包括一个或多个第一输入装置4432，包括有助于用户输入的用户接口部 件，比如键盘、鼠标、麦克风、触屏显示屏、摄像头、其他输入按钮和控件。
110.第一存储器4450可以是可移除的，不可移除的或其组合。示例性的硬件设 备包括固态存储器，硬盘驱动器，光盘驱动器等。第一存储器4450可选地包括 在物理位置上远离第一处理器4410的一个或多个存储设备。
111.第一存储器4450包括易失性存储器或非易失性存储器，也可包括易失性和 非易失性存储器两者。非易失性存储器可以是只读存储器(rom，read onlymemory)，易失性存储器可以是随机存取存储器(ram，random access me mory)。本技术实施例描述的第一存储器4450旨在包括任意适合类型的存储器。
112.在一些实施例中，第一存储器4450能够存储数据以支持各种操作，这些数 据的示例包括程序、模块和数据结构或者其子集或超集，下面示例性说明。
113.第一操作系统4451，包括用于处理各种基本系统服务和执行硬件相关任务 的系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及 处理基于硬件的任务；
114.第一网络通信模块4452，用于经由一个或多个(有线或无线)第一网络接 口4420到达其他计算设备，示例性的第一网络接口4420包括：蓝牙、无线相 容性认证(wi-fi)、和通用串行总线(usb，universal serial bus)等；
115.第一呈现模块4453，用于经由一个或多个与第一用户接口4430相关联的 第一输出装置4431(例如，扬声器等)使得能够呈现信息(例如，用于操作外 围设备和显示内容和信息的用户接口)；
116.第一输入处理模块4454，用于对一个或多个来自一个或多个第一输入装置 4432之一的一个或多个用户输入或互动进行检测以及翻译所检测的输入或互 动。
117.在一些实施例中，本技术实施例提供的基于生物特征的支付装置4455可以 采用软件方式实现，图2b示出了存储在第一存储器4450中的基于生物特征的 支付装置4455，其可以是程序和插件等形式的软件，包括以下软件模块：信息 展示模块44551、特征采集模块44552、第一匹配模块44553、第一发送模块4 4554、第一接收模块44555和信息存储模块44556，这些模块是逻辑上的，因 此根据所实现的功能可以进行任意的组合或进一步拆分。
118.将在下文中说明各个模块的功能。
119.在另一些实施例中，本技术实施例提供的基于生物特征的支付装置4455 可以采用硬件方式实现，作为示例，本技术实施例提供的基于生物特征的支付 装置4455可以是采用硬件译码处理器形式的处理器，其被编程以执行本技术实 施例提供的基于生物特征的支付方法，例如，硬件译码处理器形式的处理器可 以采用一个或多个应用专用集成电路(asic，application specific integratedcircuit)、dsp、可编程逻辑器件(pld，programmable logic device)、复杂可 编程逻辑器件(cpld，complex programmable logic device)、现场可编程门 阵列(fpga，field-programmable gate array)或其他电子元件。
120.示例性的，本技术提供一种身份识别终端，包括：壳体、三维图像采集设 备、显示屏、第一存储器和第一处理器；
121.其中，所述三维图像采集设备和所述显示屏嵌在所述壳体表面，所述第一 存储器和所述第一处理器设置于所述壳体的内部，所述壳体固定在支撑装置上；
122.所述第一存储器，用于存储可执行指令；
123.所述第一处理器，用于执行所述第一存储器中存储的可执行指令时，实现 本技术实施例身份识别终端侧提供的方法。
124.参见图3a，图3a是本技术实施例提供的图1a中的服务器的结构示意图， 图3a所示
的服务器200包括：至少一个第二处理器210、第二存储器250、至 少一个第二网络接口220和第二用户接口230。服务器200中的各个组件通过 第二总线系统240耦合在一起。可理解，第二总线系统240用于实现这些组件 之间的连接通信。第二总线系统240除包括数据总线之外，还包括电源总线、 控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图3a中将各种总线都 标为第二总线系统240。
125.第二处理器210可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力，例如通 用处理器、数字信号处理器(dsp，digital signal processor)，或者其他可编程 逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，其中，通用处理器 可以是微处理器或者任何常规的处理器等。
126.第二用户接口230包括使得能够呈现媒体内容的一个或多个第二输出装置 231，包括一个或多个扬声器和/或一个或多个视觉显示屏。第二用户接口230 还包括一个或多个第二输入装置232，包括有助于用户输入的用户接口部件， 比如键盘、鼠标、麦克风、触屏显示屏、摄像头、其他输入按钮和控件。
127.第二存储器250可以是可移除的，不可移除的或其组合。示例性的硬件设 备包括固态存储器，硬盘驱动器，光盘驱动器等。第二存储器250可选地包括 在物理位置上远离第二处理器210的一个或多个存储设备。
128.第二存储器250包括易失性存储器或非易失性存储器，也可包括易失性和 非易失性存储器两者。非易失性存储器可以是只读存储器(rom，read onlymemory)，易失性存储器可以是随机存取存储器(ram，random access me mory)。本技术实施例描述的第二存储器250旨在包括任意适合类型的存储器。
129.在一些实施例中，第二存储器250能够存储数据以支持各种操作，这些数 据的示例包括程序、模块和数据结构或者其子集或超集，下面示例性说明。
130.第二操作系统251，包括用于处理各种基本系统服务和执行硬件相关任务 的系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及 处理基于硬件的任务；
131.第二网络通信模块252，用于经由一个或多个(有线或无线)第二网络接 口220到达其他计算设备，示例性的第二网络接口220包括：蓝牙、无线相容 性认证(wi-fi)、和通用串行总线(usb，universal serial bus)等；
132.第二呈现模块253，用于经由一个或多个与第二用户接口230相关联的第 二输出装置231(例如，显示屏、扬声器等)使得能够呈现信息(例如，用于 操作外围设备和显示内容和信息的用户接口)；
133.第二输入处理模块254，用于对一个或多个来自一个或多个第二输入装置2 32之一的一个或多个用户输入或互动进行检测以及翻译所检测的输入或互动。
134.在一些实施例中，本技术实施例提供的基于生物特征的支付装置255可以 采用软件方式实现，图3a示出了存储在第二存储器250中的基于生物特征的 支付装置255，其可以是程序和插件等形式的软件，包括以下软件模块：第二 接收模块2551、支付处理模块2552、第二发送模块2553、对象分析模块2554 和第二匹配模块2555，这些模块是逻辑上的，因此根据所实现的功能可以进行 任意的组合或进一步拆分。
135.将在下文中说明各个模块的功能。
136.在另一些实施例中，本技术实施例提供的基于生物特征的支付装置255可 以采用硬件方式实现，作为示例，本技术实施例提供的基于生物特征的支付装 置255可以是采用硬件译码处理器形式的处理器，其被编程以执行本技术实施 例提供的基于生物特征的支付方法，例如，硬件译码处理器形式的处理器可以 采用一个或多个应用专用集成电路(asic，application specific integrated cir cuit)、dsp、可编程逻辑器件(pld，programmable logic device)、复杂可编 程逻辑器件(cpld，complex programmable logic device)、现场可编程门阵 列(fpga，field-programmable gate array)或其他电子元件。
