(57)【要約】本願の実施例は本人認証方法、ロック解除方法及び支払方法、装置、記憶媒体、製品及び機器を提供し、データ処理分野に関する。ここで、本人認証方法は、第１のユーザ画像の第１の特徴データを取得することと、前記第１の特徴データに対して量子化処理を行い、第２の特徴データを得ることと、前記第２の特徴データに基づいて、本人認証結果を得ることと、を含む。いくつかの実施例では、前記の前記第１の特徴データに対して量子化処理を行い、第２の特徴データを得ることは、符号関数を利用して前記第１の特徴データに対して量子化処理を行い、前記第２の特徴データを得ることを含む。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のユーザ画像の第１の特徴データを取得することと、
前記第１の特徴データに対して量子化処理を行い、第２の特徴データを得ることと、
前記第２の特徴データに基づいて、本人認証結果を得ることと、を含む本人認証方法。
【請求項２】
前記の前記第１の特徴データに対して量子化処理を行うことは、
符号関数を利用して前記第１の特徴データに対して量子化処理を行うことを含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記の前記第１の特徴データに対して量子化処理を行う前に、
変換パラメータを利用して、前記第１の特徴データに対して次元拡張変換処理を行い、変換データを得ることを更に含み、
前記の前記第１の特徴データに対して量子化処理を行い、第２の特徴データを得ることは、前記変換データに対して量子化処理を行い、前記第２の特徴データを得ることを含む請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記の変換パラメータを利用して、前記第１の特徴データに対して次元拡張変換処理を行い、変換データを得ることは、前記第１の特徴データと前記変換パラメータの積を前記変換データとして確定することを含む請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記の変換パラメータを利用して、前記第１の特徴データに対して次元拡張変換処理を行う前に、前記変換パラメータに対して初期化を行うことと、少なくとも１つのサンプル特徴データに基づいて、反復終了条件が満たされるまで、初期化された前記変換パラメータに対して反復更新を行うこととを更に含む請求項３又は４に記載の方法。
【請求項６】
前記の前記変換パラメータに対して初期化を行うことは、
ガウスランダム関数により、前記変換パラメータに対して初期化を行うことを含む請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記の少なくとも１つのサンプル特徴データに基づいて、初期化された前記変換パラメータに対して反復更新を行うことは、
現在の前記変換パラメータに基づいて、前記少なくとも１つのサンプル特徴データのうちの各々のサンプル特徴データに対してそれぞれ次元拡張変換処理を行い、少なくとも１つの変換後のサンプル特徴データを得ることと、
前記少なくとも１つの変換後のサンプル特徴データのうちの各々の変換後のサンプル特徴データに対してそれぞれ量子化処理を行い、少なくとも１つの量子化後のサンプル特徴データを得ることと、
前記少なくとも１つの量子化後のサンプル特徴データ及び前記少なくとも１つのサンプル特徴データに基づいて、現在の前記変換パラメータを更新することと、を含む請求項５又は６に記載の方法。
【請求項８】
前記少なくとも１つのサンプル特徴データは第１のサンプル特徴行列であり、前記少なくとも１つの量子化後のサンプル特徴データは第２のサンプル特徴行列であり、
前記の前記少なくとも１つの量子化後のサンプル特徴データ及び前記少なくとも１つのサンプル特徴データに基づいて、現在の前記変換パラメータを更新することは、前記第２のサンプル特徴行列に対して転置操作を行い、転置後の前記第２のサンプル特徴行列を得ることと、前記転置後の前記第２のサンプル特徴行列と前記第１のサンプル特徴行列を乗算し、乗算後の行列を得ることと、前記乗算後の行列に対して特異値分解処理を行い、第１の直交行列及び第２の直交行列を得ることと、前記第１の直交行列及び前記第２の直交行列に基づいて、変換行列を更新することと、を含む請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記の前記第１の直交行列及び前記第２の直交行列に基づいて、変換行列を更新することは、前記第１の直交行列に対してインターセプト操作を行い、インターセプト後の前記第１の直交行列を得ることと、前記第２の直交行列と前記インターセプト後の前記第１の直交行列を乗算し、更新後の前記変換行列を得ることと、を含む請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記反復終了条件は、更新後の前記変換パラメータと更新前の前記変換パラメータの間の差異値が所定の差異値以下であることを含む請求項５〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記変換パラメータは、列数が行数の整数倍である変換行列を含む請求項３〜１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記の前記第２の特徴データに基づいて、本人認証結果を得ることは、前記第２の特徴データと所定の特徴データとのマッチング結果に基づいて、前記第１のユーザ画像の本人認証結果を得ることを含む請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記の前記第２の特徴データと所定の特徴データとのマッチング結果に基づいて、前記第１のユーザ画像の本人認証結果を得る前に、
メモリから、２進数シーケンスである前記所定の特徴データを取得することを更に含む請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記本人認証結果が合格した場合に、端末装置のロックを解除することを更に含む請求項１〜１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
前記本人認証結果が合格した場合に、サーバーへ支払要求を送信するか、又は支払要求に応答することを更に含む請求項１〜１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
前記の前記第２の特徴データに基づいて、本人認証結果を得ることは、第２のユーザ画像の第３の特徴データを取得することと、前記第３の特徴データと前記第２の特徴データとのマッチング結果に基づいて、前記第２のユーザ画像の本人認証結果を得ることと、を含む請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１７】
前記第２の特徴データをテンプレートデータベースに記憶することを更に含む請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記の第１のユーザ画像の第１の特徴データを取得することは、前記第１のユーザ画像を取得することと、
前記第１のユーザ画像に対して特徴抽出処理を行い、前記第１のユーザ画像の第１の特徴データを得ることと、を含む請求項１〜１７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１９】
前記第２の特徴データは２進数シーケンスを含む請求項１〜１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２０】
前記第２の特徴データの次元は前記第１の特徴データの次元より大きい請求項１〜１９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２１】
前記第１のユーザ画像はユーザの顔画像である請求項１〜２０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２２】
前記の第１のユーザ画像を取得することは、カメラにより画像を収集し、第１のユーザ画像を得、又は、端末装置から送信される、前記第１のユーザ画像を含む要求メッセージを受信することを含む請求項１８に記載の方法。
【請求項２３】
前記の第１のユーザ画像の第１の特徴データを取得することは、端末装置から送信される、第１のユーザ画像の第１の特徴データを含む要求メッセージを受信することを含む請求項１〜２０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２４】
端末装置へ、前記本人認証結果を示す応答メッセージを送信することを更に含む請求項１〜２０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２５】
顔画像を取得することと、
前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得ることと、
前記整数型の顔特徴データに基づいて、前記端末装置のロックを解除するか否かを確定することと、を含むロック解除方法。
【請求項２６】
前記の顔画像を取得することは、
ユーザのロック解除指示に応答して、顔画像を取得することを含む請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記の前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得ることは、
前記顔画像に対して特徴抽出処理を行い、浮動小数点型の顔特徴データを得ることと、
前記浮動小数点型の顔特徴データに対して量子化処理を行い、前記整数型の顔特徴データを得ることと、を含む請求項２５又は２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記整数型の顔特徴データは２進数シーケンスを含む請求項２５〜２７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２９】
前記の前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得る前に、前記顔画像が所定の画像要求を満たすか否かを確定することを更に含み、
前記の前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得ることは、前記顔画像が所定の画像要求を満たした場合に、前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得ることを含む請求項２５〜２７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３０】
前記の前記整数型の顔特徴データに基づいて、前記端末装置のロックを解除するか否かを確定することは、
前記整数型の顔特徴データと整数型データである所定の顔特徴データがマッチングするか否かに応じて、前記端末装置のロックを解除するか否かを確定することを含む請求項２５〜２８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３１】
顔画像を取得することと、
前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得ることと、
前記整数型の顔特徴データに基づいて支払を許可するか否かを確定し、又は、サーバーへ前記整数型の顔特徴データを含む支払要求を送信することと、を含む支払方法。
【請求項３２】
前記の前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得ることは、
前記顔画像に対して特徴抽出処理を行い、浮動小数点型の顔特徴データを得ることと、
