一种基于支付指令的支付方法及系统与流程

1.本发明涉及网络支付技术领域，具体而言，涉及一种基于支付指令的支付方法及系统。


背景技术：

2.在网络交易中，作为保障交易安全的一种重要且有效手段是，人脸识别。其中，在现有技术中，一般会配置专门的人脸识别服务器进行人脸识别处理，在人脸识别通过之后，一般会直接进行后续的网络支付等处理。但是，由于网络支付可能存在误支付的情况，若再发生误支付之后，再进行相应的撤销支付请求，在一定程度上会网络支付的稳定性不高的问题。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于支付指令的支付方法及系统，以改善现有技术中网络支付的稳定性不高的问题。
4.为实现上述目的，本发明实施例采用如下技术方案：
5.一种基于支付指令的支付方法，应用于网络交易服务器，所述网络交易服务器通信连接有多个人脸识别终端设备，所述基于支付指令的支付方法包括：
6.获取所述多个人脸识别终端设备中的目标人脸识别终端设备作为网络支付请求终端设备发送的待识别人脸图像集合，并基于所述多个人脸识别终端设备对所述待识别人脸图像集合包括的待识别人脸图像进行人脸识别处理，得到所述待识别人脸图像集合对应的人脸识别结果，其中，所述待识别人脸图像集合包括多帧待识别人脸图像，所述多帧待识别人脸图像基于所述目标人脸识别终端设备进行人脸图像采集得到；
7.确定所述人脸识别结果是否属于目标人脸识别结果，并在所述人脸识别结果属于目标人脸识别结果时，确定所述网络支付请求终端设备对应的网络支付相对终端设备的网络交易安全度；
8.基于所述网络交易安全度确定是否需要向所述网络支付相对终端设备发送预先配置的支付通知指令，并在需要向所述网络支付相对终端设备发送预先配置的支付通知指令时，向所述网络支付相对终端设备发送所述支付通知指令，以及，在接收到所述网络支付相对终端设备基于所述支付通知指令反馈的支付指令时，在所述网络支付相对终端设备和所述网络支付请求终端设备之间进行网络支付处理。
9.在一些优选的实施例中，在上述基于支付指令的支付方法中，所述确定所述人脸识别结果是否属于目标人脸识别结果，并在所述人脸识别结果属于目标人脸识别结果时，确定所述网络支付请求终端设备对应的网络支付相对终端设备的网络交易安全度的步骤，包括：
10.确定所述人脸识别结果表征的匹配度与预先配置的匹配度阈值之间的相对大小关系，其中，若所述人脸识别结果表征的匹配度大于或等于所述匹配度阈值，则确定所述人
脸识别结果属于目标人脸识别结果，若所述人脸识别结果表征的匹配度小于所述匹配度阈值，则确定所述人脸识别结果不属于所述目标人脸识别结果，并拒绝在所述网络支付相对终端设备和所述网络支付请求终端设备之间进行网络支付处理；
11.在所述人脸识别结果属于目标人脸识别结果时，确定所述网络支付请求终端设备对应的网络支付相对终端设备的网络交易安全度。
12.在一些优选的实施例中，在上述基于支付指令的支付方法中，所述在所述人脸识别结果属于目标人脸识别结果时，确定所述网络支付请求终端设备对应的网络支付相对终端设备的网络交易安全度的步骤，包括：
13.在所述人脸识别结果属于目标人脸识别结果时，获取所述网络支付请求终端设备和对应的网络支付相对终端设备之间的每一条第一历史网络交易记录信息，并确定每一条所述第一历史网络交易记录信息对应的交易标签信息，其中，所述交易标签信息用于表征所述网络支付相对终端设备在对应的所述第一历史网络交易记录信息中是否作为网络支付请求方；
14.统计所述第一历史网络交易记录信息的数量，得到对应的记录信息统计数量，并计算表征所述网络支付相对终端设备作为网络支付请求方的每一条交易标签信息对应的第一历史网络交易记录信息的数量占比，以及，基于所述记录信息统计数量和所述数量占比，确定所述网络支付相对终端设备的网络交易安全度，其中，所述网络交易安全度分别与所述记录信息统计数量和所述记录信息统计数量之间具有正相关关系。
15.在一些优选的实施例中，在上述基于支付指令的支付方法中，所述统计所述第一历史网络交易记录信息的数量，得到对应的记录信息统计数量，并计算表征所述网络支付相对终端设备作为网络支付请求方的每一条交易标签信息对应的第一历史网络交易记录信息的数量占比，以及，基于所述记录信息统计数量和所述数量占比，确定所述网络支付相对终端设备的网络交易安全度的步骤，包括：
16.统计所述第一历史网络交易记录信息的数量，得到对应的记录信息统计数量，并计算表征所述网络支付相对终端设备作为网络支付请求方的每一条交易标签信息对应的第一历史网络交易记录信息的第一数量占比；
17.获取所述网络支付请求终端设备在历史上作为网络支付请求方与其它终端设备之间的每一条第二历史网络交易记录信息，并确定表征所述网络支付请求终端设备对对应的历史网络支付存在疑问的第二历史网络交易记录信息的数量占比，得到对应的第二数量占比；