137.示例性的，本技术实施例提供一种服务器，包括：
138.第二存储器，用于存储可执行指令；
139.第二处理器，用于执行所述第二存储器中存储的可执行指令时，实现本申 请实施例服务器侧提供的方法。
140.需要说明的是，在本技术的一些实施例中，除了身份识别终端和服务器之 外，基于生物特征的支付设备还可以包括：备用终端。也即，在一些实施例中， 基于生物特征的支付设备可以实施为由身份识别终端、服务器和备用终端组成 的设备集群。引入备用终端的原因，是为了减轻身份识别终端的压力，即服务 器可以将潜在开通基于生物特征的支付功能的对象的生物特征，下发给备用终 端，而不是身份识别终端。
141.在此情况下，参见图3b，图3b是本技术实施例提供的备用终端的结构示 意图。图3b所示的备用终端600包括：至少一个第三处理器610、第三存储器 650、至少一个第三网络接口620和第三用户接口630。备用终端600中的各个 组件通过第三总线系统640耦合在一起。可理解，第三总线系统640用于实现 这些组件之间的连接通信。第三总线系统640除包括数据总线之外，还包括电 源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图3b中将各 种总线都标为第三总线系统640。
142.第三处理器610可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力，例如通 用处理器、数字信号处理器(dsp，digital signal processor)，或者其他可编程 逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，其中，通用处理器 可以是微处理器或者任何常规的处理器等。
143.第三用户接口630包括使得能够呈现媒体内容的一个或多个第三输出装置 631，包括一个或多个扬声器和/或一个或多个视觉显示屏。第三用户接口630 还包括一个或多个第三输入装置632，包括有助于用户输入的用户接口部件， 比如键盘、鼠标、麦克风、触屏显示屏、摄像头、其他输入按钮和控件。
144.第三存储器650可以是可移除的，不可移除的或其组合。示例性的硬件设 备包括固态存储器，硬盘驱动器，光盘驱动器等。第三存储器650可选地包括 在物理位置上远离第三处理器610的一个或多个存储设备。
145.第三存储器650包括易失性存储器或非易失性存储器，也可包括易失性和 非易失性存储器两者。非易失性存储器可以是只读存储器(rom，read onlymemory)，易失性存储器可以是随机存取存储器(ram，random access me mory)。本技术实施例描述的第三存储器650旨在包括任意适合类型的存储器。
146.在一些实施例中，第三存储器650能够存储数据以支持各种操作，这些数 据的示
例包括程序、模块和数据结构或者其子集或超集，下面示例性说明。
147.第三操作系统651，包括用于处理各种基本系统服务和执行硬件相关任务 的系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及 处理基于硬件的任务；
148.第三网络通信模块652，用于经由一个或多个(有线或无线)第三网络接 口620到达其他计算设备，示例性的第三网络接口620包括：蓝牙、无线相容 性认证(wi-fi)、和通用串行总线(usb，universal serial bus)等；
149.第三呈现模块653，用于经由一个或多个与第三用户接口630相关联的第 三输出装置631(例如，显示屏、扬声器等)使得能够呈现信息(例如，用于 操作外围设备和显示内容和信息的用户接口)；
150.第三输入处理模块654，用于对一个或多个来自一个或多个第三输入装置6 32之一的一个或多个用户输入或互动进行检测以及翻译所检测的输入或互动。
151.在一些实施例中，本技术实施例提供的基于生物特征的支付装置655可以 采用软件方式实现，图3b示出了存储在第三存储器650中的基于生物特征的 支付装置655，其可以是程序和插件等形式的软件，包括以下软件模块：第三 接收模块6551、第三匹配模块6552和第三发送模块6553，这些模块是逻辑上 的，因此根据所实现的功能可以进行任意的组合或进一步拆分。
152.将在下文中说明各个模块的功能。
153.在另一些实施例中，本技术实施例提供的基于生物特征的支付装置655可 以采用硬件方式实现，作为示例，本技术实施例提供的基于生物特征的支付装 置655可以是采用硬件译码处理器形式的处理器，其被编程以执行本技术实施 例提供的基于生物特征的支付方法，例如，硬件译码处理器形式的处理器可以 采用一个或多个应用专用集成电路(asic，application specific integrated cir cuit)、dsp、可编程逻辑器件(pld，programmable logic device)、复杂可编 程逻辑器件(cpld，complex programmable logic device)、现场可编程门阵 列(fpga，field-programmable gate array)或其他电子元件。
154.示例性的，本技术实施例提供一种备用终端，包括：
155.第三存储器，用于存储可执行指令；
156.第三处理器，用于执行所述第三存储器中存储的可执行指令时，实现本申 请实施例备用终端侧提供的方法。
157.下面，将结合本技术实施例提供的基于生物特征的支付设备实施为由身份 识别终端和服务器所构成的设备集群时的示例性应用和实施，说明本技术实施 例提供的基于生物特征的支付方法。需要说明的是，当基于生物特征的支付设 备实施为由身份识别终端和服务器所组成的设备集群时，可以借助于云技术来 实现基于生物特征的支付方法。
158.参见图4，图4是本技术实施例提供的基于生物特征的支付方法的一个可 选的流程示意图一，将结合图4示出的步骤进行说明。
159.s101、身份识别终端响应于针对展示的预设界面上的生物支付触发标识的 操作，从预设界面跳转到特征采集提示界面，并采集当前支付对象的当前生物 特征。
160.本技术实施例是支付对象通过自身的生物特征实现支付的场景下实现的， 例如，
支付对象通过人脸特征在便利店中支付，或者是通过虹膜特征在大型商 超进行支付等等。在通过生物特征为当前支付对象实现支付时，首先需要获取 当前支付对象的生物特征。采集当前支付对象的生物特征，可以是由当前支付 对象来触发，也可以由管理基于生物特征的支付终端的管理人员(例如收银员、 门店员工等)来触发。但无论是由当前支付对象还是管理人员，其触发方式都 可以是在预设界面上对生物支付触发标识进行了操作。当身份识别终端在预设 界面的生物支付触发标识上检测到操作时，就会判定现在需要进入基于生物特 征的支付流程之中，从而响应于针对预设界面的生物支付触发标识的操作，创 建特征采集提示界面，并利用特征采集提示界面覆盖预设界面，以提示当前支 付对象开始了生物特征的采集过程。同时，身份识别终端会开始对当前支付对 象进行生物特征的采集，从而得到当前支付对象对应的当前生物特征。
161.需要说明的是，本技术实施例中，当前支付对象为首次使用基于生物特征 的支付功能的新对象(即新用户)。也就是说，当前支付对象在本次支付之前， 还未开通基于生物特征的支付方式，即，本次支付是当前支付对象首次利用其 自身的生物特征实现支付。
162.在一些实施例中，当前生物特征可以为当前支付对象的人脸特征、虹膜等 图像特征；在另一些实施例中，当前生物特征还可以为当前支付对象的声纹特 征、指纹特征等，本技术在此不作限定。
163.可以理解的是，预设界面可以是针对支付对象的界面，例如，支付触发界 面、海报界面等，此时，采集当前支付对象对应的当前生物特征的过程，可以 由当前支付对象触发。预设界面还可以是针对管理人员的界面，例如，结账界 面、设备管理界面等，此时，采集当前支付对象对应的当前生物特征的过程， 可以由管理人员完成。
164.生物支付触发标识用于触发进入当前生物特征采集过程。生物支付触发标 识设置在预设界面的第一预设区域之中，其中，第一预设区域的大小和位置均 可以根据实际需求进行设置，例如，将第一预设区域设置在预设界面的底部， 大小设置为200
×
50，或者将第一预设区域设置在预设界面的左下角，大小设 置为100
×