前記浮動小数点型の顔特徴データに対して量子化処理を行い、前記整数型の顔特徴データを得ることと、を含む請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記整数型の顔特徴データは２進数シーケンスを含む請求項３１又は３２に記載の方法。
【請求項３４】
前記の前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得る前に、
前記顔画像が所定の画像要求を満たすか否かを確定することを更に含み、
前記の前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得ることは、
前記顔画像が所定の画像要求を満たした場合に、前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得ることを含む請求項３１〜３３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３５】
前記の顔画像を取得することは、
ユーザの支払命令を受信したことに応答して、顔画像を取得することを含む請求項３１〜３３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３６】
第１のユーザ画像の第１の特徴データを取得するように構成される第１の確定モジュールと、
前記第１の特徴データに対して量子化処理を行い、第２の特徴データを得るように構成される量子化モジュールと、
前記第２の特徴データに基づいて、本人認証結果を得るように構成される本人認証モジュールと、を含む本人認証装置。
【請求項３７】
前記量子化モジュールは、
符号関数を利用して前記第１の特徴データに対して量子化処理を行い、前記第２の特徴データを得るように構成される請求項３６に記載の装置。
【請求項３８】
前記量子化モジュールの前に、
変換パラメータを利用して、前記第１の特徴データに対して次元拡張変換処理を行い、変換データを得るように構成される変換モジュールと、
前記変換データに対して量子化処理を行い、前記第２の特徴データを得るように構成される前記量子化モジュールと、を更に含む請求項３６又は３７に記載の装置
【請求項３９】
前記変換モジュールは、前記第１の特徴データと前記変換パラメータの積を前記変換データとして確定するように構成される請求項３８に記載の装置。
【請求項４０】
前記変換モジュールの前に、
前記変換パラメータに対して初期化を行うように構成される初期化モジュールと、
少なくとも１つのサンプル特徴データに基づいて、反復終了条件が満たされるまで、初期化された前記変換パラメータに対して反復更新を行うように構成される反復更新モジュールと、を更に含む請求項３８又は３９に記載の装置。
【請求項４１】
前記初期化モジュールは、ガウスランダム関数により、前記変換パラメータに対して初期化を行うように構成される請求項４０に記載の装置。
【請求項４２】
前記反復更新モジュールは、
現在の前記変換パラメータに基づいて、前記少なくとも１つのサンプル特徴データのうちの各々のサンプル特徴データに対してそれぞれ次元拡張変換処理を行い、少なくとも１つの変換後のサンプル特徴データを得るように構成される変換サブモジュールと、
前記少なくとも１つの変換後のサンプル特徴データのうちの各々の変換後のサンプル特徴データに対してそれぞれ量子化処理を行い、少なくとも１つの量子化後のサンプル特徴データを得るように構成される量子化サブモジュールと、
前記少なくとも１つの量子化後のサンプル特徴データ及び前記少なくとも１つのサンプル特徴データに基づいて、現在の前記変換パラメータを更新するように構成される更新サブモジュールと、を含む請求項４０又は４１に記載の装置。
【請求項４３】
前記少なくとも１つのサンプル特徴データは第１のサンプル特徴行列であり、前記少なくとも１つの量子化後のサンプル特徴データは第２のサンプル特徴行列であり、
前記更新サブモジュールは、前記第２のサンプル特徴行列に対して転置操作を行い、転置後の前記第２のサンプル特徴行列を得るように構成される転置ユニットと、
前記転置後の前記第２のサンプル特徴行列と前記第１のサンプル特徴行列を乗算し、乗算後の行列を得るように構成される乗算ユニットと、
前記乗算後の行列に対して特異値分解処理を行い、第１の直交行列及び第２の直交行列を得るように構成される分解ユニットと、
前記第１の直交行列及び前記第２の直交行列に基づいて、変換行列を更新するように構成される更新ユニットと、を含む請求項４２に記載の装置。
【請求項４４】
前記更新ユニットは、前記第１の直交行列に対してインターセプト操作を行い、インターセプト後の前記第１の直交行列を得、前記第２の直交行列と前記インターセプト後の前記第１の直交行列を乗算し、更新後の前記変換行列を得るように構成される請求項４３に記載の装置。
【請求項４５】
前記反復終了条件は、更新後の前記変換パラメータと更新前の前記変換パラメータの間の差異値が所定の差異値以下であることを含む請求項４０〜４４のいずれか一項に記載の装置。
【請求項４６】
前記変換パラメータは、列数が行数の整数倍である変換行列を含む請求項３８〜４５のいずれか一項に記載の装置。
【請求項４７】
前記本人認証モジュールは、前記第２の特徴データと所定の特徴データとのマッチング結果に基づいて、前記第１のユーザ画像の本人認証結果を得るように構成される請求項３６〜４６のいずれか一項に記載の装置。
【請求項４８】
前記本人認証モジュールの前に、
メモリから、２進数シーケンスである前記所定の特徴データを取得するように構成される第１の取得モジュールを更に含む請求項４７に記載の装置。
【請求項４９】
前記本人認証結果が合格した場合に、端末装置のロックを解除するように構成される第１の解除モジュールを更に含む請求項３６〜４８のいずれか一項に記載の装置。
【請求項５０】
前記本人認証結果が合格した場合に、サーバーへ支払要求を送信するか、又は支払要求に応答するように構成される第１の支払モジュールを更に含む請求項３６〜４８のいずれか一項に記載の装置。
【請求項５１】
前記本人認証モジュールは、第２のユーザ画像の第３の特徴データを取得し、前記第３の特徴データと前記第２の特徴データとのマッチング結果に基づいて、前記第２のユーザ画像の本人認証結果を得るように構成される請求項３６〜４６のいずれか一項に記載の装置。
【請求項５２】
前記第２の特徴データをテンプレートデータベースに記憶するように構成される記憶モジュールを更に含む請求項５１に記載の装置。
【請求項５３】
前記第１の確定モジュールは、前記第１のユーザ画像を取得するように構成される取得ユニットと、前記第１のユーザ画像に対して特徴抽出処理を行い、前記第１のユーザ画像の第１の特徴データを得るように構成される抽出ユニットと、を含む請求項３６〜５２のいずれか一項に記載の装置。
【請求項５４】
前記第２の特徴データは２進数シーケンスを含む請求項３６〜５３のいずれか一項に記載の装置。
【請求項５５】
前記第２の特徴データの次元は前記第１の特徴データの次元より大きい請求項３６〜５４のいずれか一項に記載の装置。
【請求項５６】
前記第１のユーザ画像はユーザの顔画像である請求項３６〜５５のいずれか一項に記載の装置。
【請求項５７】
前記取得ユニットは、カメラにより画像を収集し、第１のユーザ画像を得、又は、端末装置から送信される、前記第１のユーザ画像を含む要求メッセージを受信するように構成される請求項５３に記載の装置。
【請求項５８】
前記第１の確定モジュールは、端末装置から送信される、第１のユーザ画像の第１の特徴データを含む要求メッセージを受信するように構成される請求項３６〜５５のいずれか一項に記載の装置。
【請求項５９】
端末装置へ、前記本人認証結果を示す応答メッセージを送信するように構成される送信モジュールを更に含む請求項３６〜５５のいずれか一項に記載の装置。
【請求項６０】
顔画像を取得するように構成される第２の取得モジュールと、
前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得るように構成される第１の処理モジュールと、
前記整数型の顔特徴データに基づいて、前記端末装置のロックを解除するか否かを確定するように構成される第２の解除モジュールと、を含むロック解除装置。
【請求項６１】
前記第２の取得モジュールは、ユーザのロック解除指示に応答して、顔画像を取得するように構成される請求項６０に記載の装置。
【請求項６２】
前記第１の処理モジュールは、前記顔画像に対して特徴抽出処理を行い、浮動小数点型の顔特徴データを得、前記浮動小数点型の顔特徴データに対して量子化処理を行い、前記整数型の顔特徴データを得るように構成される請求項６０又は６１に記載の装置。
【請求項６３】
前記整数型の顔特徴データは２進数シーケンスを含む請求項６０〜６２のいずれか一項に記載の装置。
【請求項６４】
前記第１の処理モジュールの前に、
前記顔画像が所定の画像要求を満たすか否かを確定するように構成される第２の確定モジュールと、
前記顔画像が所定の画像要求を満たした場合に、前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得るように構成される前記第１の処理モジュールと、を更に含む請求項６０〜６３のいずれか一項に記載の装置。
【請求項６５】
前記第２の解除モジュールは、前記整数型の顔特徴データと整数型データである所定の顔特徴データがマッチングするか否かに応じて、前記端末装置のロックを解除するか否かを確定するように構成される請求項６０〜６４のいずれか一項に記載の装置。
【請求項６６】
顔画像を取得するように構成される第３の取得モジュールと、
前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得るように構成される第２の処理モジュールと、
前記整数型の顔特徴データに基づいて支払を許可するか否かを確定し、又は、サーバーへ前記整数型の顔特徴データを含む支払要求を送信するように構成される第２の支払モジュールと、を含む支払装置。
【請求項６７】
前記第２の処理モジュールは、前記顔画像に対して特徴抽出処理を行い、浮動小数点型の顔特徴データを得、前記浮動小数点型の顔特徴データに対して量子化処理を行い、前記整数型の顔特徴データを得るように構成される請求項６６に記載の装置。
【請求項６８】
前記整数型の顔特徴データは２進数シーケンスを含む請求項６６又は６７に記載の装置。
【請求項６９】
前記第２の処理モジュールの前に、
前記顔画像が所定の画像要求を満たすか否かを確定するように構成される第３の確定モジュールと、
前記顔画像が所定の画像要求を満たした場合に、前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得るように構成される前記第２の処理モジュールと、を更に含む請求項６６〜６８のいずれか一項に記載の装置。
【請求項７０】
前記第３の取得モジュールは、ユーザの支払命令を受信したことに応答して、顔画像を取得するように構成される請求項６６〜６８のいずれか一項に記載の装置。
【請求項７１】
コンピュータプログラムコマンドが記憶されており、前記プログラムコマンドがプロセッサにより実行される時に請求項１〜２４のいずれか一項に記載の本人認証方法のステップを実現し、又は、請求項２５〜３０のいずれか一項に記載のロック解除方法のステップを実現し、又は、請求項３１〜３５のいずれか一項に記載の支払方法のステップを実現するコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項７２】
コンピュータプログラムコマンドを含み、前記プログラムコマンドがプロセッサにより実行される時に請求項１〜２４のいずれか一項に記載の本人認証方法のステップを実現し、又は、請求項２５〜３０のいずれか一項に記載のロック解除方法のステップを実現し、又は、請求項３１〜３５のいずれか一項に記載の支払方法のステップを実現するコンピュータプログラム。