18.获取所述网络支付相对终端设备在历史上作为网络支付相对方与其它终端设备之间的每一条第三历史网络交易记录信息，并确定表征所述网络支付相对终端设备对对应的历史网络支付进行退款处理的第三历史网络交易记录信息的第三数量占比；
19.基于所述记录信息统计数量确定出所述网络支付相对终端设备对应的具有正相关关系的第一网络交易安全系数，并基于所述第一数量占比确定出所述网络支付相对终端设备对应的具有正相关关系的第二网络交易安全系数，以及，基于所述第二数量占比确定出所述网络支付相对终端设备对应的具有负相关关系的第三网络交易安全系数，再基于所述第三数量占比确定出所述网络支付相对终端设备对应的具有正相关关系的第四网络交易安全系数；
20.计算所述第一网络交易安全系数、所述第二网络交易安全系数和所述第三网络交易安全系数之间的平均值，得到对应的网络交易安全系数均值，并计算所述网络交易安全系数均值和所述第四网络交易安全系数之间的和值，得到所述网络支付相对终端设备的网络交易安全度。
21.在一些优选的实施例中，在上述基于支付指令的支付方法中，所述基于所述网络交易安全度确定是否需要向所述网络支付相对终端设备发送预先配置的支付通知指令，并在需要向所述网络支付相对终端设备发送预先配置的支付通知指令时，向所述网络支付相对终端设备发送所述支付通知指令，以及，在接收到所述网络支付相对终端设备基于所述支付通知指令反馈的支付指令时，在所述网络支付相对终端设备和所述网络支付请求终端设备之间进行网络支付处理的步骤，包括：
22.确定所述网络交易安全度与预先配置的网络交易安全度阈值之间的相对大小关系，并在所述网络交易安全度小于所述网络交易安全度阈值时，确定需要向所述网络支付相对终端设备发送预先配置的支付通知指令；
23.向所述网络支付相对终端设备发送所述支付通知指令，其中，所述网络支付相对终端设备用于在接收到所述支付通知指令，且在生成对应的支付指令之后，将所述支付指令发送给所述网络交易服务器；
24.在接收到所述网络支付相对终端设备反馈的支付指令时，在所述网络支付相对终端设备和所述网络支付请求终端设备之间进行网络支付处理。
25.在一些优选的实施例中，在上述基于支付指令的支付方法中，所述基于所述网络交易安全度确定是否需要向所述网络支付相对终端设备发送预先配置的支付通知指令，并在需要向所述网络支付相对终端设备发送预先配置的支付通知指令时，向所述网络支付相对终端设备发送所述支付通知指令，以及，在接收到所述网络支付相对终端设备基于所述支付通知指令反馈的支付指令时，在所述网络支付相对终端设备和所述网络支付请求终端设备之间进行网络支付处理的步骤，还包括：
26.在所述网络交易安全度大于或等于所述网络交易安全度阈值时，确定不需要向所述网络支付相对终端设备发送预先配置的支付通知指令；
27.在不需要向所述网络支付相对终端设备发送预先配置的支付通知指令或未接收到所述网络支付相对终端设备反馈的支付指令时，在所述网络支付相对终端设备和所述网络支付请求终端设备之间进行网络支付处理。
28.在一些优选的实施例中，在上述基于支付指令的支付方法中，所述获取所述多个人脸识别终端设备中的目标人脸识别终端设备作为网络支付请求终端设备发送的待识别人脸图像集合，并基于所述多个人脸识别终端设备对所述待识别人脸图像集合包括的待识别人脸图像进行人脸识别处理，得到所述待识别人脸图像集合对应的人脸识别结果的步骤，包括：
29.获取所述多个人脸识别终端设备中的目标人脸识别终端设备作为网络支付请求终端设备发送的待识别人脸图像集合；
30.对所述待识别人脸图像集合包括的多帧待识别人脸图像进行分解处理，得到所述待识别人脸图像集合对应的多个待识别人脸图像子集合，其中，每一个所述待识别人脸图像子集合包括至少一帧待识别人脸图像；
31.基于所述多个待识别人脸图像子集合，在所述多个人脸识别终端设备中确定出至少两个人脸识别终端设备，并基于所述至少两个人脸识别终端设备对所述多个待识别人脸图像子集合包括的待识别人脸图像进行人脸识别处理，得到所述待识别人脸图像集合对应的人脸识别结果，其中，所述多个待识别人脸图像子集合中的任意一个所述待识别人脸图像子集合基于所述至少两个人脸识别终端设备中的一个进行人脸识别处理。
32.本发明实施例还提供一种基于支付指令的支付系统，应用于网络交易服务器，所述网络交易服务器通信连接有多个人脸识别终端设备，所述基于支付指令的支付系统包括：
33.人脸识别处理模块，用于获取所述多个人脸识别终端设备中的目标人脸识别终端设备作为网络支付请求终端设备发送的待识别人脸图像集合，并基于所述多个人脸识别终端设备对所述待识别人脸图像集合包括的待识别人脸图像进行人脸识别处理，得到待识别人脸图像集合对应的人脸识别结果，其中，所述待识别人脸图像集合包括多帧待识别人脸图像，所述多帧待识别人脸图像基于目标人脸识别终端设备进行人脸图像采集得到；
