适用于支付设备的支付方法和装置制造方法及图纸

本公开提供了适用于支付设备的支付方法，获取进入支付采集区内的消费者面部图像和声纹信息；对获取到的进入支付采集区内的消费者的面部图像和声纹信息进行识别，并判断消费者是否为已注册用户；创建一个新订单，记录本次消费的支付信息并关联当前消费者；对创建的消费者支付订单进行预设时间内的倒计时支付。该方法能够准确、安全地完成支付操作，且具有对人工成本的降低，支付效率提升的可行性与易用性。本公开还提出适用于支付设备的支付装置。

Payment methods and devices applicable to payment equipment

【技术实现步骤摘要】
适用于支付设备的支付方法和装置
本公开涉及智能硬件与移动支付
，具体而言，涉及适用于支付设备的支付方法和装置。
技术介绍
现有技术中，随着电子支付方式的普及，越来越多的电子支付方式(例如，微信、支付宝、银联等)得到广大消费者的认可，同时也为人们带来了极大的方便。然而，在支付过程中，随着生物识别技术的发展，尤其是对无感支付的良好体验的追求，人脸识别技术的应用场景在逐渐铺开，例如刷脸支付、刷脸签到等。刷脸支付无需用户扫码，也无需用户携带任何工具，用户体验好，具有非常好的发展前景。但是，在某些场景的刷脸支付处理上，还存在一些不足，比如：在用户排队进行刷脸支付时，因摄相头拍摄到排队的多个人脸，导致使用错误的人脸进行支付，影响支付的精准性与易用性。
技术实现思路
为了解决现有技术中的技术问题，本公开实施例提供了适用于支付设备的支付方法和装置，能够准确、安全地完成支付操作，且具有对人工成本的降低，支付效率提升的可行性与易用性。第一方面，本公开实施例提供了适用于支付设备的支付方法，获取进入支付采集区内的消费者面部图像和声纹信息；对获取到的进入支付采集区内的消费者的面部图像和声纹信息进行识别，并判断消费者是否为已注册用户；创建一个新订单，记录本次消费的支付信息并关联当前消费者；对创建的消费者支付订单进行预设时间内的倒计时支付。在其中一个实施例中，所述获取进入支付采集区内的消费者面部图像和声纹信息包括：当消费者进入支付采集区内时，通过全局快门摄像头采进入支付采集区内的消费者的面部图像，并通过声纹采集器获取消费者的声纹信息。在其中一个实施例中，还包括：基于采集并上传至云端的语料库通过深度学习算法训练声纹模型。在其中一个实施例中，还包括：当判断消费者不是已注册用户，则将获取到的进入支付采集区内的消费者面部图像与云端信息库进行比对，获取该消费者的身份信息。在其中一个实施例中，所述获取该消费者的身份信息包括：获取该消费者的姓名、消费者身份证号、消费者面部图像以及与支付通道关联的银行卡信息。在其中一个实施例中，所述云端信息库为公安部的全国公民身份信息库或其他公民身份信息库。在其中一个实施例中，还包括：根据该消费者的所述身份信息创建基于所选择支付通道的消费者的用户信息。第二方面，本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。第三方面，本公开实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述的方法的步骤。第四方面，本公开实施例提供了适用于区块链支持的支付装置，所述装置包括：获取模块，用于获取进入支付采集区内的消费者面部图像和声纹信息；识别与判定模块，用于对获取到的进入支付采集区内的消费者的面部图像和声纹信息进行识别，并判断消费者是否为已注册用户；创建与关联模块，用于创建一个新订单，记录本次消费的支付信息并关联当前消费者；支付模块，用于对创建的消费者支付订单进行预设时间内的倒计时支付。本专利技术提供的适用于支付设备的支付方法和装置，获取进入支付采集区内的消费者面部图像和声纹信息；对获取到的进入支付采集区内的消费者的面部图像和声纹信息进行识别，并判断消费者是否为已注册用户；创建一个新订单，记录本次消费的支付信息并关联当前消费者；对创建的消费者支付订单进行预设时间内的倒计时支付。该方法能够准确、安全地完成支付操作，且具有对人工成本的降低，支付效率提升的可行性与易用性。附图说明为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍：图1为本专利技术一个实施例中的适用于支付设备的支付方法的步骤流程示意图；图2为本专利技术另一实施例中的适用于支付设备的支付方法的步骤流程示意图；图3为本专利技术一个实施例中的适用于支付设备的支付装置的结构示意图；图4为本专利技术一个实施例中的适用于支付设备的支付装置的硬件框图；图5为本专利技术一个实施例中的计算机可读存储介质的示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请进行进一步的详细介绍。在下述介绍中，术语“第一”、“第二”仅为用于描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。下述介绍提供了本公开的多个实施例，不同实施例之间可以替换或者合并组合，因此本申请也可认为包含所记载的相同和/或不同实施例的所有可能组合。因而，如果一个实施例包含特征A、B、C，另一个实施例包含特征B、D，那么本申请也应视为包括含有A、B、C、D的一个或多个所有其他可能的组合的实施例，尽管该实施例可能并未在以下内容中有明确的文字记载。为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下通过实施例，并结合附图，对本专利技术适用于支付设备的支付方法和装置的具体实施方式进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。实施例1如图1所示，为一个实施例中的适用于支付设备的支付方法的流程示意图，具体包括以下步骤：步骤11，获取进入支付采集区内的消费者面部图像和声纹信息。具体的，获取进入支付采集区内的消费者面部图像和声纹信息包括：当消费者进入支付采集区内时，通过全局快门摄像头采进入支付采集区内的消费者的面部图像，并通过声纹采集器获取消费者的声纹信息。由此，提高了获取进入支付采集区内的消费者面部图像和声纹信息的精准性与易用性。步骤12，对获取到的进入支付采集区内的消费者的面部图像和声纹信息进行识别，并判断消费者是否为已注册用户。需要说明的是，在一个实施例中，本公开涉及的一种适用于支付设备的支付方法还包括：基于采集并上传至云端的语料库通过深度学习算法训练声纹模型。具体的，从特定说话人中选取一句话，标记为锚样本；从同一说话人中选取的另外一句话，标记为正样本；从不同说话人选取的一句话，标记为负样本；将锚样本和正样本进行训练时，让其结果尽可能接近于1；将锚样本和负样本进行训练时，让其结果尽可能接近于0。此外，基于采集并上传至云端的语料库通过深度学习算法训练声纹模型还包括：将划分好的样本放到神经网络中的输入层进行训练；为避免模型过早陷入局部最优点，在输出层加入softmax函数，对结果进行归一化处理；并输入到交叉熵损失函数，得到模型的损失值；通过反向传播不断迭代参数，使得模型的损失最小化，最终得到声纹模型。由此，通过获取准确的声纹模型提高了对获取到的进入支付采集区内的消费者的声纹信息进行识别的精准性与易用性。步骤13，创建一个新订单，记录本次消费的支付信息并关联当前消费者。步骤14，对创建的消费者支付订单进行预设时间内的倒计时支付。其中，预设时间为60s-120s。优选地，预设时间为90s。在本实施例中，获取进入支付采集区内的消费者面部图像和声纹信息；对获取到的进入支付采集区内的消费者的面部图像和声纹信息进行识别，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.适用于支付设备的支付方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取进入支付采集区内的消费者面部图像和声纹信息；/n对获取到的进入支付采集区内的消费者的面部图像和声纹信息进行识别，并判断消费者是否为已注册用户；/n创建一个新订单，记录本次消费的支付信息并关联当前消费者；/n对创建的消费者支付订单进行预设时间内的倒计时支付。/n

