一种刷脸支付方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本说明书实施例提供了一种刷脸支付方法、装置、电子设备和存储介质。该方法包括：采集图像信息；根据图像信息，识别出至少一个用户的用户行为信息，用户行为信息包括刷脸信息，或者用户行为信息包括刷脸信息和手势信息；若识别出至少一个手势信息，根据至少一个用户的用户行为信息生成每个用户的支付意愿值；若根据每个用户的支付意愿值从至少一个用户中确定出目标用户，对目标用户进行刷脸支付。本说明书实施例通过识别出手势信息唤醒刷脸支付过程，根据刷脸信息和手势信息生成支付意愿值确定出目标用户，并对根据支付意愿值确定出的目标用户进行刷脸支付，避免了误识目标用户的情况，从而提高了刷脸支付的安全性。从而提高了刷脸支付的安全性。从而提高了刷脸支付的安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种刷脸支付方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本说明书实施例涉及电子支付领域，尤其涉及一种刷脸支付方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着网络和终端技术的发展，收银方式已从传统的现金支付发展到无现金的电子支付，而电子支付也已从扫码支付发展为更加便捷的刷脸支付。刷脸支付是一种使用人脸识别作为身份验证的支付方式，因其支付的便利性，被越来越多的用户所采用。
[0003]但是，刷脸支付方式在为用户提供便捷服务的同时，也存在一些安全隐患。当多个用户出现在刷脸支付设备的前方，刷脸支付设备难以判断哪个用户具有刷脸意愿，会出现误识目标用户的情况，导致出现误刷脸支付的情况，从而降低了刷脸支付的安全性。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本说明书实施例提供了一种刷脸支付方法、装置、电子设备和存储介质，用于提高刷脸支付的安全性。
[0005]第一方面，本说明书实施例提供了一种刷脸支付方法，包括：
[0006]采集图像信息；
[0007]根据所述图像信息，识别出至少一个用户的用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种刷脸支付方法，包括：采集图像信息；根据所述图像信息，识别出至少一个用户的用户行为信息，所述用户行为信息包括刷脸信息，或者所述用户行为信息包括刷脸信息和手势信息；若识别出至少一个手势信息，根据所述至少一个用户的用户行为信息生成每个所述用户的支付意愿值；若根据每个所述用户的支付意愿值从所述至少一个用户中确定出目标用户，对所述目标用户进行刷脸支付。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述图像信息，识别出至少一个用户的用户行为信息，所述用户行为信息包括刷脸信息和手势信息，包括：将所述图像信息输入预先训练的多任务检测模型，输出至少一个用户的刷脸信息、人脸框图像、手势框图像以及人脸框图像和手势框图像的对应关系；通过目标跟踪技术对所述人脸框图像进行跟踪生成人脸跟踪序列，并通过目标跟踪技术根据所述人脸框图像和手势框图像的对应关系对所述手势框图像进行跟踪生成与所述人脸跟踪序列对应的手势跟踪序列；将所述手势跟踪序列输入预先训练的手势分类模型，输出所述手势信息。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述手势分类模型的训练方法包括：采集不同手势的视频数据；为不同手势的视频数据标定手势标签；根据不同手势的视频数据和手势标签，训练所述手势分类模型。4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述手势分类模型为神经网络模型。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述至少一个用户的用户行为信息生成每个所述用户的支付意愿值，包括：将至少一个用户的用户行为信息输入预先训练的意愿识别模型，输出每个所述用户的支付意愿值。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述意愿识别模型的训练方法包括：采集不同意愿的刷脸视频数据；为不同意愿的刷脸视频数据标定意愿标签；从不同意愿的刷脸视频数据中提取手势信息、人脸位置信息、人脸姿态信息和人脸关键点信息；根据手势信息、人脸位置信息、人脸姿态信息、人脸关键点信息和意愿标签，训练所述意愿识别模型。7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述意愿识别模型为神经网络模型。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述用户的支付意愿值，从所述至少一个用户中确定出目标用户，包括：判断至少一个用户的支付意愿值中是否存在大于设定阈值的支付意愿值；若判断出至少一个用户的支付意愿值中存在大于设定阈值的支付意愿值，从大于设定阈值的支付意愿值中确定出最大的支付意愿值；将所述最大的支付意愿值对应的用户确定为所述目标用户。

【专利技术属性】
技术研发人员：吕瑞，杨成平，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：