【請求項７３】
第１のプロセッサ、第１のメモリ、第１の通信素子及び第１の通信バスを備え、前記第１のプロセッサ、前記第１のメモリ及び前記第１の通信素子が前記第１の通信バスにより相互の通信を行い、前記第１のメモリが少なくとも１つの実行可能コマンドを格納するように構成され、前記実行可能コマンドにより前記第１のプロセッサに請求項１〜２４のいずれか一項に記載の本人認証方法のステップを実行させる電子機器。
【請求項７４】
第２のプロセッサ、第２のメモリ、第２の通信素子及び第２の通信バスを備え、前記第２のプロセッサ、前記第２のメモリ及び前記第２の通信素子が前記第２の通信バスにより相互の通信を行い、前記第２のメモリが少なくとも１つの実行可能コマンドを格納するように構成され、前記実行可能コマンドにより前記第２のプロセッサに請求項２５〜３０のいずれか一項に記載のロック解除方法のステップを実行させる電子機器。
【請求項７５】
第３のプロセッサ、第３のメモリ、第３の通信素子及び第３の通信バスを備え、前記第３のプロセッサ、前記第３のメモリ及び前記第３の通信素子が前記第３の通信バスにより相互の通信を行い、前記第３のメモリが少なくとも１つの実行可能コマンドを格納するように構成され、前記実行可能コマンドにより前記第３のプロセッサに請求項３１〜３５のいずれか一項に記載の支払方法のステップを実行させる電子機器。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本願は、出願番号が２０１８１０３０１６０７．１であり、出願日が２０１８年４月４日である中国特許出願に基づいて提出され、当該中国特許出願の優先権を主張し、当該中国特許出願の内容の全てが参照によって本願に組み込まれる。
【０００２】
本願の実施例は、データ処理分野に関し、特に、本人認証方法、ロック解除方法、支払方法、装置、記憶媒体、プログラム製品及び電子機器に関する。
【背景技術】
【０００３】
公衆安全問題に対して社会からの関心がますます集められるにつれて、顔識別技術の研究は学界、実業界及び政府に著しく注目されている。顔識別技術において、一般的には、深層学習の方法を用いて顔画像から顔特徴を抽出する。
【０００４】
しかしながら、ユーザの秘密情報の安全性を保証するために、電子機器において情報を伝達する時に顔特徴に対する暗号化及び復号化の操作が必要とされるので、大量の時間及び資源が消耗され、ユーザの体験に影響を及ぼす。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本願の実施例は、本人認証の技術的手段、端末装置のロック解除の技術的手段及び支払の技術的手段を提供することを目的とする。
【０００６】
本願の実施例の第１の態様によれば、本人認証方法を提供する。前記方法は、第１のユーザ画像の第１の特徴データを取得することと、前記第１の特徴データに対して量子化処理を行い、第２の特徴データを得ることと、前記第２の特徴データに基づいて、本人認証結果を得ることと、を含む。
【０００７】
いくつかの実施例では、前記の前記第１の特徴データに対して量子化処理を行い、第２の特徴データを得ることは、符号関数を利用して前記第１の特徴データに対して量子化処理を行い、前記第２の特徴データを得ることを含む。
【０００８】
いくつかの実施例では、前記の前記第１の特徴データに対して量子化処理を行う前に、前記方法は、変換パラメータを利用して、前記第１の特徴データに対して次元拡張変換処理を行い、変換データを得ることを更に含み、前記の前記第１の特徴データに対して量子化処理を行い、第２の特徴データを得ることは、前記変換データに対して量子化処理を行い、前記第２の特徴データを得ることを含む。
【０００９】
いくつかの実施例では、前記の変換パラメータを利用して、前記第１の特徴データに対して次元拡張変換処理を行い、変換データを得ることは、前記第１の特徴データと前記変換パラメータの積を前記変換データとして確定することを含む。
【００１０】
いくつかの実施例では、前記の変換パラメータを利用して、前記第１の特徴データに対して次元拡張変換処理を行う前に、前記方法は、前記変換パラメータに対して初期化を行うことと、少なくとも１つのサンプル特徴データに基づいて、反復終了条件が満たされるまで、初期化された前記変換パラメータに対して反復更新を行うこととを更に含む。
【００１１】
いくつかの実施例では、前記の前記変換パラメータに対して初期化を行うことは、ガウスランダム関数により、前記変換パラメータに対して初期化を行うことを含む。
【００１２】
いくつかの実施例では、前記少なくとも１つのサンプル特徴データに基づいて、初期化された前記変換パラメータに対して反復更新を行うことは、現在の前記変換パラメータに基づいて、前記少なくとも１つのサンプル特徴データのうちの各々のサンプル特徴データに対してそれぞれ次元拡張変換処理を行い、少なくとも１つの変換後のサンプル特徴データを得ることと、前記少なくとも１つの変換後のサンプル特徴データのうちの各々の変換後のサンプル特徴データに対してそれぞれ量子化処理を行い、少なくとも１つの量子化後のサンプル特徴データを得ることと、前記少なくとも１つの量子化後のサンプル特徴データ及び前記少なくとも１つのサンプル特徴データに基づいて、現在の前記変換パラメータを更新することと、を含む。
【００１３】
いくつかの実施例では、前記少なくとも１つのサンプル特徴データは第１のサンプル特徴行列であってよく、前記少なくとも１つの量子化後のサンプル特徴データは第２のサンプル特徴行列であってよく、前記の前記少なくとも１つの量子化後のサンプル特徴データ及び前記少なくとも１つのサンプル特徴データに基づいて、現在の前記変換パラメータを更新することは、前記第２のサンプル特徴行列に対して転置操作を行い、転置後の前記第２のサンプル特徴行列を得ることと、前記転置後の前記第２のサンプル特徴行列と前記第１のサンプル特徴行列を乗算し、乗算後の行列を得ることと、前記乗算後の行列に対して特異値分解処理を行い、第１の直交行列及び第２の直交行列を得ることと、前記第１の直交行列及び前記第２の直交行列に基づいて、変換行列を更新することと、を含む。
【００１４】
いくつかの実施例では、前記の前記第１の直交行列及び前記第２の直交行列に基づいて、変換行列を更新することは、前記第１の直交行列に対してインターセプト操作を行い、インターセプト後の前記第１の直交行列を得ることと、前記第２の直交行列と前記インターセプト後の前記第１の直交行列を乗算し、更新後の前記変換行列を得ることと、を含む。
【００１５】
いくつかの実施例では、前記反復終了条件は、更新後の前記変換パラメータと更新前の前記変換パラメータの間の差異値が所定の差異値以下であることを含む。
【００１６】
いくつかの実施例では、前記変換パラメータは、列数が行数の整数倍である変換行列を含む。
【００１７】
いくつかの実施例では、前記の前記第２の特徴データに基づいて、本人認証結果を得ることは、前記第２の特徴データと所定の特徴データとのマッチング結果に基づいて、前記第１のユーザ画像の本人認証結果を得ることを含む。
【００１８】
いくつかの実施例では、前記の前記第２の特徴データと所定の特徴データとのマッチング結果に基づいて、前記第１のユーザ画像の本人認証結果を得る前に、前記方法は、メモリから、２進数シーケンスである前記所定の特徴データを取得することを更に含む。
【００１９】
いくつかの実施例では、前記方法は、前記本人認証結果が合格した場合に、端末装置のロックを解除することを更に含む。
【００２０】
いくつかの実施例では、前記方法は、前記本人認証結果が合格した場合に、サーバーへ支払要求を送信するか、又は支払要求に応答することを更に含む。
【００２１】
いくつかの実施例では、前記の前記第２の特徴データに基づいて、本人認証結果を得ることは、第２のユーザ画像の第３の特徴データを取得することと、前記第３の特徴データと前記第２の特徴データとのマッチング結果に基づいて、前記第２のユーザ画像の本人認証結果を得ることと、を含む。
【００２２】
いくつかの実施例では、前記方法は、前記第２の特徴データをテンプレートデータベースに記憶することを更に含む。
【００２３】
いくつかの実施例では、前記の第１のユーザ画像の第１の特徴データを取得することは、前記第１のユーザ画像を取得することと、前記第１のユーザ画像に対して特徴抽出処理を行い、前記第１のユーザ画像の第１の特徴データを得ることと、を含む。
【００２４】
いくつかの実施例では、前記の第１のユーザ画像を取得することは、カメラにより画像を収集し、第１のユーザ画像を得ることを含む。
【００２５】
いくつかの実施例では、前記の第１のユーザ画像を取得することは、端末装置から送信される、前記第１のユーザ画像を含む要求メッセージを受信することを含む。
【００２６】
いくつかの実施例では、前記の第１のユーザ画像の第１の特徴データを取得することは、端末装置から送信される、第１のユーザ画像の第１の特徴データを含む要求メッセージを受信することを含む。
【００２７】
いくつかの実施例では、前記方法は、端末装置へ、前記本人認証結果を示す応答メッセージを送信することを更に含む。
【００２８】
いくつかの実施例では、前記第２の特徴データは２進数シーケンスを含む。
【００２９】
いくつかの実施例では、前記第２の特徴データの次元は前記第１の特徴データの次元より大きい。
【００３０】
いくつかの実施例では、前記第１のユーザ画像はユーザの顔画像であってよい。
【００３１】
本願の実施例の第２の態様によれば、ロック解除方法を提供する。前記方法は、顔画像を取得することと、前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得ることと、前記整数型の顔特徴データに基づいて、前記端末装置のロックを解除するか否かを確定することと、を含む。
【００３２】
いくつかの実施例では、前記の顔画像を取得することは、ユーザのロック解除指示に応答して、顔画像を取得することを含む。
【００３３】
いくつかの実施例では、前記の前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得ることは、前記顔画像に対して特徴抽出処理を行い、浮動小数点型の顔特徴データを得ることと、前記浮動小数点型の顔特徴データに対して量子化処理を行い、前記整数型の顔特徴データを得ることと、を含む。
【００３４】
いくつかの実施例では、前記整数型の顔特徴データは２進数シーケンスを含む。
【００３５】
いくつかの実施例では、前記の前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得る前に、前記顔画像が所定の画像要求を満たすか否かを確定することを更に含み、前記の前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得ることは、前記顔画像が所定の画像要求を満たした場合に、前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得ることを含む。
【００３６】
いくつかの実施例では、前記の前記整数型の顔特徴データに基づいて、前記端末装置のロックを解除するか否かを確定することは、前記整数型の顔特徴データと整数型データである所定の顔特徴データがマッチングするか否かに応じて、前記端末装置のロックを解除するか否かを確定することを含む。
【００３７】
本願の実施例の第３の態様によれば、支払方法を提供する。前記方法は、顔画像を取得することと、前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得ることと、前記整数型の顔特徴データに基づいて支払を許可するか否かを確定し、又は、サーバーへ前記整数型の顔特徴データを含む支払要求を送信することと、を含む。
【００３８】
いくつかの実施例では、前記の顔画像を取得することは、ユーザの支払命令を受信したことに応答して、顔画像を取得することを含む。