【技术特征摘要】
1.适用于支付设备的支付方法，其特征在于，所述方法包括：
获取进入支付采集区内的消费者面部图像和声纹信息；
对获取到的进入支付采集区内的消费者的面部图像和声纹信息进行识别，并判断消费者是否为已注册用户；
创建一个新订单，记录本次消费的支付信息并关联当前消费者；
对创建的消费者支付订单进行预设时间内的倒计时支付。


2.根据权利要求1所述的适用于支付设备的支付方法，其特征在于，所述获取进入支付采集区内的消费者面部图像和声纹信息包括：
当消费者进入支付采集区内时，通过全局快门摄像头采进入支付采集区内的消费者的面部图像，并通过声纹采集器获取消费者的声纹信息。


3.根据权利要求1所述的适用于支付设备的支付方法，其特征在于，还包括：基于采集并上传至云端的语料库通过深度学习算法训练声纹模型。


4.根据权利要求1所述的适用于支付设备的支付方法，其特征在于，还包括：当判断消费者不是已注册用户，则将获取到的进入支付采集区内的消费者面部图像与云端信息库进行比对，获取该消费者的身份信息。


5.根据权利要求4所述的适用于支付设备的支付方法，其特征在于，所述获取该消费者的身份信息包括：获取该消费者的姓名、消费者身份证号、消...

【专利技术属性】
技术研发人员：王越，沈晓斌，高云，
申请(专利权)人：北京意锐新创科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11