100，本技术在此不作限定。
165.示例性的，图5a是本技术实施例提供的预设界面的示意图一。如图5a所 示，预设界面为向当前支付对象所展示的支付触发界面5-1。在支付触发界面5
ꢀ‑
1的上半部分的区域5-11中，设置有支付方式简介，即“利用脸部即可支付， 无需手机5-111”；在支付触发界面5-1的底部，设置有生物支付触发标识5-12， 该标识上展示有提示文字：刷脸支付5-121，以提示当前支付对象刷脸支付。图 5b是本技术实施例提供的预设界面的示意图二。参见图5b，预设界面为向管 理人员所展示的设备管理界面5-2。在设备管理界面5-2的左下角，设置有生物 支付触发标识5-21，该标识上展示有提示文字：刷脸支付5-211；在设备管理 界面5-2的右下角展示有互动海报标识5-22，在上半部分的区域5-23，则可以 展示有当前时间，即09:15，以便于管理人员来对身份识别设备的展示界面进行 管理。
166.特征采集提示界面上可以包括特征采集提示标识，从而提示当前支付对象 目前正在特征采集过程中。特征采集提示标识可以为预设的文字标识，例如，
ꢀ“
正在采集特征，请稍等”；特征采集提示标识还可以为提示当前支付对象脸部 正对摄像头的提示，例如，特征采集提示标识为在特征采集提示界面中所呈现 的脸部形状等。
167.示例性的，图6是本技术实施例提供的特征采集提示界面的示意图。如图 6所示，在特征采集提示界面6-1中，设置有圆形的区域6-2，以及提示文字： 请将脸放入圆形区域
中6-3，该圆形区域和该提示文字，就是特征采集提示标识。 如此，可以通过提示当前支付对象完成特定动作，以得到质量更好的当前生物 特征。
168.s102、身份识别终端依据当前生物特征，从本地特征数据库中匹配到目标 生物特征时，获取目标生物特征对应的目标身份信息。
169.身份识别终端在采集到当前生物特征之后，就会借助于人工智能技术中的 计算机视觉技术，将当前生物特征与本地特征数据库中的各个特征逐个进行相 似度的计算，得到各个特征所对应的特征相似度。接着，身份识别终端将最高 的特征相似度挑选出来，然后将最高的特征相似度与预设阈值相比较，当最高 的特征相似度大于预设阈值时，就会将最高的特征相似度所对应的特征，作为 目标生物特征。接着，身份识别终端会将目标生物特征所对应的身份信息挑选 出来，作为目标身份信息。
170.需要说明的是，目标生物特征和目标身份信息是服务器判断出当前支付对 象为潜在开通基于生物特征的支付功能的对象时下发的。也就是说，服务器在 当前支付对象开通基于生物特征的支付功能之前，就可能通过当前支付对象的 历史支付情况，判断出当前支付对象有可能会开通基于生物特征的支付功能， 从而将该当前支付对象对应的生物特征和身份信息发送给了身份识别终端，该 生物特征就是目标生物特征，该身份信息就是目标身份信息，以使得身份识别 终端在当前支付对象首次基于其自身的生物特征进行支付之前，就已经得到了 存储有当前支付对象所对应的生物特征，从而身份识别终端对当前生物特征进 行身份识别时，无需再去访问云端，减少了针对当前支付对象的身份识别时间。
171.可以理解的是，目标生物特征可以是服务器从当前支付对象的注册信息中 得到的，例如，从当前支付对象在注册移动支付功能(移动支付功能包括了基 于生物特征的支付功能，还包括了例如扫码支付、付款码支付等支付功能，移 动支付功能的注册不代表着开通了基于生物特征的支付功能)时所上传的人脸 照片采集到的，或者是直接调取当前支付对象在注册移动支付功能时所采集的 指纹特征。
172.当然，目标生物特征还可以是从权威机构所获取到的，例如，从公安机构 获取到当前支付对象的指纹特征、虹膜特征等，从社保机构获取到的人脸特征 等。
173.目标生物特征和当前生物特征不一定是完全相同，而是相似度足够高。相 比于目标生物特征，当前生物特征的时效性更新一些。例如，目标生物特征可 能是当前支付对象在若干年前开通移动支付功能时所留存下的，而当前生物特 征是当前时间所采集到的，因此，在一些实施例中，身份识别终端设备还可以 在依据当前生物特征匹配到目标生物特征之后，将当前生物特征传输给服务器， 以使得服务器利用当前生物特征来更新的当前支付对象的生物特征。
174.可以理解的是，目标身份信息可以是指当前支付对象的身份证账号，还可 以是当前支付对象的社交账号等，本技术在此不作限定。
175.在一些实施例中，身份识别终端在获取到目标身份信息之后，还可以创建 身份信息确认界面，并将目标身份信息展示在创建好的身份信息确认界面中， 以便于当前支付对象核对目标身份信息是否无误。
176.目标身份信息可以展示在身份信息确认界面的第二预设区域中，同时，在 身份信息确认界面的第三预设区域中，还可以展示有身份确认控件，从而身份 识别终端可以根据当前支付对象对该身份确认控件的触发情况，来判断当前支 付对象是否确认目标身份信
息准确无误。其中，第二预设区域和第三预设区域 的大小和位置，均可以根据实际需求进行设置。
177.示例性的，图7是本技术实施例提供的身份信息确认界面的示意图。如图 7所示，在身份信息确认界面7-1中的第二预设区域7-11中，展示有当前支付 对象的账号7-2；在身份信息确认界面7-1的第三预设区域7-12中，展示有确 认控件7-3。当身份识别终端在展示了身份信息确认界面7-1，并检测到当前支 付对象点击了确认控件7-3之后，就会明确目标身份信息准确无误，以便于生 成支付请求。
178.s103、服务器接收身份识别终端发送的携带有目标身份信息和待支付信息 的支付请求。
179.身份识别终端在得到目标身份信息之后，就会生成支付请求，并将当前支 付对象所对应的待支付信息和所得到的目标身份信息共同携带在所生成的支付 请求中，通过网络将携带有目标身份信息和待支付信息的支付请求发送给服务 器。服务器接收支付请求之后，就能够明确需要为当前支付对象实现支付功能 了。
180.通过上述内容可知，目标身份信息是身份识别终端在采集到的当前支付对 象的当前生物特征与已经下发的目标生物特征匹配成功时获取到的，目标生物 特征和目标身份信息是判断出当前支付对象为潜在开通基于生物特征的支付功 能的对象时下发给身份识别终端的。
181.需要说明的是，待支付信息表征等待当前支付对象支付的内容。待支付信 息是由当前支付对象的购物地点的结账系统所生成的信息，待支付信息中包含 了当前支付对象所购买的物品的名称、数量等信息，还包含了需要当前支付对 象所支付的金额。待支付信息可以是由管理人员(例如收银员)操作结账系统 生成的，也可以是由当前支付对象操作的结账系统自助生成的(例如运行在大 型商超的自助结账设备上的结账系统，可由购物者自行结账)，本技术在此不作 限制。
182.s104、服务器响应于支付请求，利用目标身份信息对应的资源账户针对待 支付信息完成支付，并生成支付成功信息。
183.服务器响应于接收到的支付请求，从已经注册了移动支付功能的各个资金 账户中，查找出目标身份信息速对应的资源账户，对待支付信息开启支付过程。 当服务器利用目标身份信息所对应的资源账户针对待支付信息完成支付时，就 会生成支付成功信息，反之，则会生成支付失败信息。与此同时，服务器还会 生成交易行为数据，并将交易行为数据加密存储在服务器的交易行为数据库中， 以便于当前支付对象在后期查看此次交易行为。
184.可以理解的是，支付成功信息用于告知身份识别终端当前支付对象已经成 功支付，以便于身份识别终端提示当前支付对象支付成功。
185.资源账户可以是指当前支付对象的银行账户、社交应用的现金账户，本申 请在此不作限定。
186.s105、当接收到服务器针对支付请求返回的支付成功信息时，身份识别终 端从特征采集提示界面跳转到包含支付成功提示标识的支付成功提示界面。
187.服务器在生成支付成功信息之后，就会通过网络，将支付成功信息返回给 身份识别终端。身份识别终端在接收到支付成功信息之后，会创建展示有支付 成功提醒标识的支付成功提示界面，并展示该支付成功提示界面，以提示当前 支付对象已经完成了支付，可
以离开了。
188.在一些实施例中，支付成功提示界面中包含了支付成功提示标识。需要说 明的是，支付成功提示标识可以根据实际需求进行设置，例如，将其设置为对 号形状之类的图形标识，或者设置为“支付成功”之类的文字标识，还可以设 置为图像和文字的复合标识，本技术在此不作限定。