34.交易安全度确定模块，用于确定所述人脸识别结果是否属于目标人脸识别结果，并在所述人脸识别结果属于目标人脸识别结果时，确定所述网络支付请求终端设备对应的网络支付相对终端设备的网络交易安全度；
35.网络支付处理模块，用于基于所述网络交易安全度确定是否需要向所述网络支付相对终端设备发送预先配置的支付通知指令，并在需要向所述网络支付相对终端设备发送预先配置的支付通知指令时，向所述网络支付相对终端设备发送所述支付通知指令，以及，在接收到所述网络支付相对终端设备基于所述支付通知指令反馈的支付指令时，在所述网络支付相对终端设备和所述网络支付请求终端设备之间进行网络支付处理。
36.在一些优选的实施例中，在上述基于支付指令的支付系统中，所述交易安全度确定模块具体用于：
37.确定所述人脸识别结果表征的匹配度与预先配置的匹配度阈值之间的相对大小关系，其中，若所述人脸识别结果表征的匹配度大于或等于所述匹配度阈值，则确定所述人脸识别结果属于目标人脸识别结果，若所述人脸识别结果表征的匹配度小于所述匹配度阈值，则确定所述人脸识别结果不属于所述目标人脸识别结果，并拒绝在所述网络支付相对终端设备和所述网络支付请求终端设备之间进行网络支付处理；
38.在所述人脸识别结果属于目标人脸识别结果时，确定所述网络支付请求终端设备对应的网络支付相对终端设备的网络交易安全度。
39.在一些优选的实施例中，在上述基于支付指令的支付系统中，所述网络支付处理模块具体用于：
40.确定所述网络交易安全度与预先配置的网络交易安全度阈值之间的相对大小关系，并在所述网络交易安全度小于所述网络交易安全度阈值时，确定需要向所述网络支付相对终端设备发送预先配置的支付通知指令；
41.向所述网络支付相对终端设备发送所述支付通知指令，其中，所述网络支付相对终端设备用于在接收到所述支付通知指令，且在生成对应的支付指令之后，将所述支付指令发送给所述网络交易服务器；
42.在接收到所述网络支付相对终端设备反馈的支付指令时，在所述网络支付相对终
programmable read-only memory，eeprom)等。
53.示例性地，在一种可能的实施方式中，所述处理器可以是一种通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，cpu)、网络处理器(network processor，np)、片上系统(system on chip，soc)等；还可以是数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)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。
54.并且，图1所示的结构仅为示意，所述网络交易服务器还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或具有与图1所示不同的配置，例如，可以包括用于与其它设备进行信息交互的通信单元。
55.结合图2，本发明实施例还提供一种基于支付指令的支付方法，可应用于上述网络交易服务器。其中，所述基于支付指令的支付方法有关的流程所定义的方法步骤，可以由所述网络交易服务器实现。并且，所述网络交易服务器通信连接有多个人脸识别终端设备(如手机、电脑等)。
56.下面将对图2所示的具体流程，进行详细阐述。
57.步骤s100，获取所述多个人脸识别终端设备中的目标人脸识别终端设备作为网络支付请求终端设备发送的待识别人脸图像集合，并基于所述多个人脸识别终端设备对所述待识别人脸图像集合包括的待识别人脸图像进行人脸识别处理，得到所述待识别人脸图像集合对应的人脸识别结果。
58.在本发明实施例中，所述网络交易服务器可以获取所述多个人脸识别终端设备中的目标人脸识别终端设备作为网络支付请求终端设备发送的待识别人脸图像集合，并基于所述多个人脸识别终端设备对所述待识别人脸图像集合包括的待识别人脸图像进行人脸识别处理，得到所述待识别人脸图像集合对应的人脸识别结果。其中，所述待识别人脸图像集合包括多帧待识别人脸图像，所述多帧待识别人脸图像基于所述目标人脸识别终端设备进行人脸图像采集得到。
59.步骤s200，确定所述人脸识别结果是否属于目标人脸识别结果，并在所述人脸识别结果属于目标人脸识别结果时，确定所述网络支付请求终端设备对应的网络支付相对终端设备的网络交易安全度。
60.在本发明实施例中，所述网络交易服务器可以确定所述人脸识别结果是否属于目标人脸识别结果，并在所述人脸识别结果属于目标人脸识别结果时，确定所述网络支付请求终端设备对应的网络支付相对终端设备的网络交易安全度。