【００３９】
いくつかの実施例では、前記の前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得ることは、前記顔画像に対して特徴抽出処理を行い、浮動小数点型の顔特徴データを得ることと、前記浮動小数点型の顔特徴データに対して量子化処理を行い、前記整数型の顔特徴データを得ることと、を含む。
【００４０】
いくつかの実施例では、前記整数型の顔特徴データは２進数シーケンスを含む。
【００４１】
いくつかの実施例では、前記の前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得る前に、前記顔画像が所定の画像要求を満たすか否かを確定することを更に含み、前記の前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得ることは、前記顔画像が所定の画像要求を満たした場合に、前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得ることを含む。
【００４２】
本願の上記のいずれか１つの態様において、いくつかの実施例では、前記の顔画像を取得することは、カメラにより画像を収集し、顔画像を得ることを含む。
【００４３】
本願の上記のいずれか１つの態様において、いくつかの実施例では、前記のカメラにより画像を収集し、顔画像を得ることは、カメラにより画像を収集し、ビデオストリームを得ることと、前記ビデオストリームに含まれるマルチフレーム画像に対してフレーム選択処理を行い、顔画像を得ることと、を含む。
【００４４】
本願の上記のいずれか１つの態様において、いくつかの実施例では、前記顔画像は原始画像に対する顔検出により得られたものである。
【００４５】
本願の実施例の第４の態様によれば、本人認証装置を提供する。前記装置は、第１のユーザ画像の第１の特徴データを取得するように構成される第１の確定モジュールと、前記第１の特徴データに対して量子化処理を行い、第２の特徴データを得るように構成される量子化モジュールと、前記第２の特徴データに基づいて、本人認証結果を得るように構成される本人認証モジュールと、を含む。
【００４６】
いくつかの実施例では、前記本人認証装置は上記第１の態様又は第１の態様のいずれか１つの選択可能な実施例における本人認証方法を実行するために用いられ、それに対して、前記本人認証装置は上記第１の態様又は第１の態様のいずれか１つの選択可能な実施例における方法中のステップを実行するためのユニット又はモジュールを含む。
【００４７】
本願の実施例の第５の態様によれば、ロック解除装置を提供する。前記装置は、顔画像を取得するように構成される第２の取得モジュールと、前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得るように構成される第１の処理モジュールと、前記整数型の顔特徴データに基づいて、前記端末装置のロックを解除するか否かを確定するように構成される第２の解除モジュールと、を含む。
【００４８】
いくつかの実施例では、前記ロック解除装置は上記第２の態様又は第２の態様のいずれか１つの選択可能な実施例におけるロック解除方法を実行するために用いられ、それに対して、前記ロック解除装置は上記第２の態様又は第２の態様のいずれか１つの選択可能な実施例における方法中のステップを実行するためのユニット又はモジュールを含む。
【００４９】
本願の実施例の第６の態様によれば、支払装置を提供する。前記装置は、顔画像を取得するように構成される第３の取得モジュールと、前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得るように構成される第２の処理モジュールと、前記整数型の顔特徴データに基づいて支払を許可するか否かを確定し、又は、サーバーへ前記整数型の顔特徴データを含む支払要求を送信するように構成される第２の支払モジュールと、を含む。
【００５０】
いくつかの実施例では、前記支払装置は上記第３の態様又は第３の態様のいずれか１つの選択可能な実施例における支払方法を実行するために用いられ、それに対して、前記支払装置は上記第３の態様又は第３の態様のいずれか１つの選択可能な実施例における方法中のステップを実行するためのユニット又はモジュールを含む。
【００５１】
本願の実施例の第７の態様によれば、別のロック解除装置を提供する。前記装置は、顔画像を収集するように構成されるカメラと、前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得、前記整数型の顔特徴データに基づいて、前記端末装置のロックを解除するか否かを確定するように構成されるプロセッサと、を含む。
【００５２】
いくつかの実施例では、前記ロック解除装置は上記第２の態様又は第２の態様のいずれか１つの選択可能な実施例におけるロック解除方法を実行するために用いられ、それに対して、前記ロック解除装置は上記第２の態様又は第２の態様のいずれか１つの選択可能な実施例における方法中のステップを実行するためのモジュール又はデバイスを含む。
【００５３】
本願の実施例の第８の態様によれば、支払装置を提供する。前記装置は、顔画像を収集するように構成されるカメラと、前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得、前記整数型の顔特徴データに基づいて支払を許可するか否かを確定するように構成されるプロセッサと、を含む。
【００５４】
本願の実施例の第９の態様によれば、支払装置を提供する。前記装置は、顔画像を収集するように構成されるカメラと、前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得るように構成されるプロセッサと、サーバーへ前記整数型の顔特徴データを含む支払要求を送信するように構成される送受信機と、を含む。
【００５５】
本願の実施例の第１０の態様によれば、コンピュータプログラムコマンドが記憶されており、前記プログラムコマンドがプロセッサにより実行される時に上記第１の態様又は第１の態様の任意選択的な実施例における本人認証方法のステップを実現し、又は、前記プログラムコマンドがプロセッサにより実行される時に上記第２の態様又は第２の態様の任意選択的な実施例におけるロック解除方法のステップを実現し、又は、前記プログラムコマンドがプロセッサにより実行される時に上記第３の態様又は第３の態様の任意選択的な実施例における支払方法のステップを実現するコンピュータ可読記憶媒体を提供する。
【００５６】
本願の実施例の第１１の態様によれば、コンピュータプログラムコマンドを備え、前記プログラムコマンドがプロセッサにより実行される時に上記第１の態様又は第１の態様の任意選択的な実施例における本人認証方法のステップを実現し、又は、前記プログラムコマンドがプロセッサにより実行される時に上記第２の態様又は第２の態様の任意選択的な実施例におけるロック解除方法のステップを実現し、又は、前記プログラムコマンドがプロセッサにより実行される時に上記第３の態様又は第３の態様の任意選択的な実施例における支払方法のステップを実現するコンピュータプログラム製品を提供する。
【００５７】
本願の実施例の第１２の態様によれば、第１のプロセッサ、第１のメモリを備え、前記第１のメモリが少なくとも１つの実行可能コマンドを格納するように構成され、前記実行可能コマンドにより前記第１のプロセッサに上記第１の態様又は第１の態様の任意選択的な実施例における本人認証方法のステップを実行させる電子機器を提供する。
【００５８】
本願の実施例の第１３の態様によれば、第２のプロセッサ、第２のメモリを備え、前記第２のメモリが少なくとも１つの実行可能コマンドを格納するように構成され、前記実行可能コマンドにより前記第２のプロセッサに上記第２の態様又は第２の態様の任意選択的な実施例におけるロック解除方法のステップを実行させる電子機器を提供する。
【００５９】
本願の実施例の第１４の態様によれば、第３のプロセッサ、第３のメモリを備え、前記第３のメモリが少なくとも１つの実行可能コマンドを格納するように構成され、前記実行可能コマンドにより前記第３のプロセッサに上記第３の態様又は第３の態様の任意選択的な実施例における支払方法のステップを実行させる電子機器を提供する。
【００６０】
本願の実施例で提供される技術的手段によれば、画像の第１の特徴データを取得し、画像の第１の特徴データに対して量子化処理を行い、画像の第２の特徴データを得、画像の第２の特徴データに基づいて、本人認証結果を得るようになっており、他の方式と比較すれば、本人認証プロセスにいて、特徴データに対して暗号化及び復号化の操作を行う必要がなく、ユーザ情報の安全性を保証すると共に、機器の計算資源を節約し、本人認証の効率を向上させ、それによりユーザの体験を最適化する。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】本願のいくつかの実施例に係る本人認証方法のフローチャートである。
【図２】本願の別のいくつかの実施例に係る本人認証方法のフローチャートである。
【図３】本願のいくつかの実施例に係るロック解除方法のフローチャートである。
【図４】本願のいくつかの実施例に係る支払方法のフローチャートである。
【図５】本願のいくつかの実施例に係る本人認証装置の構造を示すブロック図である。
【図６】本願の別のいくつかの実施例に係る本人認証装置の構造を示すブロック図である。
【図７】本願のいくつかの実施例に係るロック解除装置の構造を示すブロック図である。
【図８】本願のいくつかの実施例に係る支払装置の構造を示すブロック図である。
【図９】本願のいくつかの実施例に係る電子機器の構造を示すブロック図である。
【図１０】本願のいくつかの実施例に係る電子機器の構造を示すブロック図である。
【図１１】本願のいくつかの実施例に係る電子機器の構造を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００６２】
以下、図面（複数の図面において同一な符号が同一な要素を表す）及び実施例を参照しながら、本願の実施例の具体的な実施形態を更に詳細に説明する。以下の実施例は本願を説明するためのものであるが、本願の範囲に制限を加えない。
【００６３】
本願の実施例における「第１の」、「第２の」などの用語は異なるステップ、機器又はモジュールなどを区別するためのものに過ぎず、何の特定の技術の意味を表したり、それらの間の必然な論理の順序を表したりすることもないことが当業者に理解される。
【００６４】
図１は本願のいくつかの実施例に係る本人認証方法のフローチャートである。
【００６５】
ステップＳ１０１において、第１のユーザ画像の第１の特徴データを取得する。
【００６６】
本願の実施例では、画像に含まれる内容として、前記第１のユーザ画像は、ユーザの顔画像又は頭部画像、例えば、ユーザの正面顔画像、ユーザの正面頭部画像、ユーザの正面半身画像、ユーザの正面全身画像などを含んでよい。画像の種類として、前記第１のユーザ画像は、静止画像、又はビデオシークエンス中のビデオフレーム画像であってもよいし、合成画像などであってもよい。本願の実施例では、第１のユーザ画像の実現は限定されない。
【００６７】
前記第１の特徴データは、顔特徴データ又は頭部特徴データ又は上半身特徴データ又は人体特徴データなどを含んでよい。いくつかの実施例では、第１の特徴データは特徴ベクトルであってよく、例えば、前記第１の特徴データは第１のユーザ画像から取得された原始の特徴ベクトル又は処理された特徴ベクトル（以下、第１の特徴ベクトルという）であり、また、該第１の特徴ベクトル中のそれぞれの次元の数値のデータ型は浮動小数点型である。いくつかの実施例では、該第１の特徴ベクトルの次元は１２８次元又は２５６次元又は他の数値であってよく、本願の実施例では該第１の特徴データの実現は限定されない。