189.在另一些实施例中，支付成功提示界面中除了支付成功标识之外，还可以 包含支付详情。支付详情中可以包括消费金额、消费地点的名称等信息，以便 于当前支付对象可以了解到本次支付的详细情况。
190.示例性的，图8是本技术提供的支付成功提示界面的示意图。参见图8， 在支付成功提示界面8-1中，设置有支付成功提示标识8-11，其中包括图形标 识8-111，以及文字标识：支付成功8-112。同时，支付成功提示界面8-1中还 显示有消费金额8-12(即28.00元)，以及用于触发关闭退出支付成功提示界面 8-1的标识8-13(其上有文字提示：关闭退出)。
191.本技术实施例中，身份识别终端先采集开通基于生物特征的支付功能的新 对象的当前生物特征，在依据当前生物特征从本地数据库中匹配出目标生物特 征，获取目标生物特征对应的目标身份信息，将目标身份信息确定为当前支付 对象的身份信息，并通过支付请求将目标身份信息和待支付信息发送给服务器， 以便于服务器为当前支付对象完成支付。由于目标生物特征是判断出当前支付 对象潜在开通基于生物特征的支付功能的对象时就已经下发了，从而在当前支 付对象首次使用之前，本地特征数据库中已经存在了对应的目标生物特征，如 此，在用户首次使用基于生物特征的支付功能时，无需将生物特征发送给云端 进行身份识别，而是在本地完成身份识别，减少了利用生物特征进行身份识别 的时间，提高基于生物特征进行支付的效率。
192.基于图4，参见图9，图9是本技术实施例提供的基于生物特征的支付方法 的一个可选的流程示意图二。在本技术的一些实施例中，身份识别终端在响应 于针对展示的预设界面上的生物支付触发标识的操作，从预设界面跳转到特征 采集界面，并采集当前支付对象的当前生物特征之前，即在s101之前，该方法 还可以包括：s106-s109，如下：
193.s106、服务器获取目标身份信息对应的历史支付信息。
194.服务器在向本地数据库下发当前支付对象的目标生物特征之前，需要先分 析当前支付对象所对应的目标身份信息的历史支付情况，从而判别出当前支付 对象是否倾向于开通基于生物特征的支付功能。服务器在判别当前支付对象是 否倾向于开通基于生物特征的支付功能时，会先获取目标身份信息所对应的历 史支付信息。其中，历史支付信息记录了当前支付对象利用目标身份信息所对 应的资金账户，在历史时间内的支付情况。
195.s107、服务器基于历史支付信息，判断出当前支付对象为潜在开通基于生 物特征的支付功能的目标对象时，获取当前支付对象所对应的目标生物特征。
196.服务器对历史支付信息进行分析，从中确定出当前支付对象利用目标身份 信息所对应的资源账户进行支付的频率、地点等支付情况，从而支付的频率、 地点等支付情况，判断出当前支付对象是否为开通基于生物特征的支付功能的 高潜力对象。当服务器判断出当前支付对象为潜在开通基于生物特征的支付功 能的对象时，就会从当前支付对象开通移动支付时所留存的特征中，或者是从 权威机构获取当前支付对象所对应的生物特征，并将该生物特征作为目标生物 特征。
197.在一些实施例中，服务器在判断出当前支付对象利用目标身份信息对应的 资金账户的支付频率超过了频率阈值时，会认定当前支付对象为利用移动支付 进行支付的高频对象，从而当前支付对象为开通基于生物特征的支付功能的高 潜力对象。在另一些实施例中，服务器在判断出当前支付对象利用目标身份信 息对应的资金账户的支付地点较为集中时，会认定在某个地点或者门店为当前 支付对象对应的常用消费地点，从而当前支付对象有较高的可能在该地点消费 时开通基于生物特征的支付功能，即当前支付对象为开通基于生物特征的支付 功能的高潜力对象。
198.s108、服务器将目标生物特征和目标身份信息下发给身份识别终端。
199.s109、身份识别终端将目标生物特征和目标身份信息保存在本地特征数据 库中。
200.服务器在得到目标生物特征之后，就会对目标生物特征和目标身份信息打 包发送给身份识别终端。身份识别终端接收服务器发送的目标生物特征和目标 身份信息，并将目标生物特征和目标身份信息对应存储在本地特征数据库中。
201.本技术实施例中，服务器会先获取目标身份信息对应的历史支付信息，然 后利用历史支付信息，判断当前支付对象是否为潜在开通基于生物特征的支付 功能的对象。当服务器确认当前支付对象为潜在开通基于生物特征的支付功能 时，就会将当前支付对象对应的目标生物特征和目标身份信息下发给身份识别 终端，以使得身份识别终端在当前支付对象首次使用基于生物特征的支付功能 时，直接基于本地特征数据库实现身份识别，减少身份识别所需要的时间。
202.在本技术的一些实施例中，服务器基于历史支付信息，判断出当前支付对 象为潜在开通基于生物特征的支付功能的目标对象，即s107的具体实现过程， 可以包括：s1071-s1072，如下：
203.s1071、从历史支付信息，统计出当前支付对象在门店的支付频率。
204.服务器从历史支付信息中，统计出当前支付对象在时间段内利用目标身份 信息对应的资金账户在各个消费地点的支付总次数，同时统计出当前支付对象 利用目标身份信息所对应的资金账户在特定的门店的支付次数，将在特定的门 店的支付次数与支付总次数相比，得到当前支付对象在门店的支付频率。
205.s1072、当支付频率达到预设频率阈值时，确定当前支付对象为潜在开通基 于生物特征的支付功能的对象。
206.服务器获取预设频率阈值，然后将计算出的支付频率与预设频率阈值进行 大小比较。当支付频率大于或等于预设频率阈值时，服务器将当前支付对象确 定为潜在开通基于生物特征的支付功能的对象；当支付频率小于预设频率阈值 时，则服务器不会将当前支付对象确定为潜在开通基于生物特征的支付功能的 对象。
207.本技术实施例中，服务器会利用历史支付信息，统计出当前支付对象在预 设地点的支付频率，从而基于支付频率是否足够大，来确定出当前支付对象是 否为潜在开通基于生物特征的支付功能的对象。如此，服务器就能够确定出开 通基于生物特征的支付功能的高潜力对象，以便于后续进行生物特征的预先下 发。
208.可以理解的是，身份识别设备有可能利用当前生物特征，从本地特征数据 库中匹配不到目标生物特征，这可能是由于服务器并没有将当前支付对象确定 为潜在开通基于生物特征的支付功能的目标对象，从而也不会将目标生物特征 和目标身份信息下发给本
地特征数据库，即当前支付对象自行开通了基于生物 特征的支付功能；或者是，为了减轻身份识别终端的存储压力，服务器在将当 前支付对象确定为潜在开通基于生物特征的支付功能的对象之后，将目标生物 特征和目标身份信息下发给了与身份识别终端建立了连接的备用终端，以通过 备用终端来对目标生物特征和目标身份信息进行存储。
209.针对减轻身份识别终端的存储压力的问题，在本技术的一些实施例中，基 于生物特征的支付设备还可以包括备用终端，即基于生物特征的支付设备实施 为身份识别终端、服务器和备用终端所组成的设备集群。在此情况下，身份识 别终端在采集当前支付对象的当前生物特征之后，身份识别终端将携带有目标 身份信息和待支付信息的支付请求发送给服务器之前，即在s101之后，s103 之前，该方案还可以包括：s201-s204，如下：
210.s201、当从本地特征数据库中未匹配到当前生物特征对应的目标生物特征 时，身份识别终端将当前生物特征发送给建立连接的备用终端，以在备用终端 的备用特征数据库中查询目标生物特征。
211.当身份识别终端从本地特征数据库中找不到与当前生物特征相匹配的目标 生物特征时，就会尝试在备用终端的备用特征数据库中，查找是否存在与当前 支付特征匹配的目标生物特征。此时，身份识别终端会通过其与备用终端之间 的连接，将当前生物特征发送给备用终端。备用终端接收身份识别终端发送的 当前生物特征，以开始进行生物特征的匹配。
212.需要说明的是，身份识别终端和备用终端之间，可以通过蓝牙(bluetooth)、 近场通信(near field communication，nfc)等近距离无线技术来建立连接， 也可以通过共同接入一个本地局域网来建立连接，本技术在此不作限定。可以 理解的是，无论是共同接入一个本地局域网，还是通过近距离无线技术来建立 连接，其都比身份识别终端与服务器之间的连接更加稳定，即不容易受到网络 波动的影响，从而，即使身份识别终端是从备用终端去查找目标生物特征以进 行身份识别，所消耗的时间也会比将当前生物特征发送给服务器，由服务器进 行身份识别，再由服务器返回身份识别结果的时间要少，因此，利用这种方式， 也是可以保证基于生物特征的支付的效率。