61.步骤s300，基于所述网络交易安全度确定是否需要向所述网络支付相对终端设备发送预先配置的支付通知指令，并在需要向所述网络支付相对终端设备发送预先配置的支付通知指令时，向所述网络支付相对终端设备发送所述支付通知指令，以及，在接收到所述网络支付相对终端设备基于所述支付通知指令反馈的支付指令时，在所述网络支付相对终端设备和所述网络支付请求终端设备之间进行网络支付处理。
62.在本发明实施例中，所述网络交易服务器可以基于所述网络交易安全度确定是否需要向所述网络支付相对终端设备发送预先配置的支付通知指令，并在需要向所述网络支付相对终端设备发送预先配置的支付通知指令时，向所述网络支付相对终端设备发送所述支付通知指令，以及，在接收到所述网络支付相对终端设备基于所述支付通知指令反馈的
支付指令时，在所述网络支付相对终端设备和所述网络支付请求终端设备之间进行网络支付处理(如进行资金的转移等)。
63.基于上述支付方法包括的各步骤，在得到待识别人脸图像集合对应的人脸识别结果；在人脸识别结果属于目标人脸识别结果时，确定网络支付请求终端设备对应的网络支付相对终端设备的网络交易安全度；在基于网络交易安全度确定需要向网络支付相对终端设备发送预先配置的支付通知指令时，向网络支付相对终端设备发送支付通知指令，以及，在接收到网络支付相对终端设备基于支付通知指令反馈的支付指令时，在网络支付相对终端设备和网络支付请求终端设备之间进行网络支付处理，如此，在通过人脸识别之后，通过增加支付通知指令的机制，可以提高网络支付的稳定性，即在一定程度上可以降低网络支付请求终端设备的误支付的频率，从而改善现有技术中网络支付的稳定性不高的问题。
64.示例性地，在一种可能的实施方式中，步骤s100可以包括以下步骤，如步骤s110、步骤s120和步骤s130等。
65.步骤s110，获取所述多个人脸识别终端设备中的目标人脸识别终端设备作为网络支付请求终端设备发送的待识别人脸图像集合。
66.在本发明实施例中，所述网络交易服务器可以获取所述多个人脸识别终端设备中的目标人脸识别终端设备作为网络支付请求终端设备发送的待识别人脸图像集合。其中，所述待识别人脸图像集合包括多帧待识别人脸图像，所述多帧待识别人脸图像基于所述目标人脸识别终端设备(对对应的目标设备用户)进行人脸图像采集得到。
67.步骤s120，对所述待识别人脸图像集合包括的多帧待识别人脸图像进行分解处理，得到所述待识别人脸图像集合对应的多个待识别人脸图像子集合。
68.在本发明实施例中，所述网络交易服务器可以对所述待识别人脸图像集合包括的多帧待识别人脸图像进行分解处理，得到所述待识别人脸图像集合对应的多个待识别人脸图像子集合。其中，每一个所述待识别人脸图像子集合包括至少一帧待识别人脸图像。
69.步骤s130，基于所述多个待识别人脸图像子集合，在所述多个人脸识别终端设备中确定出至少两个人脸识别终端设备，并基于所述至少两个人脸识别终端设备对所述多个待识别人脸图像子集合包括的待识别人脸图像进行人脸识别处理，得到所述待识别人脸图像集合对应的人脸识别结果。
70.在本发明实施例中，所述网络交易服务器可以基于所述多个待识别人脸图像子集合，在所述多个人脸识别终端设备中确定出至少两个人脸识别终端设备，并基于所述至少两个人脸识别终端设备对所述多个待识别人脸图像子集合包括的待识别人脸图像进行人脸识别处理，得到所述待识别人脸图像集合对应的人脸识别结果。其中，所述多个待识别人脸图像子集合中的任意一个所述待识别人脸图像子集合基于所述至少两个人脸识别终端设备中的一个(两个人脸识别终端设备)进行人脸识别处理。
71.基于上述的步骤s110、步骤s120和步骤s130，在获取到网络支付请求终端设备发送的待识别人脸图像集合之后，可以先对待识别人脸图像集合包括的多帧待识别人脸图像进行分解处理，得到对应的多个待识别人脸图像子集合，使得可以基于多个待识别人脸图像子集合，在多个人脸识别终端设备中确定出至少两个人脸识别终端设备，并基于至少两个人脸识别终端设备对多个待识别人脸图像子集合包括的待识别人脸图像进行人脸识别处理，得到待识别人脸图像集合对应的人脸识别结果，即通过分布式的人脸识别终端设备
进行识别处理，可以降低对单个人脸识别终端设备的设备性能要求，从而改善现有技术中因对人脸识别技术的应用设备的设备性能要求过高而导致应用范围受限的问题。
72.示例性地，在一种可能的实施方式中，步骤s110可以包括以下步骤：
73.首先，判断是否获取到所述多个人脸识别终端设备中的任意一个人脸识别终端设备发送的网络支付请求信息，并在获取到该网络支付请求信息时，将该网络支付请求信息对应的人脸识别终端设备确定为目标人脸识别终端设备，并将该目标人脸识别终端设备作为网络支付请求终端设备；
74.其次，向所述网络支付请求终端设备发送人脸图像采集通知信息，其中，所述网络支付请求终端设备用于在接收到所述人脸图像采集通知信息之后，对对应的目标设备用户进行人脸信息采集，得到对应的待识别人脸图像集合，并将所述待识别人脸图像集合发送给所述网络交易服务器；