【００６８】
いくつかの実施例では、まず第１のユーザ画像を取得し、次に取得された第１のユーザ画像に対して特徴抽出処理を行い、第１のユーザ画像の第１の特徴データを得てよい。ここで、複数種の方式により第１のユーザ画像を取得してよく、いくつかの実施例では、カメラにより画像を収集し、第１のユーザ画像を得、ここで、選択可能に、カメラにより静止画像の収集を行い、第１のユーザ画像を得てよく、又はビデオ収集を行い、ビデオストリームを得、且つビデオストリームからフレーム選択を行って第１のユーザ画像を得てよい。別のいくつかの実施例では、他の機器から第１のユーザ画像を取得し、例えばサーバーにより端末装置から送信される第１のユーザ画像を受信し、又は端末装置から送信されるビデオストリームを受信し、且つビデオストリームが受信された後、ビデオストリームからフレーム選択を行って第１のユーザ画像を得る。なお、機械学習に基づく特徴抽出アルゴリズムにより第１のユーザ画像を処理し、第１の特徴データを得てよい。例えば、特徴抽出のためのニューラルネットワークにより、第１のユーザ画像から抽出して第１のユーザ画像の第１の特徴データを得てよい。本実施例はこれに限定されるものではなく、第１のユーザ画像から第１の特徴データを取得するいかなる実施形態は全てここに適用可能である。別のいくつかの実施例では、更に他の方式により第１の特徴データを取得してよく、例えば、他の機器から該第１の特徴データを受信し、一例において、サーバーにより端末装置から該第１の特徴データを受信するなどとしてよく、本実施例はこれについて何の制限も加えない。上記第１の特徴データ、第１のユーザ画像又はビデオストリームは、端末装置から送信される本人認証要求、ロック解除要求、支払要求又は他の種類のメッセージ中に含まれてよく、本願の実施例はこれに限定されるものではない。
【００６９】
いくつかの実施例では、前記の第１のユーザ画像の第１の特徴データを取得することは、端末装置から送信される、第１のユーザ画像の第１の特徴データを含む要求メッセージを受信することを含む。いくつかの実施例では、前記方法は、端末装置へ、前記本人認証結果を示す応答メッセージを送信することを更に含む。
【００７０】
ステップＳ１０２において、前記第１の特徴データに対して量子化処理を行い、第２の特徴データを得る。
【００７１】
本願の実施例では、前記第２の特徴データは整数型の特徴データを含んでよい。いくつかの実施例では、前記第２の特徴データは第１の特徴ベクトルに対して量子化を行って得られた特徴ベクトル（以下、第２の特徴ベクトルという）であり、また、第２の特徴ベクトル中のそれぞれの次元の数値のデータ型は整数型である。いくつかの実施例では、第２の特徴ベクトルの次元は１０２４次元又は他の数値であってよく、本願の実施例はこれに限定されるものではない。
【００７２】
いくつかの実施例では、該量子化処理はバイナリ量子化処理であってよく、この時に、第１の特徴データを０及び／又は１からなる２進数シーケンスに量子化してよく、即ち第２の特徴データは２進数シーケンスを含む。いくつかの実施例では、符号関数を利用して第１の特徴ベクトル中のそれぞれの要素に対してバイナリ量子化処理を行ってよい。例えば、第１の特徴ベクトル中の要素の値がゼロより大きい時に、１に量子化してよく、第１の特徴ベクトル中の要素の値がゼロ以下である時に、ゼロに量子化してよい。又は、他の方式を利用してバイナリ量子化処理を行ってもよい。別のいくつかの実施例では、第１の特徴データに対して他の方式の量子化処理を行ってもよく、本願の実施例はこれに限定されるものではない。
【００７３】
いくつかの実施例では、第１の特徴データが第１の特徴ベクトルであってよい場合に、第１の特徴ベクトル中の要素に対してそれぞれ量子化を行ってよく、例えば、第１の特徴ベクトル中の要素を０又は１に量子化してよく、又は第１の特徴ベクトル中の要素を１又は２又は他の数値に量子化してよい。本願の選択可能な一実施形態では、第１の特徴ベクトル中のそれぞれの要素を量子化してよく、例えば、第１の特徴ベクトル中の要素を０、１又は２に量子化してよく、又は第１の特徴ベクトル中の要素を１、２、３又は４などに量子化してよく、本願の実施例はこれに限定されるものではない。なお、第２の特徴データの次元は第１の特徴データの次元と同一であってよく、又は、本人識別の正確性の向上に寄与するように第１の特徴データの次元より大きくてよい。
【００７４】
ステップＳ１０３において、前記第２の特徴データに基づいて、本人認証結果を得る。
【００７５】
ここで、前記本人認証結果は本人認合格又は本人認証不合格を含む。
【００７６】
いくつかの実施形態では、該第１のユーザ画像はユーザに対して本人認証を行うプロセスで収集された画像であってよい。この時に、前記第２の特徴データと所定の特徴データとのマッチング結果に基づいて、第１のユーザ画像の本人認証結果を得てよい。ここで、いくつかの実施例では、前記所定の特徴データは第１の特徴データと同一な方式により量子化処理された後得られた量子化特徴データであってよく、例えば１つ又は複数の整数型特徴ベクトルを含んでよく、本願の実施例はこれに限定されるものではない。いくつかの実施例では、前記所定の特徴データは２進数シーケンスである。電子機器に識別され実行される機器コマンドは２進数で表されるので、２進数シーケンスであってよい所定の特徴データを用いれば本人認証の速度を高めることができる。例えば、前記第２の特徴データが所定の特徴データとマッチングした時に、前記本人認証に合格した第１のユーザ画像の本人認証結果を得ることができ、前記第２の特徴データが所定の特徴データとマッチングしていない時に、本人認証に合格しなかった前記第１のユーザ画像の本人認証結果を得ることができる。ここで、いくつかの実施例では、前記第２の特徴データと所定の特徴データとのマッチング結果に基づいて、第１のユーザ画像の本人認証結果を得る前に、メモリから前記所定の特徴データを取得する。いくつかの実施例では、前記第２の特徴データが整数型の顔特徴ベクトルであり、且つ前記所定の特徴データが整数型の顔特徴ベクトルである時に、２つの顔特徴ベクトルの類似度を確定し、前記類似度と所定の類似度閾値の比較結果により２つの顔特徴ベクトルのマッチング結果を確定する。前記類似度が所定の類似度閾値より大きい時に、２つの顔特徴ベクトルがマッチングしたと確定する。前記類似度が所定の類似度閾値以下である時に、２つの顔特徴ベクトルがマッチングしていないと確定する。ここで、前記所定の類似度閾値を実際の需要に応じて当業者により設定し又はデフォルト値にしてよく、本願の実施例はこれについて何の制限も加えない。本願の実施例は他の方式によりマッチングするか否かを確定してもよく、本願の実施例はこれに限定されるものではない。
【００７７】
端末装置のロック解除を行うシーンにおいて、第１のユーザ画像はユーザの顔画像であってよい。それに対して、前記第１の特徴データはユーザの浮動小数点型の顔特徴データであってよく、前記第２の特徴データはユーザの整数型の顔特徴データであってよい。ユーザの整数型の顔特徴データが端末装置中の所定の整数型の顔特徴データとマッチングした時に、ユーザが本人認証に合格したとされ、端末装置のロックを自動的に解除できる。端末装置のロックを解除するプロセスにおいて、更に整数型の顔特徴データに対して暗号化及び復号化の操作を行う必要がなく、ユーザ情報の安全性を保証すると共に、端末装置の計算資源を節約し、本人認証の効率を高め、それによりユーザの体験を最適化する。
【００７８】
消費支払を行うシーンにおいて、第１のユーザ画像はユーザの顔画像であってよい。それに対して、前記第１の特徴データはユーザの浮動小数点型の顔特徴データであってよく、前記第２の特徴データはユーザの整数型の顔特徴データであってよい。ユーザの整数型の顔特徴データがサーバー中の所定の整数型の顔特徴データとマッチングした時に、ユーザが本人認証に合格したとされ、端末装置によりサーバーへ支払要求を送信し又はサーバーにより端末装置の支払要求に応答する。消費支払プロセスにおいて、更に整数型の顔特徴データに対して暗号化及び復号化の操作を行う必要がなく、ユーザ情報の安全性を保証すると共に、サーバーの計算資源を節約し、本人認証の効率を高め、それによりユーザの体験を最適化する。
【００７９】
いくつかの実施形態では、該第１のユーザ画像はユーザ登録プロセスで収集された画像であってよい。この時に、更に第２のユーザ画像の第３の特徴データを取得し、前記第３の特徴データと前記第２の特徴データとのマッチング結果に基づいて、第２のユーザ画像の本人認証結果を得てよい。ここで、いくつかの実施例では、前記第３の特徴データは第２のユーザ画像の特徴データに対して量子化処理を行って得られた特徴データであってよい。この時に、更に該第２の特徴データをテンプレートデータベースとして記憶し、本人認証を行うたびにテンプレートデータベースから該第２の特徴データを取得してよいが、本願の実施例はこれに限定されるものではない。
【００８０】
本実施例で提供される本人認証方法によれば、画像の第１の特徴データを取得し、画像の第１の特徴データに対して量子化処理を行い、画像の第２の特徴データを得、画像の第２の特徴データに基づいて、本人認証結果を得るようになっており、他の方式と比較すれば、本人認証プロセスにおいて、特徴データに対して暗号化及び復号化の操作を行う必要がなく、ユーザ情報の安全性を保証すると共に、機器の計算資源を節約し、本人認証の効率を高め、それによりユーザの体験を最適化する。
【００８１】
本実施例の本人認証方法は画像又はデータ処理能力を有する任意の適宜な端末装置又はサーバーにより実行可能であり、ここで、該端末装置は、カメラ、端末、携帯端末、パーソナルコンピュータ、サーバー、車載機器、エンタテインメント装置、広告装置、パーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ）、タブレット型コンピュータ、ノートパソコン、携帯型ゲーム機、スマートグラス、スマートウォッチ、ウェアラブルデバイス、仮想ディスプレイ又は表示拡張装置（例えば、Ｇｏｏｇｌｅ  Ｇｌａｓｓ、Ｏｃｕｌｕｓ  Ｒｉｆｔ、Ｈｏｌｏｌｅｎｓ、Ｇｅａｒ  ＶＲ）などを含むが、これらに限定されなく、本願の実施例はこれについて制限を加えない。
【００８２】
図２は本願の別のいくつかの実施例に係る本人認証方法のフローチャートである。
【００８３】
ステップＳ２０１において、第１のユーザ画像の第１の特徴データを取得する。本実施例では、前記第１のユーザ画像はユーザの顔画像であってよい。それに対して、前記第１の特徴データは浮動小数点型の顔特徴ベクトルを含んでよい。それぞれの人物の顔特徴差異が著しいため、顔特徴データにより本人認証を行えば本人認証の正確度を保証することができる。
【００８４】
ステップＳ２０２において、変換パラメータを利用して、前記第１の特徴データに対して次元拡張変換処理を行い、変換データを得る。いくつかの実施例では、変換パラメータを利用して、前記第１の特徴データに対して次元拡張変換処理を行う時に、前記第１の特徴データと前記変換パラメータの積を前記変換データとして確定してよい。例えば、前記第１の特徴データが第１の特徴ベクトルであり、且つ前記変換パラメータが変換行列である時に、第１の特徴ベクトルと変換行列を乗算して、特徴変換ベクトルを得ることができ、この時に、変換データは該特徴変換ベクトルである。以上の説明は例示的なものに過ぎず、いくつかの実施例では、更に他の方式により第１の特徴データに対して次元拡張処理を行ってよく、本願の実施例はこれに限定されるものではないことが理解される。
【００８５】