213.s202、身份识别终端在特征采集提示界面中展示处理提示标识。
214.其中，处理提示标识用于提示正在身份识别处理中，以便于提示当前支付 对象耐心等待。
215.可以理解的是，处理提示标识可以为文字的提示信息，还可以为处理的进 度条等提示信息，本技术在此不作限定。
216.示例性的，图10a是本技术实施例提供的处理提示标识的示意图，在特征 采集提示界面10-1中展示有“正在处理，请您耐心等待10-11”的处理提示标 识。
217.s203、备用终端依据当前生物特征，从备用特征数据库中匹配出目标生物 特征。
218.备用终端在得到当前生物特征之后，就会将当前生物特征与其自身的备用 特征数据库中的各个特征进行匹配，从备用特征数据库中提取出与当前生物特 征相似度足够高度的生物特征，得到目标生物特征。
219.在一些实施例中，依据当前生物特征，从备用生物特征库中匹配出的生物 特征可能只有一个，这时，备用终端会将唯一匹配出的一个生物特征，作为目 标生物特征。在另一些实施例中，依据当前生物特征，从备用生物特征库中匹 配出的生物特征可能会有多个，
这时，备用终端会利用匹配出的多个生物特征 各自花费的匹配时间，从匹配出的多个生物特征中挑选出目标生物特征。
220.在一些实施例中，备用终端在从备用特征数据库中匹配目标生物特征时， 可以在备用终端的显示屏上展示繁忙提示界面，以提示其他支付对象备用终端 正在繁忙中。
221.示例性的，图10b是本技术实施例提供的繁忙提示界面的示意图。在繁忙 提示界面10-2中，展示有繁忙提示信息：正在处理任务，目前繁忙，请稍等1 0-11。
222.s204、备用终端获取目标生物特征对应的目标身份信息，将目标身份信息 返回给身份识别终端。
223.备用终端在确定出目标生物特征之后，就会获取目标生物特征所对应的身 份信息，从而得到目标身份信息。之后，备用终端会继续通过与身份识别终端 之间的连接，将目标身份信息发送给身份识别终端。身份识别终端接收备用终 端针对当前生物特征返回的目标身份信息，以便于后续向服务器发送携带有目 标身份信息和待支付信息的支付请求，并从特征采集提示界面挑战至支付成功 提示界面。
224.本技术实施例中，当身份识别终端从本地特征数据库中查找不到与当前生 物特征匹配的目标生物特征时，就会将当前生物特征发送给备用终端，以在备 用特征数据库中查找目标生物特征，从而得到目标身份信息。如此，能够实现 在本地跨终端查询目标生物特征，在保证基于生物特征的支付的效率的同时， 还能够减少身份识别终端的存储压力。
225.在本技术的一些实施例中，备用终端依据当前生物特征，从备用特征数据 库中匹配出目标生物特征，即s203的具体实现过程，可以包括：s2031-s2032， 如下：
226.s2031、备用终端依据当前生物特征，从备用特征数据库中匹配出多个候选 生物特征。
227.本技术实施例中，备用终端将当前生物特征与备用特征数据库中的每个特 征进行相似度的计算，从中选出了相似度均达到了预设阈值的多个候选生物特 征。需要说明的是，每个候选生物特征，都会有对应的匹配耗时，即每个候选 生物特征与当前生物特征在匹配时所需要的计算时间。这个计算时间能够从侧 面反映候选生物特征与当前生物特征的相似程度，例如，候选生物特征与当前 生物特征相似程度越高，一般匹配耗时会越短。
228.可以理解的是，预设阈值可以根据实际需求进行设置，例如设置为0.6，或 者设置为0.9，本技术在此不作限定。
229.s2032、备用终端将多个候选生物特征中匹配耗时最短的候选生物特征，作 为目标生物特征。
230.备用终端将多个候选生物特征各自对应的匹配耗时进行相互比较，从中确 定出最短的一个匹配耗时，从而将这个最短的匹配耗时所对应的候选生物特征， 作为与当前生物特征对应的目标生物特征。
231.本技术实施例中，当备用终端能够从备用特征数据库中查找出多个与当前 生物特征足够相似的候选生物特征时，就会比较多个候选生物特征之间的匹配 耗时，将匹配耗时最短的候选生物特征作为目标生物特征。如此，备用终端就 能够实现在依据当前生物特征查找出多个候选生物特征时，也能够确定出最终 的目标生物特征。
232.针对服务器没有将当前支付对象确定为潜在开通基于生物特征的支付功能 的目标对象的情况，在本技术的一些实施例中，身份识别设备在将当前生物特 征发送给建立连
接的备用终端之后，服务器在接收身份识别终端发送的携带有 目标身份信息和待支付信息的支付请求之前，即在s201之后，s103之前，该 方法还可以包括：s205-s209，如下：
233.s205、身份识别终端当接收到备用终端针对当前生物特征返回的识别失败 提示信息时，将当前生物特征携带在身份识别请求中发送给服务器。
234.当备用终端在备用特征数据库中，查找不到与当前生物特征相匹配的目标 生物特征时，就会生成识别失败提示信息，并将识别失败提示信息发送给身份 识别终端。身份识别终端在接收到备用终端所返回的识别失败提示信息之后， 就会立即生成身份识别请求，将当前生物特征携带在身份识别请求中，通过网 络发送给服务器。服务器接收身份识别终端发送的携带当前生物特征的身份识 别请求。
235.也就是说，在本技术实施例中，当身份识别终端在本地特征数据库查找不 到目标生物特征，并且备用终端在备用特征数据库中也查找不到目标生物特征 时，就会明确服务器并未将当前支付对象确定为潜在开通基于生物特征的支付 功能的目标对象，从而会将当前生物特征的身份识别过程，降级为普通的新用 户身份识别过程(即用户首次基于生物特征进行支付时，在云端进行身份识别)。
236.s206、服务器响应于身份识别请求，依据当前生物特征，从平台特征数据 库中匹配出目标生物特征。
237.服务器从身份识别请求中解析出当前生物特征，然后将当前生物特征与其 所配置的平台特征数据库中的各个特征逐个进行匹配，从而得到相似度达到一 定程度的特征，将匹配出的特征，作为目标生物特征。
238.在一些实施例中，服务器从平台特征数据库中可能匹配不到目标生物特征， 此时，服务器会直接向身份识别终端返回匹配失败的信息。
239.s207、获取目标生物特征对应的目标身份信息。
240.s208、服务器将目标身份信息发送给身份识别终端.
241.服务器接着获取目标生物特征所对应的身份信息，将该身份信息作为目标 身份信息。然后，服务器会通过网络，将目标身份信息返回给身份识别终端， 身份识别终端接收服务器针对身份识别请求返回的目标身份信息，以便于将目 标身份信息展示给当前支付对象。
242.s209、身份识别终端从特征采集提示界面跳转至身份信息确认界面，并将 所述目标身份信息显示在所述身份信息确认界面之中。
243.身份识别终端创建身份信息确认界面，并将目标身份信息展示在身份信息 确认界面的第二预设区域中。同时，身份识别终端会在身份信息确认界面的第 三预设区域中设置身份确认控件，并实时监控当前支付对象是否对身份确认控 件进行了操作，从而根据操作的触发与否，来明确当前支付对象是否确定目标 身份信息准确无误。
244.相应的，身份识别终端将携带有目标身份信息和待支付信息的支付请求发 送给服务器，即s103的具体实现过程，可以包括：s1031：身份识别终端响应 于针对身份信息确认界面中的身份确认控件的操作，将携带有目标身份信息和 待支付信息的支付请求发送给服务器，并将目标身份信息和当前生物特征存储 至本地特征数据库。如此，本地特征数据库中就会具有当前支付对象的生物特 征，以及当前支付对象所对应的身份信息。
245.在一些实施例中，身份识别终端接收到的可能是服务器所返回的匹配失败 的信
息，此时，身份识别终端会创建匹配失败提示界面，并将该匹配失败提示 界面展示在显示屏上。匹配失败提示界面中可以设置有图文提示信息：识别失 败，试试其他支付方式吧。
246.本技术实施例中，当服务器未将当前支付对象判定为潜在开通基于生物特 征的支付功能的目标对象时，身份识别终端会将在本地对新用户进行身份识别 的过程，降级为在云端为新用户进行身份识别，并在接收到服务器返回的目标 身份信息，并判断出当前支付对象对目标身份信息进行核实通过时，将目标身 份信息存储至本地特征数据库，以便于后续对当前支付对象能够在本地进行身 份识别。