75.然后，获取所述网络支付请求终端设备基于所述人脸图像采集通知信息采集并发送的所述待识别人脸图像集。
76.示例性地，在一种可能的实施方式中，所述向所述网络支付请求终端设备发送人脸图像采集通知信息的步骤，可以包括以下步骤：
77.首先，随机生成多条人脸动作提示信息，并确定所述多条人脸动作提示信息对应的动作先后关系信息，以及，生成对每一条所述人脸动作提示信息对应的最后一帧待识别人脸图像进行标注形成对应的图像标签信息的标注操作执行信息，其中，每一条所述人脸动作提示信息用于提示对应的目标设备用户进行对应的人脸动作，所述动作先后关系信息用于表征每一条所述人脸动作提示信息的显示先后顺序，所述图像标签信息用于表征对对应的所述人脸动作提示信息对应的人脸动作采集结束；
78.其次，基于所述多条人脸动作提示信息、所述动作先后关系信息和所述图像标签信息生成对应的人脸图像采集通知信息，并向所述网络支付请求终端设备发送所述人脸图像采集通知信息。
79.示例性地，在一种可能的实施方式中，步骤s120可以包括以下步骤：
80.首先，确定所述待识别人脸图像集合包括的多帧待识别人脸图像中是否存在具有图像标签信息的目标待识别人脸图像，其中，所述图像标签信息用于表征对对应的人脸动作提示信息对应的人脸动作采集结束，所述人脸动作提示信息用于提示对应的目标设备用户进行对应的人脸动作；
81.其次，若所述待识别人脸图像集合包括的多帧待识别人脸图像中存在具有图像标签信息的目标待识别人脸图像，则基于所述目标待识别人脸图像对所述待识别人脸图像集合包括的多帧待识别人脸图像进行分解处理，得到所述待识别人脸图像集合对应的多个待识别人脸图像子集合，其中，所述多个待识别人脸图像子集合中的每一个待识别人脸图像子集合中的最后一帧待识别人脸图像为一帧所述目标待识别人脸图像；
82.然后，若所述待识别人脸图像集合包括的多帧待识别人脸图像中不存在目标待识别人脸图像，则基于所述待识别人脸图像对应的动作特征对所述待识别人脸图像集合包括的多帧待识别人脸图像进行分解处理，得到所述待识别人脸图像集合对应的多个待识别人脸图像子集合。
83.示例性地，在一种可能的实施方式中，所述若所述待识别人脸图像集合包括的多
帧待识别人脸图像中不存在目标待识别人脸图像，则基于所述待识别人脸图像对应的动作特征对所述待识别人脸图像集合包括的多帧待识别人脸图像进行分解处理，得到所述待识别人脸图像集合对应的多个待识别人脸图像子集合的步骤，可以包括以下步骤：
84.首先，若所述待识别人脸图像集合包括的多帧待识别人脸图像中不存在目标待识别人脸图像，则获取用于提示对应的目标设备用户进行对应的人脸动作的每一条人脸动作提示信息，得到对应的多条人脸动作提示信息；
85.其次，针对所述待识别人脸图像集合包括的多帧待识别人脸图像中的每一帧待识别人脸图像，计算该待识别人脸图像与所述多条人脸动作提示信息中的每一条人脸动作提示信息之间的人脸动作相似度，并基于该人脸动作相似度确定出该待识别人脸图像对应的目标人脸动作提示信息；
86.其次，基于每一帧所述待识别人脸图像对应的目标人脸动作提示信息，对所述待识别人脸图像集合包括的多帧待识别人脸图像进行分解处理(如在对应的目标人脸动作提示信息发生变化的位置进行分解)，得到所述待识别人脸图像集合对应的多个待识别人脸图像子集合，其中，所述多个待识别人脸图像子集合中的任意一个待识别人脸图像子集合包括的每两帧待识别人脸图像对应的目标人脸动作提示信息相同。
87.示例性地，在一种可能的实施方式中，所述针对所述待识别人脸图像集合包括的多帧待识别人脸图像中的每一帧待识别人脸图像，计算该待识别人脸图像与所述多条人脸动作提示信息中的每一条人脸动作提示信息之间的人脸动作相似度，并基于该人脸动作相似度确定出该待识别人脸图像对应的目标人脸动作提示信息的步骤，可以包括以下步骤：
88.首先，针对所述多条人脸动作提示信息中的每一条人脸动作提示信息，获取预先针对该人脸动作提示信息配置的人脸动作模板图像集合，并在该人脸动作模板图像集合中确定出目标比例(可以预先配置)的连续多帧人脸动作模板图像，作为该人脸动作提示信息对应的多帧参考图像，以及，对该多帧参考图像包括的每相邻参考图像之间对应像素点的像素值进行差值计算，得到该多帧参考图像对应的至少一帧人脸变化参考图像；
89.其次，针对所述多条人脸动作提示信息中的每一条人脸动作提示信息，基于该人脸动作提示信息对应的多帧参考图像的数量，对所述待识别人脸图像集合包括的多帧待识别人脸图像进行滑窗处理，得到该人脸动作提示信息对应的多个图像滑窗序列；