いくつかの実施例では、前記変換パラメータは予め確定されたものであり、つまり、変換パラメータを利用して、前記第１の特徴データに対して次元拡張変換処理を行う前に、前記変換パラメータを確定する必要がある。例えば、変換パラメータは人為的に定義され、所定の計算規則により確定されたものであってもよいし、トレーニングにより得られたものなどであってもよい。例えば、前記変換パラメータに対して初期化を行い、更に少なくとも１つのサンプル特徴データに基づいて、反復終了条件が満たされるまで、初期化された前記変換パラメータに対して反復更新を行ってよい。いくつかの実施例では、該少なくとも１つのサンプル特徴データは他の機器から取得されたものであってもよいし、少なくとも１つのサンプル画像のうちのそれぞれのサンプル画像に対してそれぞれ特徴抽出処理を行って得られた少なくとも１つのサンプル特徴データであってもよい。ここで、サンプル特徴データの取得及び初期化は同時に実行されてもよいし、任意の前後順序で実行されてもよく、本願の実施例はこれについて制限を加えない。
【００８６】
いくつかの実施例では、前記反復終了条件は、更新後の前記変換パラメータと更新前の前記変換パラメータの間の差異値が所定の差異値以下であることを含む。又は、反復終了条件は、反復回数が所定の閾値に達したことを含んでもよく、又は両者の組合せなどであってもよく、ここで、前記所定の差異値及び所定の閾値は当業者により実際の需要に応じて設定され又はデフォルト値とされてよく、本願の実施例はこれについて何の制限も加えない。一例において、変換パラメータが変換行列である場合に、前記反復終了条件は、更新後の前記変換行列と更新前の前記変換行列の間のハミング距離値が所定のハミング距離値以下であることを含む。例えば、更新後の前記変換行列と更新前の前記変換行列の対応する位置での要素を比較し、同一である場合に、該対応する位置でのハミング距離が０となり、同一でない場合に、該対応する位置でのハミング距離が１となり、行列中の全ての位置でのハミング距離値を加算して、更新後の変換行列と更新前の変換行列の間のハミング距離値を得る。本願の実施例はこれに限定されるものではなく、反復更新から変換行列を得るいかなる反復終了条件は全てここに適用可能であり、本実施例はこれについて何の制限も加えないことを理解できる。例えば、反復回数が反復終了回数に達した時に、最終回の反復で更新して得られた変換行列を反復更新で得られる変換行列とする。
【００８７】
いくつかの実施例では、前記変換パラメータに対して初期化を行う時に、ガウスランダム関数により、前記変換パラメータに対して初期化を行ってよい。例えば、前記変換パラメータに変換行列を含む時に、前記変換行列の行数及び列数をガウスランダム関数の入力パラメータとし、次にガウスランダム関数により前記変換行列の行数及び列数に基づいて前記変換行列に対して初期化を行ってよい。いくつかの実施例では、初期化の変換行列の行数及び列数は等しくてよく、また該行数及び列数はいずれも第１の変換パラメータの次元より大きいが、本願の実施例はこれに限定されるものではない。初期化により得られた変換行列中の要素のデータ型は浮動小数点型である。
【００８８】
いくつかの実施例では、前記変換行列の行数は前記第１の特徴データの次元であり、前記変換行列の列数は前記第２の特徴データの次元であり、また、前記第２の特徴データの次元は前記第１の特徴データの次元の整数倍であり、つまり、前記変換行列の列数は行数の整数倍である。例えば、前記第１の特徴データが２５６次元の特徴ベクトルであり、且つ前記変換データが１０２４次元の特徴変換ベクトルである時に、前記変換行列の行数及び列数はそれぞれ２５６及び１０２４であり、前記変換行列の列数は行数の４倍であるが、本願の実施例はこれに限定されるものではない。
【００８９】
いくつかの実施例では、少なくとも１つのサンプル画像のうちのそれぞれのサンプル画像に対してそれぞれ特徴抽出処理を行う時に、特徴抽出のためのニューラルネットワークにより、少なくとも１つのサンプル画像のうちのそれぞれのサンプル画像に対してそれぞれ特徴抽出処理を行い、少なくとも１つのサンプル特徴データを得てよい。ここで、いくつかの実施例では、サンプル特徴データはサンプル特徴ベクトルを含んでよく、サンプル特徴ベクトル中の要素のデータ型は浮動小数点型であってよく、サンプル特徴ベクトルの次元数は変換行列の使用により確定してよい。例えば、変換行列が１２８次元の顔特徴ベクトルを５１２次元の顔特徴ベクトルに変換するために用いられる時に、変換行列の反復更新のための顔サンプル特徴ベクトルの次元は１２８次元である。変換行列が２５６次元の顔特徴ベクトルを１０２４次元の顔特徴ベクトルに変換するために用いられる時に、変換行列の反復更新のための顔サンプル特徴ベクトルの次元は２５６次元である。つまり、変換行列の反復更新のためのサンプル特徴データの次元要は第１の特徴データの次元と同一である。本実施例はこれに限定されるものではなく、サンプル画像からサンプル特徴データを取得するいかなる実施形態もここに適用可能であり、本実施例はこれについて何の制限も加えないことが理解される。
【００９０】
いくつかの実施例では、前記少なくとも１つのサンプル特徴データに基づいて、初期化された前記変換パラメータに対して反復更新を行う時に、更新するたびに、現在の前記変換パラメータに基づいて、前記少なくとも１つのサンプル特徴データのうちの各々のサンプル特徴データに対してそれぞれ次元拡張変換処理を行い、少なくとも１つの変換後のサンプル特徴データを得、前記少なくとも１つの変換後のサンプル特徴データのうちの各々の変換後のサンプル特徴データに対してそれぞれ量子化処理を行い、少なくとも１つの量子化後のサンプル特徴データを得、前記少なくとも１つの量子化後のサンプル特徴データ及び前記少なくとも１つのサンプル特徴データに基づいて、現在の前記変換パラメータを更新するという方式で行われる。
【００９１】
いくつかの実施形態では、先に少なくとも１つのサンプル特徴ベクトルにより第１のサンプル特徴行列を構築し、次に第１のサンプル特徴行列に基づいて、初期化された変換行列に対して反復更新を行ってよい。いくつかの実施例では、現在の前記変換行列に基づいて、前記第１のサンプル特徴行列中のそれぞれのサンプル特徴ベクトルに対してそれぞれ次元拡張変換処理を行い、サンプル特徴変換ベクトルにより構築されたサンプル特徴変換行列を得、更にサンプル特徴変換行列中のそれぞれのサンプル特徴変換ベクトルに対してそれぞれ量子化処理を行い、量子化されたサンプル特徴ベクトルにより構築された第２のサンプル特徴行列を得、更に前記第１のサンプル特徴行列及び前記第２のサンプル特徴行列に基づいて、現在の前記変換行列を更新する。一例において、以下の式１により前記第１のサンプル特徴行列中のそれぞれのサンプル特徴ベクトルに対してそれぞれ次元拡張変換処理及び量子化処理を行ってよい。
【００９２】
Ｂ＝ｓｉｇｎ（ＸＲ）                                            式１
ただし、Ｘは第１のサンプル特徴行列を表し、Ｒは変換行列を表し、ｓｉｇｎ（＊）は符号関数を表し、Ｂは第２のサンプル特徴行列を表す。行列Ｘ中のそれぞれの要素のデータ型が浮動小数点型であり、且つ行列Ｒ中のそれぞれの要素のデータ型が浮動小数点型であるため、符号関数を利用して、乗算した後得られた行列中のそれぞれの要素に対して量子化処理を行ってよい。例えば、該行列中の要素の数値がゼロより大きい時に、該要素の数値を１に量子化してよく、そうでなければ、該要素の数値を０に量子化してよいが、本願の実施例はこれに限定されるものではない。
【００９３】
いくつかの実施例では、前記少なくとも１つの量子化後のサンプル特徴データ及び前記少なくとも１つのサンプル特徴データに基づいて、現在の前記変換パラメータを更新する時に、前記第２のサンプル特徴行列に対して転置操作を行い、転置後の前記第２のサンプル特徴行列を得、前記転置後の前記第２のサンプル特徴行列と前記第１のサンプル特徴行列を乗算し、乗算後の行列を得、前記乗算後の行列に対して特異値分解処理を行い、第１の直交行列及び第２の直交行列を得、前記第１の直交行列及び前記第２の直交行列に基づいて、変換行列を更新する。ここで、前記第１のサンプル特徴行列は少なくとも１つのサンプル特徴データを含み、前記第２のサンプル特徴行列は少なくとも１つの量子化後のサンプル特徴データを含む。
【００９４】
いくつかの実施例では、第１の直交行列の行数又は列数は第２の特徴データの次元と等しくてよく、第２の直交行列の列数又は行数は第１の特徴データの次元と等しい。この時に、いくつかの実施例では、前記第１の直交行列及び前記第２の直交行列に基づいて、変換行列を更新する時に、前記第１の直交行列に対してインターセプト操作を行い、インターセプト後の前記第１の直交行列を得、次に、前記第２の直交行列と前記インターセプト後の前記第１の直交行列を乗算し、更新後の前記変換行列を得る。
【００９５】
一例において、第１のサンプル特徴行列がｎ×２５６、第２のサンプル特徴行列がｎ×１０２４の行列であるとすれば、転置された第２のサンプル特徴行列と第１のサンプル特徴行列を乗算した後得られた行列が１０２４×２５６の行列であり、該乗算後の行列に対して特異値分解を行えば、１０２４×１０２４の第１の直交行列と２５６×２５６の第２の直交行列及び２５６×１０２４の対角行列を得ることができる。次に、１０２４×１０２４の第１の直交行列と２５６×２５６の第２の直交行列により、前記変換行列を更新することができる。例えば、先に１０２４×１０２４の第１の直交行列に対して横方向にインターセプトを行い、２５６×１０２４のインターセプト後の第１の直交行列を得、次に２５６×２５６の第２の直交行列と２５６×１０２４のインターセプト後の第１の直交行列を乗算し、該変換行列の更新結果を得ることができる。
【００９６】
ステップＳ２０３において、前記変換データに対して量子化処理を行い、前記第２の特徴データを得る。
【００９７】
本願の実施例では、直接第１の特徴データに対して量子化処理を行ってよもよいし、第１の特徴データに対して１種又は複数種の処理を行い、且つ処理後の第１の特徴データに対して量子化処理を行ってもよい。本実施例では、前記変換データは、変換パラメータを利用して、前記第１の特徴データに対して次元拡張変換処理を行って得られたものである。更に前記変換データに対して量子化処理を行うことで前記第２の特徴データを得ることができる。それにより、第２の特徴データができるだけ完全に第１の特徴データにより特徴付けられる画像特徴を特徴付けることを保証し、データ処理の正確度を高めることができる。
【００９８】
ステップＳ２０４において、前記第２の特徴データに基づいて、本人認証結果を得る。
【００９９】
このステップＳ２０４は上記ステップＳ１０３と同様であるため、ここで繰り返して説明しない。
【０１００】
本願の実施例で提供される技術的手段によれば、画像の第１の特徴データを取得し、画像の第１の特徴データに対して次元拡張変換処理を行い、画像の変換データを得、画像の変換データに対して量子化処理を行い、画像の第２の特徴データを得、更に画像の第２の特徴データに基づいて、本人認証結果を得るようになっており、他の方式と比較すれば、本人認証プロセスにおいて、特徴データに対して暗号化及び復号化の操作を行う必要がなく、ユーザ情報の安全性を保証すると共に、機器の計算資源を節約し、本人認証の効率を高め、それによりユーザの体験を最適化する。なお、更に本人認証の正確度を高めることができる。本実施例の本人認証方法は画像又はデータ処理能力を有する任意の適宜な端末装置又はサーバーにより実行可能であり、ここで、該端末装置は、カメラ、端末、携帯端末、パーソナルコンピュータ、サーバー、車載機器、エンタテインメント装置、広告装置、パーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ）、タブレット型コンピュータ、ノートパソコン、携帯型ゲーム機、スマートグラス、スマートウォッチ、ウェアラブルデバイス、仮想ディスプレイ又は表示拡張装置（例えば、Ｇｏｏｇｌｅ  Ｇｌａｓｓ、Ｏｃｕｌｕｓ  Ｒｉｆｔ、Ｈｏｌｏｌｅｎｓ、Ｇｅａｒ  ＶＲ）などを含むが、これらに限定されなく、本願の実施例はこれについて制限を加えない。