247.在本技术的一些实施例中，在响应于针对展示的预设界面上的生物支付触 发标识的操作，从预设界面跳转到特征采集提示界面，并采集当前支付对象的 当前生物特征之前，即在s101之前，该方法还可以包括：s2010-s2011，如下：
248.s2010、当判断出当前支付对象使用的是其他支付方式时，身份识别终端从 预设界面跳转到包含生物支付邀请信息的邀请界面。
249.其中，生物支付邀请信息用于邀请当前支付对象开通基于生物特征的支付 功能。
250.本技术实施例中，身份识别终端会对当前支付对象的支付方式进行判断。 当身份识别终端判断出当前支付对象采用除基于生物特征的支付功能之外的其 他支付方式进行支付时，会创建邀请界面，将生成的生物支付邀请信息展示在 邀请界面中，以邀请当前支付对象开通基于生物特征的支付功能。
251.可以理解的是，其他支付方式可以是指付款码支付，也可以是指扫描支付， 本技术在此不作限定。
252.在一些实施例中，生物支付邀请标识可以是图文邀请信息，例如在邀请界 面上展示的用于邀请当前支付对象的图像或文字。生物支付邀请信息还可以是 音频邀请信息，例如身份识别终端通过音频播放器播放一段用于邀请当前支付 对于的语音。
253.示例性的，图11是本技术实施例提供的邀请界面的示意图。在邀请界面1 1-1中，展示有人脸图标11-11，以及“建议您开通刷脸支付，方便快捷11-12
”ꢀ
的文字，以提示当前支付对象开通刷脸支付。
254.s2011、身份识别终端响应于针对邀请界面中的生物支付邀请标识的操作， 从邀请界面跳转回预设界面。
255.当身份识别终端检测到当前支付对象针对生物支付邀请标识的操作时，就 会明确当前支付对象已经接受了邀请，从而跳转回预设界面，以便于当前支付 对象进行支付操作。
256.本技术实施例中，当身份识别终端判断出当前支付对象利用其它方式支付 时，会展示邀请界面，以通过生物支付邀请信息来邀请当前支付对象开通基于 生物特征的支付功能。
257.在本技术的一些实施例中，当前生物特征为当前支付对象的人脸特征，在 此情况下，身份识别终端采集当前支付对象的当前生物特征，即s101的具体实 现过程，可以包括：s1011-s1013，如下：
258.s1011、身份识别终端通过三维图像采集设备，采集包含当前支付对象的脸 部的流媒体数据。
259.身份识别终端调用三维图像采集设备，对当前支付对象的脸部进行预设时 长的
拍摄，从而得到包含当前支付对象的脸部图像的流媒体数据。需要说明的 是，三维图像采集设备是指能够采集带有深度信息的脸部立体图像。三维图像 采集设备可以是由两个彩色摄像机组成的深度相机，也可以是由单个红外摄像 机和深度信息传感器设备所组成的相机。预设时长可以设置为3s，也可以设置 为5s，本技术在此不作限定。
260.s1012、身份识别终端利用流媒体数据中的各个图像中所包含的当前支付对 象的脸部的面积、脸部的角度，以及各个图像的图像质量参数，从各个图像中 挑选出最优图像。
261.身份识别设备在得到流媒体数据之后，就会将流媒体数据拆解为一系列的 视频帧图像，然后对这些视频帧图像进行脸部的所占的面积、脸部的角度，以 及图像质量参数进行分析，从这些视频帧中挑选出进行身份识别时的最优图像， 以便于后续从该最优图像中得到质量更高的生物特征。
262.图像质量参数可以包括图像对比度、图像亮度以及图像清晰度等参数。可 以理解的是，身份识别设备从组成流媒体数据的一系列视频帧中所抽取出的最 优图像，是脸部的面积达到了一定阈值，脸部的角度为脸部的正面、图像对比 较达到阈值、图像亮度达到阈值并且图像清晰度也达到阈值的图像。
263.s1013、身份识别终端从最优图像中抽取出当前支付对象的人脸特征。
264.身份识别终端在得到最优图像之后，就会对最优图像进行人脸特征的提取， 从最优图像中提取出来的人脸特征，就是当前生物特征。
265.可以理解的是，人脸由眼睛、鼻子、嘴巴和下巴等构成，并且，这些器官 之间具有一定的距离。身份识别终端可以根据人脸上的各个器官的形状特性， 以及各个器官之间的距离特性来获得人脸特征。形状特性和距离特征都可以用 特征点之间的欧式距离、曲率和角度来表征，从而能够将最优图像中的人脸特 征转换为唯一标识当前支付对象的特征字符串信息。
266.本技术实施例中，身份识别终端可以先通过三维图像采集设备采集到流媒 体数据，然后依据当前支付对象的脸部的拍摄情况，以及图像的质量，从流媒 体数据中挑选出最优图像，最后从最优图像中抽取出当前支付对象的人脸特征， 从而能够使得抽取到更高质量的人脸特征，进而提高身份识别的准确度。
267.在本技术的一些实施例中，身份识别终端在依据当前生物特征，从本地特 征数据库中匹配到目标生物特征时，获取目标生物特征对应的目标身份信息之 后，即在s102之后，该方法还可以包括：s110-s112，如下：
268.s110、身份识别终端将目标身份信息和当前生物特征携带在特征入库请求 中，发送给服务器，以使服务器利用当前生物特征更新平台特征数据库。
269.身份识别终端生成特征入库请求，并将目标身份信息和当前生物特征携带 在特征入库请求中，通过网络发送给服务器。服务器接收身份识别终端发送的 特征入库请求。
270.s111、服务器利用目标身份信息，从平台数据特征库中查找到目标生物特 征。
271.s112、服务器利用当前生物特征对平台数据特征库中的目标生物特征进行 替换，得到更新后的平台特征数据库。
272.服务器从特征入库请求中解析出目标身份信息和当前生物特征之后，就会 从平台数据特征库中，查找出目标身份信息所对应的目标生物特征，然后将目 标生物特征删除，将当前生物特征写入，从而实现利用当前生物特征替换目标 生物特征，得到更新后的
平台特征数据库，从而使得在平台特征数据库中的目 标身份信息所对应的生物特征是最新的。
273.本技术实施例中，身份识别终端在得到目标身份信息之后，可以利用将目 标身份信息和当前生物特征发送给服务器，服务器利用当前生物特征替换目标 生物特征，从而使得平台特征数据库中与目标身份信息对应的生物特征保持在 最新状态。
274.在本技术的一些实施例中，身份识别终端依据当前生物特征，从本地特征 数据库中匹配到目标生物特征，即s102的具体实现过程，可以包括：s1021-s 1022，如下：
275.s1021、身份识别终端将当前生物特征与本地特征数据库中的各个特征分别 进行相似度的计算，得到各个特征分别对应的特征相似度。
276.身份识别终端将本地特征数据库中的各个特征，逐个与当前生物特征进行 相似度的计算，从而得到各个特征各自对应的特征相似度。
277.可以理解的是，身份识别终端可以通过欧式距离、余弦相似度等方式，计 算出当前生物特征与本地特征数据库中的每个特征的特征相似度。
278.s1022、当各个特征分别对应的特征相似度中最高的特征相似度大于预设阈 值时，身份识别终端将最高的特征相似度对应的特征作为目标生物特征。
279.身份识别终端将各个特征分别对应的特征相似度相互进行大小比较，从而 从各个特征分别对应的特征相似度中，提取出最高的特征相似度，并将最高的 特征相似度与预先阈值进行比较。当最高的特征相似度大于预设阈值时，身份 识别终端就会将最高的特征相似度所对应的生物特征作为目标生物特征，反之， 当最高的特征相似度小于或等于预设阈值时，身份识别终端则不会得到目标生 物特征。
280.本技术实施例中，身份识别终端会将当前生物特征与本地特征数据库中的 各个特征分别进行相似度的计算，并从各个特征中，选择出特征相似度最高， 且超过预设阈值的特征，作为目标生物特征。如此，身份识别终端就能够为当 前生物特征匹配出目标生物特征了。
281.在本技术的一些实施例中，身份识别终端有可能会出现存储空间已满，需 要更换磁盘或者是磁盘损坏，需要更换磁盘的情况，此时，为了不影响基于生 物特征的支付功能，可以由管理人员向服务器发送磁盘保修或者磁盘更换的信 息，服务器会将身份识别终端中原先所存储的各个生物特征，以及各个生物特 征所对应的身份信息，主动下发给身份识别终端，从而使得身份识别终端能够 继续实现身份识别功能。
282.下面，将说明本技术实施例在一个实际的应用场景中的示例性应用。
283.本技术实施例是在新用户首次使用刷脸支付的场景下实现的。图12是本申 请实施例提供的刷脸支付的整体架构图，新用户首次刷脸时，可以通过图12 的框架实现。