90.然后，针对每一个所述图像滑窗序列，对该图像滑窗序列包括的每相邻两帧待识别人脸图像之间对应像素点的像素值进行差值计算，得到该图像滑窗序列对应的至少一帧人脸变化图像，并分别计算每一帧人脸变化图像与对应的人脸动作提示信息对应的人脸变化参考图像之间的图像相似度，以及，计算该图像相似度的平均值，得到该图像滑窗序列与对应的人脸动作提示信息之间的动作相似度，其中，每一个所述图像相似度对应的一帧人脸变化图像在对应的所述至少一帧人脸变化图像中的先后位置，与该图像相似度对应的一帧人脸变化参考图像在对应的所述至少一帧人脸变化参考图像的先后位置相同(如所述至少一帧人脸变化图像中的第一帧与所述至少一帧人脸变化参考图像中的第一帧，所述至少一帧人脸变化图像中的第二帧与所述至少一帧人脸变化参考图像中的第二帧)；
91.之后，针对每一帧所述待识别人脸图像和每一条所述人脸动作提示信息，确定该待识别人脸图像所属的每一条图像滑窗序列与该人脸动作提示信息之间的动作相似度中的最大值，作为该待识别人脸图像和该人脸动作提示信息对应的第一动作相似度，并针对
每一帧所述待识别人脸图像，基于该待识别人脸图像与每一条所述人脸动作提示信息对应的第一动作相似度之间的大小关系，确定将每一条所述人脸动作提示信息作为该待识别人脸图像的动作标签信息的优先级，其中，所述优先级与所述第一动作相似度之间具有正相关关系；
92.最后，针对所述待识别人脸图像集合包括的每相邻两帧待识别人脸图像，确定该两帧待识别人脸图像具有的最大优先级对应的动作标签信息是否相同，并在该两帧待识别人脸图像具有的最大优先级对应的动作标签信息相同时，将该动作标签信息确定为两帧待识别人脸图像对应的目标人脸动作提示信息，或者，在该两帧待识别人脸图像具有的最大优先级对应的动作标签信息不相同时，针对该两帧待识别人脸图像中的每一帧待识别人脸图像，计算该待识别人脸图像具有的次优先级对应的动作标签信息对应的第一动作相似度与每一帧相邻的待识别人脸图像对应的该动作标签信息对应的第一动作相似度的平均值，得到该待识别人脸图像对应的第二动作相似度，并基于该第二动作相似度和该待识别人脸图像具有的最大优先级对应的动作标签信息对应的第一动作相似度，将具有的最大优先级对应的动作标签信息或具有的次优先级对应的动作标签信息，确定为该待识别人脸图像对应的目标人脸动作提示信息(例如，若该第二动作相似度大于该待识别人脸图像具有的最大优先级对应的动作标签信息对应的第一动作相似度，则将具有的次优先级对应的动作标签信息，确定为该待识别人脸图像对应的目标人脸动作提示信息)。
93.示例性地，在一种可能的实施方式中，步骤s130可以包括以下步骤：
94.首先，在所述多个人脸识别终端设备包括的所述目标人脸识别终端设备以外的人脸识别终端设备中，基于所述多个待识别人脸图像子集合，确定出至少两个人脸识别终端设备，作为第一人脸识别终端设备；
95.其次，基于每一个所述第一人脸识别终端设备对所述多个待识别人脸图像子集合包括的待识别人脸图像进行人脸识别处理，得到每一个所述待识别人脸图像子集合对应的人脸识别子结果，并融合每一个所述待识别人脸图像子集合对应的人脸识别子结果(如计算每一个人脸识别子结果对应的匹配度的均值，该匹配度用于表征待识别人脸图像子集合包括的待识别人脸图像具有的动作与对应的人脸动作提示信息表征的动作之间的匹配度)，得到对应的人脸识别结果。
96.示例性地，在一种可能的实施方式中，所述在所述多个人脸识别终端设备包括的所述目标人脸识别终端设备以外的人脸识别终端设备中，基于所述多个待识别人脸图像子集合，确定出至少两个人脸识别终端设备，作为第一人脸识别终端设备的步骤，可以包括以下步骤：
97.首先，统计所述多个待识别人脸图像子集合的数量，得到所述多个待识别人脸图像子集合对应的子集合统计数量；
98.其次，针对所述多个人脸识别终端设备包括的所述目标人脸识别终端设备以外的每一个其它人脸识别终端设备，确定该其它人脸识别终端设备对应的设备资源信息，并基于每一个所述其它人脸识别终端设备对应的设备资源信息，在所述多个人脸识别终端设备包括的所述目标人脸识别终端设备以外的其它人脸识别终端设备中确定出所述子集合统计数量对应的多个其它人脸识别终端设备，作为第一人脸识别终端设备，其中，所述设备资源信息用于表征对应的其它人脸识别终端设备的人脸识别资源的有效值(即当前未被占用
的人脸识别资源，对应的计算资源等)；
99.然后，针对每一个所述第一人脸识别终端设备，确定该第一人脸识别终端设备在历史上进行人脸识别处理的每一个历史人脸图像子集合，并确定每一个历史人脸图像子集合对应的历史人脸动作类型信息，得到该第一人脸识别终端设备对应的至少一条历史人脸动作类型信息；
100.之后，针对每一个所述第一人脸识别终端设备，计算该第一人脸识别终端设备对应的至少一条历史人脸动作类型信息分别与每一个所述待识别人脸图像子集合对应的人脸动作类型信息之间的类型匹配度，其中，所述人脸动作类型信息基于在进行人脸采集的过程中用于提示对应的目标设备用户进行对应的人脸动作的人脸动作提示信息确定；
101.进一步，将所述第一人脸识别终端设备和所述待识别人脸图像子集合进行任意的一一对应组合，得到对应的对应组合集合，并多次执行所述将所述第一人脸识别终端设备和所述待识别人脸图像子集合进行任意的一一对应组合，得到对应的对应组合集合的步骤，以得到多个对应组合集合，其中，每两个所述对应组合集合之间包括的集合元素不完全相同；