【０１０１】
図３は本願のいくつかの実施例に係るロック解除方法のフローチャートである。
【０１０２】
ステップＳ３０１において、顔画像を取得する。
【０１０３】
本願の実施例では、端末装置がロックされた場合に顔画像を取得することができる。いくつかの実施例では、ユーザによる端末装置のロック解除指示に応答して、端末装置のカメラによりユーザの顔画像を取得してよく、又はサーバーにより端末装置から送信される顔画像を受信してよい。ここで、端末装置のカメラによりユーザの正面顔画像又は他の姿態の顔画像が取得され、本願の実施例はこれに限定されるものではない。又は、端末装置に対してロック解除フローを行う必要があると確定された他の場合に顔画像を取得してもよく、本願の実施例はこれに限定されるものではない。
【０１０４】
ステップＳ３０２において、前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得る。
【０１０５】
いくつかの実施例では、まず前記顔画像に対して特徴抽出処理を行い、浮動小数点型の顔特徴データを得、更に浮動小数点型の顔特徴データに対して量子化処理を行い、整数型の顔特徴データ（第１の整数型の顔特徴データと呼んでもよい）を得る。いくつかの実施例では、まず前記顔画像に対して特徴抽出処理を行い、浮動小数点型の顔特徴データを得、浮動小数点型の顔特徴データに対して次元拡張変換処理を行い、浮動小数点型顔特徴変換データを得、最後に、浮動小数点型顔特徴変換データに対して量子化処理を行い、整数型の顔特徴データを得る。いくつかの実施例では、更に他の方式により整数型の顔特徴データを得てよく、本願の実施例はこれに限定されるものではない。
【０１０６】
ステップＳ３０３において、前記整数型の顔特徴データに基づいて、前記端末装置のロックを解除するか否かを確定する。
【０１０７】
いくつかの実施例では、整数型の顔特徴データと所定の顔特徴データがマッチングするか否かを確定し、前記整数型の顔特徴データと前記所定の顔特徴データがマッチングしたと確定した時に、端末装置のロックを解除してよい。
【０１０８】
いくつかの実施例では、該方法をサーバーにより実行し且つＳ３０３で端末装置のロックを解除すると確定した場合、端末装置へロック解除コマンドを送信してよいが、本願の実施例はこれに限定されるものではない。いくつかの実施例では、端末装置のロックを解除した後、端末装置のディスプレイスクリーンはロック画面からユーザロック解除画面に変換可能であり、例えばアプリケーションリスト又はユーザにより設定され又はデフォルトされたロック解除画面画像を表示し、また、ユーザに端末装置の一部又は全部を使用する権限を持たせるなどのことが可能であり、本願の実施例はこれについて制限を加えない。
【０１０９】
本願の実施例では、該所定の顔特徴データは端末装置又はサーバーに記憶された特徴ベクトルであり、また、該所定の顔特徴データは整数型特徴ベクトルであってよい。一例において、整数型の顔特徴データと所定の顔特徴データの類似度を確定し、前記類似度と所定の閾値を比較し、前記類似度が所定の閾値以上である場合に、整数型の顔特徴データと所定の顔特徴データがマッチングしたと確定してよいが、本願の実施例は他の方式によりマッチングするか否かを確定してもよく、本願の実施例はこれに限定されるものではない。
【０１１０】
いくつかの実施例では、Ｓ３０１の前に、前記方法は、第２の顔画像を取得し、前記第２の顔画像を処理し、第２の整数型の顔特徴データを得、前記第２の整数型の顔特徴データをテンプレートデータベースに記憶することを更に含む。いくつかの実施例では、端末装置又はサーバーは、顔画像を取得した後、直接特徴抽出処理を行ってもよく、又は、特徴抽出処理を行う前に取得された顔画像が所定の画像条件を満たすか否かを確定してもよく、ここで、所定の画像条件は、画像品質が所定の品質条件に達したこと、開眼状態であること、顔姿態が所定の姿態条件を満たしたこと、閉口状態であること、顔部領域のサイズが所定のサイズ条件に達したこと、顔部領域における遮蔽された部分が所定の遮蔽条件を満たしたこと、画像光照射条件が所定の光照射条件を満たしたか否かのことなどのいずれか１種又は複数種を含む。例えば、例えば、該顔画像に対して開閉眼検出を行って両方の目の少なくとも一方の状態を確定してよく、この時に、両方の目がいずれも閉眼状態であると確定した場合に、顔画像が所定の画像条件を満たしていないと確定して、ユーザの睡眠状態で他人が許可されずに本人認証を行うことを防止することができ、それに対して、両方の目がいずれも開眼状態であり又は少なくとも片目が開眼状態であると確定した時のみに、顔画像が所定の画像条件を満たしたと確定することができ、更に、例えば、顔画像に対して開閉口検出を行い、閉口状態のみで顔画像が所定の画像条件を満たしたと確定することができ、更に、例えば、顔画像中の顔姿態が正面顔であり又は正面顔に対する３つの方向中のいずれか１つ又は複数の方向の偏向角度が所定の範囲にある場合のみに、顔画像が所定の画像条件を満たしたと確定することができ、ここで、この３つの方向はロール角−ピッチ角−ヨー角（Ｒｏｌｌ−Ｐｉｔｃｈ−Ｙａｗ）又は他の種類の座標系対応方向であってよく、更に、例えば、顔画像中の顔部領域のサイズ（例えば顔枠のサイズ）を確定してよく、ここで、該サイズは画素サイズ又は割合であってよく、また、該顔部領域のサイズが所定のサイズ閾値を超えた時のみに、所定の画像条件を満たしたと確定し、一例として、顔領域が顔画像の６０％を占め、所定より５０％高い場合に、顔画像が所定の画像条件を満たしたと確定することができ、更に、例えば、顔画像中の顔領域が遮蔽されたか否か、遮蔽された割合、又は特定の部位又は領域が遮蔽されたか否かについて確定し、それにより顔画像が所定の画像条件を満たしたか否かを判定することができ、更に、例えば、顔画像の光照射条件が所定の光照射条件を満たしたか否かを確定することができ、照射光が暗い場合に顔画像が所定の画像条件を満たしていないと確定し、更に、例えば、顔画像の画像品質、例えば鮮鋭であるか否かなどを確定してよく、又は更に他の条件を含んでよく、本願の実施例はこれについて制限を加えない。この時に、顔画像が所定の画像条件を満たしたと確定した時のみに、顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得てよいが、本願の実施例はこれに限定されるものではない。
【０１１１】
いくつかの実施例では、前記第２の顔画像に対して、前記Ｓ３０１で取得られた顔画像（第１の顔画像と呼んでもよい）と類似する処理を行い、第２の整数型の顔特徴データを得てよい。それにより、テンプレートデータベースに記憶された所定の顔特徴データを整数型の顔特徴データにし、ユーザの顔登録を実現し、後続の顔によるロック解除フローに認証の根拠を提供することができる。
【０１１２】
本実施例で提供されるロック解除方法によれば、顔画像を取得し、更に前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得、更に前記整数型の顔特徴データに基づいて、端末装置のロックを解除するか否かを確定するようになっており、他の方式と比較すれば、端末装置のロックを解除するプロセスにおいて、顔特徴データに対して暗号化及び復号化の操作を行う必要がなく、ユーザ情報の安全性を保証すると共に、計算資源を節約し、本人認証の効率を高め、それによりユーザの体験を最適化する。
【０１１３】
図４は本願のいくつかの実施例に係る支払方法のフローチャートである。
【０１１４】
ステップＳ４０１において、顔画像を取得する。
【０１１５】
本願の実施例では、ユーザの支払指示に応答して、端末装置のカメラにより顔画像を取得し、又はサーバーにより端末装置から送信される顔画像を受信してもよいし、支払操作を行う必要があると確定した他の場合に顔画像を取得してもよく、本願の実施例はこれに限定されるものではない。いくつかの実施例では、前記の顔画像を取得することは、ユーザの支払命令を受信したことに応答して、顔画像を取得することを含む。
【０１１６】
ステップＳ４０２において、前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得る。
【０１１７】
いくつかの実施例では、まず前記顔画像に対して特徴抽出処理を行い、浮動小数点型の顔特徴データを得、更に浮動小数点型の顔特徴データに対して量子化処理を行い、整数型の顔特徴データを得る。
【０１１８】
いくつかの実施例では、まず前記顔画像に対して特徴抽出処理を行い、ユーザの浮動小数点型の顔特徴データを得、浮動小数点型の顔特徴データに対して次元拡張変換処理を行い、顔特徴変換データを得、更に顔特徴変換データに対して量子化処理を行い、整数型の顔特徴データを得る。
【０１１９】
ステップＳ４０３において、サーバーへ前記整数型の顔特徴データを含む支払要求を送信し、又は、整数型の顔特徴データに基づいて、支払を許可するか否かを確定する。
【０１２０】
本願の実施例では、端末装置によりサーバーへ整数型の顔特徴データを含む支払要求を送信し、例えば、該支払要求は更に支払金額及び／又はユーザ識別情報などを含んでもよく、本願の実施例はこれに限定されるものではない。一般的に言えば、端末装置は整数型の顔特徴データをパスワードとしてサーバーへ送信し、サーバーは該整数型の顔特徴データにより現在の取引を認証する。又は、端末装置は整数型の顔特徴データに基づいて、支払を許可するか否かを確定する。いくつかの実施例では、上記方法はサーバーにより実行されてもよく、この時に、サーバーは整数型の顔特徴データを取得した後、該整数型の顔特徴データに基づいて、支払を許可するか否かを確定してよい。例えば、該整数型の顔特徴データが所定の顔特徴データ（例えば、ローカルに記憶された整数型の顔特徴データ）とマッチングすると確定した時に、サーバー又は端末装置は支払を許可し、所定の顔特徴データに関連する口座から取引金額を差し引く。
【０１２１】
いくつかの実施例では、端末装置又はサーバーは顔画像を取得した後、直接特徴抽出処理を行ってもよく、又は、特徴抽出処理を行う前に、取得された顔画像が所定の画像条件を満たすか否かを確定してもよく、ここで、所定の画像条件は画像品質が所定の品質条件に達したこと、画像中の顔が開眼状態であること、顔姿態が所定の姿態条件を満たしたこと、画像中の顔が閉口状態であること、顔部領域のサイズが所定のサイズ条件に達したこと、顔部領域における遮蔽された部分が所定の遮蔽条件を満たしたこと、画像光照射条件が所定の光照射条件を満たしたことなどの少なくとも１種を含んでよい。例えば、取得された顔画像中の顔姿態と正方向の間の偏差が所定の範囲内に存在しない場合に、例えば２０°より大きい場合に、顔画像が所定の画像条件を満たしていないと確定し、更に、例えば、顔画像の画像解像度が所定の解像度１０２４×７２０より低い場合に、顔画像が所定の画像条件を満たしていないと確定し、更に、例えば、顔画像中の人物の両方の目がいずれも閉眼状態である場合に、顔画像が所定の画像条件を満たしていないと確定するなどのことができる。この時に、顔画像が所定の画像条件を満たすと確定した時のみに、顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得てよいが、本願の実施例はこれに限定されるものではない。
【０１２２】
いくつかの実施例では、Ｓ４０１の前に、前記方法は、第２の顔画像を取得し、前記第２の顔画像を処理し、第２の整数型の顔特徴データを得ることと、該第２の整数型の顔特徴データをテンプレートデータベースに記憶し、又はサーバーへ該第２の整数型の顔特徴データを含む顔支払登録要求を送信することと、を更に含む。
【０１２３】
いくつかの実施例では、前記第２の顔画像に対して、Ｓ４０１で取得された顔画像（第１の顔画像と呼んでもよい）と類似する処理を行い、第２の整数型の顔特徴データを得てよい。
【０１２４】