284.参见图12，刷脸支付的整体架构包括人脸终端设备12-1(身份识别终端)， 人脸后端(服务器)相关服务12-2以及门店支付服务12-3(运行在人脸终端设 备和后端上)。
285.人脸终端设备12-1运行有人脸app12-11，人脸app12-11的核心为人脸识 别服务12-111，人脸识别服务12-111则包含人脸采集12-1111、人脸特征提取1 2-1112、人脸特征对比12-1113和入库请求服务12-1114。人脸app12-11还包 括库更新接收服务12-112、数据库12-113。
286.本技术中，后端可以主动下发新用户的人脸特征(目标人脸特征)及用户 身份(目
标身份信息)到人脸终端设备12-1，从而人脸终端设备12-1可以将新 用户的身份与其人脸的特征对应存储到人脸库中，以在新用户刷脸支付时可以 直接从本地匹配到人脸特征(目标生物特征)。新用户在刷脸支付时的身份识别 过程，人脸采集12-1111、人脸特征提取12-1112、人脸特征对比12-1113实现， 无需经过云端。在人脸库中，还可以存储人脸设备终端12-1的设备码。
287.人脸采集12-1111中，人脸终端设备12-1调用3d摄像头(三维图像采集 设备)采集用户(当前支付对象)当前人脸的流媒体数据，在获取流媒体数据 后，从流媒体数据中通过人脸大小(人脸的面积)、人脸角度(人脸的角度)、 图像对比度、图像亮度和清晰度(图像质量)等指标，综合选出最优的人脸图 片(最优图像)。
288.人脸特征提取12-1112基于人脸特征提取方法，将最优的人脸图像信息转 化为唯一标识该用户的特征字符串信息(当前生物特征)。人脸特征提取的方法 分为两大类，一种是基于知识的表征方法，一种是基于代数特征或统计学的表 征方法。基于知识的标识方法主要根据人脸器官的形状以及人脸器官之间的距 离特性来获得人脸分类的特征，这些特征通常包括特征点之间的欧式距离、曲 率和角度等。基于知识的人脸标识方法主要包括基于几何特征和模板匹配法， 其中，几何特征是指眼睛、鼻子、嘴以及下巴等局部构成的形状，以及这些局 部构成之间的结构关系。
289.人脸特征对比12-1113则是输入该用户的人脸特征(当前生物特征)，通过 和人脸库中(本地特征数据库)中的若干特征(各个特征)逐个比对，找出某 个与该用户的人脸特征相似度最高的特征(匹配生物特征)，将最高相似度值(最 高的特征相似度)和预设的阈值(预设阈值)相比较，如果最高相似度大于预 设的阈值，则返回该特征对应的身份(当最高的特征相似度大于预设阈值时， 将最高的特征相似度对应的生物特征作为目标生物特征)给上层业务处理，否 则返回不存在，并且在不存在时(从本地特征数据库中未匹配到当前生物特征 对应的目标生物特征时)，则将该用户的人脸特征，通过蓝牙连接服务，发送到 与之建立连接的设备(备用终端)仅以进行查询。在此查询过程中，当仅有一 个查询结果时，直接返回该查询结果对应的身份，当有多个查询结果(匹配出 多个候选生物特征)时，则使用最快查询出的查询结果(匹配耗时最短的生物 特征)。由于在同一个门店，设备数量是有限的，保存的特征的数量整体较小， 从而误识别率较低，可以直接以最快返回的结果为该用户的身份。如果跨端查 询仍然没有结果(当接收到备用终端针对当前生物特征返回的识别失败提示信 息时)时，则直接通过后端的人脸识别服务进行查询，人脸终端设备12-1根据 后端的识别结果进一步缓存该用户的身份(将目标身份信息存储至本地特征数 据库)，供下次使用。特征对应的身份即为用户的社交账号信息(目标身份信息)。
290.入库服务请求服务12-1114中，当人脸终端设备12-1每次对用户进行人脸 识别之后，就会将本次识别出的用户的特征(当前生物特征)，设备码以及使用 的时间等，上传到后端的人脸库(平台特征数据库)，以对后端的人脸库进行更 新(利用当前生物特征替换目标身份信息所对应的目标身份特征)。
291.库更新接收服务12-112中，是由人脸终端设备12-1接收后端下发的人脸 库。当人脸终端设备12-1存储出现问题更换硬盘之后，可以快速从后端备份人 脸库。
292.数据库12-113中将用户的身份和特征进行对应存储。
293.门店支付服务12-3是指该用户在门店通过扫描、付款码或者刷脸支付之后， 后端
会根据支付方式，识别用户的身份之后，在后端产生用户的交易行为数据。 例如，用户在a1城市的a2门店12-31，通过扫码支付12-32或者付款码支付 12-33支付时，会将支付的详细信息(待支付信息)发送给后端，后端在完成扣 款(响应支付请求利用目标身份信息对应的资金账户支付成功)之后，会将用 户的身份，即id12-34、a1城市12-35、a2门店12-36、支付方式的代号，即1， 支付详情12-37发送给后端，后端进行加密存储，并定期识别出高潜的刷脸支 付新用户。
294.人脸后端相关服务12-2包括人脸识别服务12-21、基础账户服务12-22、人 脸库更新服务12-23、库推送服务、后端人脸库12-24和策略服务12-25。
295.人脸识别服务12-21是当门店所有设备本地端都不存在用户身份的情况下 (在备用特征数据库和本地特征数据库中都没有匹配到目标生物特征时)，由人 脸识别服务12-111向后端发起请求(身份识别请求)，人脸识别服务12-21根据 用户的人脸特征与后端的人脸库(平台特征数据库)进行比较，存在则返回新 用户的人脸特征对应的身份，否则返回不存在。
296.人脸库更新服务12-23用于接收对人脸库中的人脸进行更新，这个更新时 使用的人脸，可以是由人脸终端设备12-1通过入库请求发送来的。
297.库推送服务(未示出)用于在人脸终端设备12-1的存储硬盘更换之后，将 该设备所对应的人脸特征快速推送到人脸终端设备12-1，并且主动下发新用户 的人脸数据以及新用户的身份。
298.后端人脸库12-24用于存储所有的人脸特征。
299.策略服务12-25中，后端可以设定阈值，将用户固定在某个门店(预设地 点)的扫描支付、付款码支付的频率(支付频率)与阈值比较，当超过阈值是， 触发调用基础账户服务12-22，获取该用户的人脸特征，提前下发到该门店的人 脸终端设备12-1(确定当前支付对象为潜在开通基于生物特征的支付功能的目 标对象时下发的)，并由人脸终端设备12-1在该用户下一次采用非人脸支付时 (其他支付方式)，展示人脸支付邀请(生物支付邀请信息)。
300.通过上述方式，后端定期检测出刷脸支付的高潜用户，并下发该用户的特 征至人脸终端设备，并向新用户展示人脸支付邀请，从而在新用户使用刷脸支 付时，可以直接从本地识别出身份，减弱对网络的依赖，提升了新用户首次使 用刷脸支付时的体验。
301.下面继续说明本技术实施例提供的基于生物特征的支付装置4455的实施 为软件模块的示例性结构，在一些实施例中，如图2b所示，存储在第一存储 器4450的基于生物特征的支付装置4455中的软件模块可以包括：
302.信息展示模块44551，用于响应于针对展示的预设界面上的生物支付触发 标识的操作，从所述预设界面跳转到特征采集提示界面；
303.特征采集模块44552，用于采集当前支付对象的当前生物特征；所述当前 支付对象为首次使用基于生物特征的支付功能的新对象；
304.第一匹配模块44553，用于依据所述当前生物特征，从本地特征数据库中 匹配到目标生物特征时，获取所述目标生物特征对应的目标身份信息；其中， 所述目标生物特征和所述目标身份信息是服务器在判断出所述当前支付对象为 潜在开通基于生物特征的支付功能的目标对象时下发的；
305.第一发送模块44554，用于将携带有所述目标身份信息和待支付信息的支 付请求发送给所述服务器；所述待支付信息表征了等待所述当前支付对象支付 的内容；
306.第一接收模块44555，用于接收到所述服务器针对所述支付请求返回的支 付成功信息；
307.所述信息展示模块44551，还用于当接收到所述服务器针对所述支付请求 返回的支付成功信息时，从所述特征采集提示界面跳转到包含支付成功提示标 识的支付成功提示界面。
308.在本技术的一些实施例中，所述基于生物特征的支付装置4455中还包括： 信息存储模块44556；
309.所述第一接收模块44555，还用于接收所述服务器发送的所述目标生物特 征和所述目标身份信息；
310.所述信息存储模块44556，用于将所述目标生物特征和目标身份信息保存 在所述本地特征数据库中。