102.最后，针对所述多个对应组合集合中的每一个对应组合集合，计算该对应组合集合中的每一个组合包括的所述第一人脸识别终端设备和所述待识别人脸图像子集合之间的类型匹配度的平均值，得到该对应组合集合对应的匹配度均值，并确定出具有最大值的匹配度均值作为目标匹配度均值，以及，将所述目标匹配度均值对应的对应组合集合确定为目标对应组合集合，其中，每一个所述待识别人脸图像子集合基于所述目标对应组合集合中的一一对应组合确定的第一人脸识别终端设备进行人脸识别处理。
103.示例性地，在一种可能的实施方式中，步骤s200可以包括以下步骤：
104.首先，确定所述人脸识别结果表征的匹配度与预先配置的匹配度阈值之间的相对大小关系，其中，若所述人脸识别结果表征的匹配度大于或等于所述匹配度阈值，则确定所述人脸识别结果属于目标人脸识别结果，若所述人脸识别结果表征的匹配度小于所述匹配度阈值，则确定所述人脸识别结果不属于所述目标人脸识别结果，并拒绝在所述网络支付相对终端设备和所述网络支付请求终端设备之间进行网络支付处理；
105.其次，在所述人脸识别结果属于目标人脸识别结果时，确定所述网络支付请求终端设备对应的网络支付相对终端设备的网络交易安全度。
106.示例性地，在一种可能的实施方式中，所述在所述人脸识别结果属于目标人脸识别结果时，确定所述网络支付请求终端设备对应的网络支付相对终端设备的网络交易安全度的步骤，可以包括以下步骤：
107.首先，在所述人脸识别结果属于目标人脸识别结果时，获取所述网络支付请求终端设备和对应的网络支付相对终端设备之间的每一条第一历史网络交易记录信息，并确定每一条所述第一历史网络交易记录信息对应的交易标签信息，其中，所述交易标签信息用于表征所述网络支付相对终端设备在对应的所述第一历史网络交易记录信息中是否作为网络支付请求方(如费用支付方等)；
108.其次，统计所述第一历史网络交易记录信息的数量，得到对应的记录信息统计数量，并计算表征所述网络支付相对终端设备作为网络支付请求方的每一条交易标签信息对应的第一历史网络交易记录信息的数量占比，以及，基于所述记录信息统计数量和所述数
量占比，确定所述网络支付相对终端设备的网络交易安全度，其中，所述网络交易安全度分别与所述记录信息统计数量和所述记录信息统计数量之间具有正相关关系。
109.示例性地，在一种可能的实施方式中，所述统计所述第一历史网络交易记录信息的数量，得到对应的记录信息统计数量，并计算表征所述网络支付相对终端设备作为网络支付请求方的每一条交易标签信息对应的第一历史网络交易记录信息的数量占比，以及，基于所述记录信息统计数量和所述数量占比，确定所述网络支付相对终端设备的网络交易安全度的步骤可以包括以下步骤：
110.首先，统计所述第一历史网络交易记录信息的数量，得到(所述第一历史网络交易记录信息)对应的记录信息统计数量，并计算表征所述网络支付相对终端设备作为网络支付请求方的每一条交易标签信息对应的第一历史网络交易记录信息的第一数量占比；
111.其次，获取所述网络支付请求终端设备在历史上作为网络支付请求方与其它终端设备之间的每一条第二历史网络交易记录信息，并确定表征所述网络支付请求终端设备对对应的历史网络支付存在疑问的第二历史网络交易记录信息的数量占比，得到对应的第二数量占比；
112.然后，获取所述网络支付相对终端设备在历史上作为网络支付相对方与其它终端设备之间的每一条第三历史网络交易记录信息，并确定表征所述网络支付相对终端设备对对应的历史网络支付进行退款处理的第三历史网络交易记录信息的第三数量占比；
113.之后，基于所述记录信息统计数量确定出所述网络支付相对终端设备对应的具有正相关关系的第一网络交易安全系数，并基于所述第一数量占比确定出所述网络支付相对终端设备对应的具有正相关关系的第二网络交易安全系数，以及，基于所述第二数量占比确定出所述网络支付相对终端设备对应的具有负相关关系的第三网络交易安全系数，再基于所述第三数量占比确定出所述网络支付相对终端设备对应的具有正相关关系的第四网络交易安全系数；
114.最后，计算所述第一网络交易安全系数、所述第二网络交易安全系数和所述第三网络交易安全系数之间的平均值，得到对应的网络交易安全系数均值，并计算所述网络交易安全系数均值和所述第四网络交易安全系数之间的和值，得到所述网络支付相对终端设备的网络交易安全度。
115.示例性地，在一种可能的实施方式中，步骤s300可以包括以下步骤：
116.首先，确定所述网络交易安全度与预先配置的网络交易安全度阈值之间的相对大小关系，并在所述网络交易安全度小于所述网络交易安全度阈值时，确定需要向所述网络支付相对终端设备发送预先配置的支付通知指令(在所述网络交易安全度大于或等于所述网络交易安全度阈值时，确定不需要向所述网络支付相对终端设备发送预先配置的支付通知指令)；