311.在本技术的一些实施例中，所述第一发送模块44554，还用于当从所述本 地特征数据库中未匹配到所述当前生物特征对应的所述目标生物特征时，将所 述当前生物特征发送给建立连接的备用终端，以在所述备用终端的备用特征数 据库中查询所述目标生物特征；
312.所述信息展示模块44551，还用于在所述特征采集提示界面中展示处理提 示标识；所述处理提示标识用于提示正在身份识别处理中；
313.所述第一接收模块44555，还用于接收所述备用终端针对所述当前生物特 征返回的所述目标身份信息。
314.在本技术的一些实施例中，所述第一发送模块44554，还用于当接收到所 述备用终端针对所述当前生物特征返回的识别失败提示信息时，将所述当前生 物特征携带在身份识别请求中发送给所述服务器；
315.所述第一接收模块44555，还用于接收所述服务器针对所述身份识别请求 返回的所述目标身份信息；
316.所述信息展示模块44551，还用于从所述特征采集提示界面跳转至身份信 息确认界面，并将所述目标身份信息显示在所述身份信息确认界面之中；
317.所述第一发送模块44554，还用于响应于针对所述身份信息确认界面中的 身份确认控件的操作，将携带有所述目标身份信息和所述待支付信息的支付请 求发送给所述服务器，并将所述目标身份信息和所述当前生物特征存储至所述 本地特征数据库。
318.在本技术的一些实施例中，所述信息展示模块44551，还用于当判断出所 述当前支付对象使用的是其他支付方式时，从所述预设界面跳转到包含生物支 付邀请标识的邀请界面；所述生物支付邀请信息用于邀请所述当前支付对象开 通基于生物特征的支付功能；响应于针对所述邀请界面中的所述生物支付邀请 标识的操作，从所述邀请界面跳转回所述预设界面。
319.在本技术的一些实施例中，所述当前生物特征为所述当前支付对象的人脸 特征；所述特征采集模块44552，还用于通过三维图像采集设备，采集包含所 述当前支付对象的脸部的流媒体数据；利用所述流媒体数据中的各个图像中所 包含的所述当前支付对象的
脸部的面积、脸部的角度，以及所述各个图像的图 像质量参数，从所述各个图像中挑选出最优图像；从所述最优图像中抽取出所 述当前支付对象的所述人脸特征。
320.在本技术的一些实施例中，所述第一发送模块44554，还用于将所述目标 身份信息和所述当前生物特征携带在特征入库请求中，发送给所述服务器，以 使所述服务器利用所述当前生物特征更新平台特征数据库。
321.在本技术的一些实施例中，所述第一匹配模块44553，还用于将所述当前 生物特征与所述本地特征数据库中的各个特征分别进行相似度的计算，得到所 述各个特征分别对应的特征相似度；当所述各个特征分别对应的特征相似度中 最高的特征相似度大于预设阈值时，将所述最高的特征相似度对应的特征作为 所述目标生物特征。
322.下面继续说明本技术实施例提供的基于生物特征的支付装置255的实施为 软件模块的示例性结构，在一些实施例中，如图3a所示，存储在第二存储器2 50的基于生物特征的支付装置255中的软件模块可以包括：
323.第二接收模块2551，用于接收身份识别终端发送的携带有目标身份信息和 待支付信息的支付请求；其中，所述目标身份信息是所述身份识别终端在采集 到的当前支付对象的当前生物特征与已经下发的目标生物特征匹配成功时获取 到的，所述目标生物特征和所述目标身份信息是判断出所述当前支付对象为潜 在开通基于生物特征的支付功能的目标对象时下发给所述身份识别终端的；
324.支付处理模块2552，用于响应于所述支付请求，利用所述目标身份信息对 应的资源账户针对所述待支付信息完成支付，并生成支付成功信息；
325.第二发送模块2553，用于将所述支付成功信息返回给所述身份识别终端。
326.在本技术的一些实施例中，所述基于生物特征的支付装置255还包括：对 象分析模块2554；
327.所述对象分析模块2554，用于获取所述目标身份信息对应的历史支付信息； 基于所述历史支付信息，判断出所述当前支付对象为潜在开通基于生物特征的 支付功能的目标对象时，获取所述当前支付对象所对应的目标生物特征；
328.所述第二发送模块2553，还用于将所述目标生物特征和所述目标身份信息 下发给所述身份识别终端。
329.在本技术的一些实施例中，所述对象分析模块2554，还用于从所述历史支 付信息，统计出所述当前支付对象在门店的支付频率；当所述支付频率达到预 设频率阈值时，确定所述当前支付对象为潜在开通基于生物特征的支付功能的 目标对象。
330.在本技术的一些实施例中，所述基于生物特征的支付装置255还包括：第 二匹配模块2555；
331.所述第二接收模块2551，还用于接收所述身份识别终端发送的携带当前生 物特征的身份识别请求；
332.所述第二匹配模块2555，用于响应于所述身份识别请求，依据所述当前生 物特征，从平台特征数据库中匹配出所述目标生物特征；获取所述目标生物特 征对应的目标身份信息；
333.所述第二发送模块2553，还用于将所述目标身份信息发送给所述身份识别 终端。
334.下面继续说明本技术实施例提供的基于生物特征的支付装置655的实施为 软件
模块的示例性结构，在一些实施例中，如图3b所示，存储在第三存储器6 50的基于生物特征的支付装置655中的软件模块可以包括：
335.第三接收模块6551，用于接收身份识别终端发送的当前生物特征；所述当 前生物特征是所述身份识别终端从本地特征数据库中未匹配到所述当前生物特 征对应的目标生物特征时发送的；
336.第三匹配模块6552，用于依据所述当前生物特征，从备用特征数据库中匹 配出目标生物特征；
337.第三发送模块6553，用于获取所述目标生物特征对应的目标身份信息，将 所述目标身份信息返回给所述身份识别终端。
338.在本技术的一些实施例中，所述第三匹配模块6552，还用于依据所述当前 生物特征，从所述备用特征数据库中匹配出多个候选生物特征；将所述多个候 选生物特征中匹配耗时最短的候选生物特征，作为所述目标生物特征。
339.本技术实施例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本技术实施例上述的基于生物特征的支付 方法。
340.本技术实施例提供一种存储有可执行指令的计算机可读存储介质，其中存 储有可执行基于生物特征的支付指令，当可执行基于生物特征的支付指令被第 一处理器执行时，将引起第一处理器执行本技术实施例身份识别终端侧提供的 基于生物特征的支付方法；当可执行基于生物特征的支付指令被第二处理器执 行时，将引起第二处理器执行本技术实施例服务器侧提供的基于生物特征的支 付方法；当可执行基于生物特征的支付指令被第三处理器执行时，将引起第三 处理器执行本技术实施例备用终端侧提供的基于生物特征的支付方法。
341.在一些实施例中，计算机可读存储介质可以是fram、rom、prom、ep rom、eeprom、闪存、磁表面存储器、光盘、或cd-rom等存储器；也可 以是包括上述存储器之一或任意组合的各种设备。
342.在一些实施例中，可执行基于生物特征的支付指令可以采用程序、软件、 软件模块、脚本或代码的形式，按任意形式的编程语言(包括编译或解释语言， 或者声明性或过程性语言)来编写，并且其可按任意形式部署，包括被部署为 独立的程序或者被部署为模块、组件、子例程或者适合在计算环境中使用的其 它单元。
343.作为示例，可执行基于生物特征的支付指令可以但不一定对应于文件系统 中的文件，可以可被存储在保存其它程序或数据的文件的一部分，例如，存储 在超文本标记语言(html，hyper text markup language)文档中的一个或 多个脚本中，存储在专用于所讨论的程序的单个文件中，或者，存储在多个协 同文件(例如，存储一个或多个模块、子程序或代码部分的文件)中。
344.作为示例，可执行基于生物特征的指令可被部署为在一个计算设备上执行， 或者在位于一个地点的多个计算设备上执行，又或者，在分布在多个地点且通 过通信网络互连的多个计算设备上执行。
345.以上所述，仅为本技术的实施例而已，并非用于限定本技术的保护范围。 凡在本
申请的精神和范围之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均包含在 本技术的保护范围之内。