117.其次，向所述网络支付相对终端设备发送所述支付通知指令，其中，所述网络支付相对终端设备用于在接收到所述支付通知指令，且在生成对应的支付指令之后，将所述支付指令发送给所述网络交易服务器；
118.然后，在接收到所述网络支付相对终端设备反馈的支付指令时，在网络支付相对终端设备和网络支付请求终端设备之间进行网络支付处理。
119.示例性地，在一种可能的实施方式中，所述基于所述网络交易安全度确定是否需
要向所述网络支付相对终端设备发送预先配置的支付通知指令，并在需要向所述网络支付相对终端设备发送预先配置的支付通知指令时，向所述网络支付相对终端设备发送所述支付通知指令，以及，在接收到所述网络支付相对终端设备基于所述支付通知指令反馈的支付指令时，在所述网络支付相对终端设备和所述网络支付请求终端设备之间进行网络支付处理的步骤，还可以包括以下步骤：
120.首先，在所述网络交易安全度大于或等于所述网络交易安全度阈值时，确定不需要向所述网络支付相对终端设备发送预先配置的支付通知指令；
121.其次，在不需要向所述网络支付相对终端设备发送预先配置的支付通知指令或未接收到所述网络支付相对终端设备反馈的支付指令时，在所述网络支付相对终端设备和所述网络支付请求终端设备之间进行网络支付处理(即直接进行网络支付处理)。
122.结合图3，本发明实施例还提供一种基于支付指令的支付模块，可应用于上述网络交易服务器。其中，所述支付系统可以包括以下模块：
123.人脸识别处理模块，用于获取所述多个人脸识别终端设备中的目标人脸识别终端设备作为网络支付请求终端设备发送的待识别人脸图像集合，并基于所述多个人脸识别终端设备对所述待识别人脸图像集合包括的待识别人脸图像进行人脸识别处理，得到待识别人脸图像集合对应的人脸识别结果，其中，所述待识别人脸图像集合包括多帧待识别人脸图像，所述多帧待识别人脸图像基于目标人脸识别终端设备进行人脸图像采集得到；
124.交易安全度确定模块，用于确定所述人脸识别结果是否属于目标人脸识别结果，并在所述人脸识别结果属于目标人脸识别结果时，确定所述网络支付请求终端设备对应的网络支付相对终端设备的网络交易安全度；
125.网络支付处理模块，用于基于所述网络交易安全度确定是否需要向所述网络支付相对终端设备发送预先配置的支付通知指令，并在需要向所述网络支付相对终端设备发送预先配置的支付通知指令时，向所述网络支付相对终端设备发送所述支付通知指令，以及，在接收到所述网络支付相对终端设备基于所述支付通知指令反馈的支付指令时，在所述网络支付相对终端设备和所述网络支付请求终端设备之间进行网络支付处理。
126.在一种可能的实施方式中，所述交易安全度确定模块具体用于：
127.确定所述人脸识别结果表征的匹配度与预先配置的匹配度阈值之间的相对大小关系，其中，若所述人脸识别结果表征的匹配度大于或等于所述匹配度阈值，则确定所述人脸识别结果属于目标人脸识别结果，若所述人脸识别结果表征的匹配度小于所述匹配度阈值，则确定所述人脸识别结果不属于所述目标人脸识别结果，并拒绝在所述网络支付相对终端设备和所述网络支付请求终端设备之间进行网络支付处理；
128.在所述人脸识别结果属于目标人脸识别结果时，确定所述网络支付请求终端设备对应的网络支付相对终端设备的网络交易安全。
129.在一种可能的实施方式中，所述网络支付处理模块具体用于：
130.确定所述网络交易安全度与预先配置的网络交易安全度阈值之间的相对大小关系，并在所述网络交易安全度小于所述网络交易安全度阈值时，确定需要向所述网络支付相对终端设备发送预先配置的支付通知指令；
131.向所述网络支付相对终端设备发送所述支付通知指令，其中，所述网络支付相对终端设备用于在接收到所述支付通知指令，且在生成对应的支付指令之后，将所述支付指
令发送给所述网络交易服务器；
132.在接收到所述网络支付相对终端设备反馈的支付指令时，在所述网络支付相对终端设备和所述网络支付请求终端设备之间进行网络支付处理。
133.综上所述，本发明提供的一种基于支付指令的支付方法及系统，在得到待识别人脸图像集合对应的人脸识别结果；在人脸识别结果属于目标人脸识别结果时，确定网络支付请求终端设备对应的网络支付相对终端设备的网络交易安全度；在基于网络交易安全度确定需要向网络支付相对终端设备发送预先配置的支付通知指令时，向网络支付相对终端设备发送支付通知指令，以及，在接收到网络支付相对终端设备基于支付通知指令反馈的支付指令时，在网络支付相对终端设备和网络支付请求终端设备之间进行网络支付处理，如此，在通过人脸识别之后，通过增加支付通知指令的机制，可以提高网络支付的稳定性，即在一定程度上可以降低网络支付请求终端设备的误支付的频率，从而改善现有技术中网络支付的稳定性不高的问题。