サーバーは端末装置から送信される顔支払登録要求を受信した後、該第２の整数型の顔特徴データを記憶し、それを取引支払の認証の根拠としてよい。なお、サーバーは、更に、今回の顔支払登録が成功した否かを指示するように、端末装置へ顔支払登録応答を送信してもよい。
【０１２５】
いくつかの実施例では、ステップＳ４０４を含んでもよく、ステップＳ４０４において、端末装置はサーバーが前記支払要求に応答した支払応答を受信する。本願の実施例では、端末装置はサーバーから前記支払要求に対応する支払応答を受信して、該支払要求が許可されたか否かを通知する。
【０１２６】
本実施例で提供される支払方法によれば、顔画像を取得し、顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得、また、サーバーへ整数型の顔特徴データを含む支払要求を送信し又は整数型の顔特徴データに基づいて支払を許可するか否かを確定するようになっており、他の方式と比較すれば、消費支払プロセスにおいて、顔特徴データに対して暗号化及び復号化の操作を行う必要がなく、ユーザ情報の安全性を保証すると共に、計算資源を節約し、本人認証の効率を高め、それによりユーザの体験を最適化する。
【０１２７】
本願の上記のいずれか１つの実施例では、前記の顔画像を取得することは、カメラにより画像を収集し、顔画像を得ることを含む。前記のカメラにより画像を収集し、顔画像を得ることは、カメラにより画像を収集し、ビデオストリームを得ることと、前記ビデオストリームに含まれるマルチフレーム画像に対してフレーム選択処理を行い、顔画像を得ることと、を含む。前記顔画像は原始画像に対する顔検出により得られたものである。
【０１２８】
顔特徴は一般的に浮動小数点数の形式で記憶される。顔によるロック解除、顔による支払などの顔識別技術において、端末装置で顔特徴に対して暗号化、復号化の操作を行う必要があり、しかしながら、このような暗号化、復号化の操作は多くの時間及び資源を消耗する。本願の実施例では、抽出された浮動小数点数の顔特徴に対してバイナリ量子化を行い、即ち、浮動小数点型特徴を０及び／又は１からなる２値特徴に変換して、この問題を解決する。いくつかの実施例では、顔画像から１２８又は２５６次元の浮動小数点型特徴（即ち、顔特徴）を抽出し、抽出された顔特徴に対して反復量子化トレーニングを行い、特徴変換行列Ｒを生成し、変換行列Ｒにより、顔画像に対応する顔特徴を２値特徴に変換してよく、このようにして、端末装置で情報を伝達するプロセスで更に顔特徴に対して暗号化及び復号化の操作を行う必要がなく、それにより計算時間及び資源を節約する。
【０１２９】
量子化処理は、元の浮動小数点型特徴を整数型特徴に量子化し、特徴の次元が変わらなくても、一定の精度を失う。量子化した後の精度の問題（即ち、量子化された特徴が量子化前の情報を失わないのを保証すること）を解決するために、いくつかの実施例では、更に反復量子化アルゴリズムを最適化することになり、具体的には、量子化された２値特徴に対して次元拡張操作を行い、例えば、５１２次元又は１０２４次元整数型特徴により元の１２８又は２５６次元浮動小数点型特徴を表す。一般的には、量子化処理が通常画像検索分野に用いられ、且つ次元削減操作が採用され、しかし、本願の実施例では次元拡張操作により量子化された特徴に含まれる情報を豊富にして、顔識別の正確度を高めることができる。
【０１３０】
本明細書ではそれぞれの実施例についての説明はその相違点を重点として強調し、その同一又は類似的な点について相互に参照してよく、例えば、図１及び図２に対応する実施例の説明は図３及び図４に対応する実施例に適用可能であり、簡単化するために、ここで繰り返して説明しない。
【０１３１】
同様な技術的構想に基づき、図５は本願のいくつかの実施例に係る本人認証装置の構造を示すブロック図である。以上の実施例に記載の本人認証方法のフローを実行するために用いられる。
【０１３２】
図５を参照し、該本人認証装置は、第１の確定モジュール５０１、量子化モジュール５０５及び本人認証モジュール５０７を含む。第１の確定モジュール５０１は、第１のユーザ画像の第１の特徴データを取得するように構成され、量子化モジュール５０５は、前記第１の特徴データに対して量子化処理を行い、第２の特徴データを得るように構成され、本人認証モジュール５０７は、前記第２の特徴データに基づいて、本人認証結果を得るように構成される。
【０１３３】
本実施例で提供される本人認証装置によれば、画像の第１の特徴データを確定し、画像の第１の特徴データに対して量子化処理を行い、画像の第２の特徴データを得、画像の第２の特徴データに基づいて、本人認証結果を得るようになっており、他の方式と比較すれば、本人認証プロセスにおいて、特徴データに対して暗号化及び復号化の操作を行う必要がなく、ユーザ情報の安全性を保証すると共に、機器の計算資源を節約し、本人認証の効率を高め、それによりユーザの体験を最適化する。
【０１３４】
いくつかの実施例では、前記量子化モジュール５０５は、符号関数を利用して前記第１の特徴データに対して量子化処理を行い、前記第２の特徴データを得るように構成される。いくつかの実施例では、前記量子化モジュール５０５の前に、前記装置は、変換パラメータを利用して、前記第１の特徴データに対して次元拡張変換処理を行い、変換データを得るように構成される変換モジュール５０４と、前記変換データに対して量子化処理を行い、前記第２の特徴データを得るように構成される前記量子化モジュール５０５と、を更に含む。
【０１３５】
いくつかの実施例では、前記変換モジュール５０４は、前記第１の特徴データと前記変換パラメータの積を前記変換データとして確定するように構成される。いくつかの実施例では、前記変換モジュール５０４の前に、前記装置は、前記変換パラメータに対して初期化を行うように構成される初期化モジュール５０２と、少なくとも１つのサンプル特徴データに基づいて、反復終了条件が満たされるまで、初期化された前記変換パラメータに対して反復更新を行うように構成される反復更新モジュール５０３と、を更に含む。いくつかの実施例では、前記反復終了条件は、更新後の前記変換パラメータと更新前の前記変換パラメータの間の差異値が所定の差異値以下であることを含む。
【０１３６】
いくつかの実施例では、前記変換パラメータは、列数が行数の整数倍である変換行列を含む。いくつかの実施例では、前記本人認証モジュール５０７は、前記第２の特徴データと所定の特徴データとのマッチング結果に基づいて、前記第１のユーザ画像の本人認証結果を得るように構成される。いくつかの実施例では、前記本人認証モジュール５０７の前に、前記装置は、メモリから、２進数シーケンスである前記所定の特徴データを取得するように構成される第１の取得モジュール５０６を更に含む。いくつかの実施例では、前記装置は、前記本人認証結果が合格した場合に、端末装置のロックを解除するように構成される第１の解除モジュール５０８を更に含む。いくつかの実施例では、前記装置は、前記本人認証結果が合格した場合に、サーバーへ支払要求を送信するか、又は支払要求に応答するように構成される第１の支払モジュール５０９を更に含む。
【０１３７】
いくつかの実施例では、前記第１の確定モジュール５０１は、前記第１のユーザ画像を取得するように構成される取得ユニットと、前記第１のユーザ画像に対して特徴抽出処理を行い、前記第１のユーザ画像の第１の特徴データを得るように構成される抽出ユニットとを含む。いくつかの実施例では、前記第２の特徴データは２進数シーケンスを含む。いくつかの実施例では、前記第２の特徴データの次元は前記第１の特徴データの次元より大きい。いくつかの実施例では、前記第１のユーザ画像はユーザの顔画像であってよい。いくつかの実施例では、前記取得ユニットは、カメラにより画像を収集し、第１のユーザ画像を得、又は、端末装置から送信される、前記第１のユーザ画像を含む要求メッセージを受信するように構成される。いくつかの実施例では、前記第１の確定モジュールは、端末装置から送信される、第１のユーザ画像の第１の特徴データを含む要求メッセージを受信するように構成される。いくつかの実施例では、前記装置は、端末装置へ、前記本人認証結果を示す応答メッセージを送信するように構成される送信モジュールを更に含む。
【０１３８】
同様な技術的構想に基づき、図６は本願の別のいくつかの実施例に係る本人認証装置の構造を示すブロック図である。以上の実施例に記載の本人認証方法のフローを実行するために用いられる。
【０１３９】
図６を参照し、該本人認証装置は、第１の確定モジュール６０１、量子化モジュール６０５及び本人認証モジュール６０６を含む。ここで、第１の確定モジュール６０１は、第１のユーザ画像の第１の特徴データを取得するように構成され、量子化モジュール６０５は、前記第１の特徴データに対して量子化処理を行い、第２の特徴データを得るように構成され、本人認証モジュール６０６は、前記第２の特徴データに基づいて、本人認証結果を得るように構成される。
【０１４０】
いくつかの実施例では、前記量子化モジュール６０５の前に、前記装置は、変換パラメータを利用して、前記第１の特徴データに対して次元拡張変換処理を行い、変換データを得るように構成される変換モジュール６０４と、前記変換データに対して量子化処理を行い、前記第２の特徴データを得るように構成される前記量子化モジュール６０５と、を更に含む。
【０１４１】
いくつかの実施例では、前記変換モジュール６０４は、前記第１の特徴データと前記変換パラメータの積を前記変換データとして確定するように構成される。いくつかの実施例では、前記変換モジュール６０４の前に、前記装置は、前記変換パラメータに対して初期化を行うように構成される初期化モジュール６０２と、少なくとも１つのサンプル特徴データに基づいて、反復終了条件が満たされるまで、初期化された前記変換パラメータに対して反復更新を行うように構成される反復更新モジュール６０３と、を更に含む。いくつかの実施例では、前記初期化モジュール６０２は、ガウスランダム関数により、前記変換パラメータに対して初期化を行うように構成される。
【０１４２】
いくつかの実施例では、前記反復更新モジュール６０３は、現在の前記変換パラメータに基づいて、前記少なくとも１つのサンプル特徴データのうちの各々のサンプル特徴データに対してそれぞれ次元拡張変換処理を行い、少なくとも１つの変換後のサンプル特徴データを得るように構成される変換サブモジュール６０３１と、前記少なくとも１つの変換後のサンプル特徴データのうちの各々の変換後のサンプル特徴データに対してそれぞれ量子化処理を行い、少なくとも１つの量子化後のサンプル特徴データを得るように構成される量子化サブモジュール６０３２と、前記少なくとも１つの量子化後のサンプル特徴データ及び前記少なくとも１つのサンプル特徴データに基づいて、現在の前記変換パラメータを更新するように構成される更新サブモジュール６０３３と、を含む。
【０１４３】
いくつかの実施例では、前記少なくとも１つのサンプル特徴データは第１のサンプル特徴行列であってよく、前記少なくとも１つの量子化後のサンプル特徴データは第２のサンプル特徴行列であってよく、前記更新サブモジュール６０３３は、前記第２のサンプル特徴行列に対して転置操作を行い、転置後の前記第２のサンプル特徴行列を得るように構成される転置ユニット６０３４と、前記転置後の前記第２のサンプル特徴行列と前記第１のサンプル特徴行列を乗算し、乗算後の行列を得るように構成される乗算ユニット６０３５と、前記乗算後の行列に対して特異値分解処理を行い、第１の直交行列及び第２の直交行列を得るように構成される分解ユニット６０３６と、前記第１の直交行列及び前記第２の直交行列に基づいて、変換行列を更新するように構成される更新ユニット６０３７とを含む。
【０１４４】
いくつかの実施例では、前記更新ユニット６０３７は、前記第１の直交行列に対してインターセプト操作を行い、インターセプト後の前記第１の直交行列を得、前記第２の直交行列と前記インターセプト後の前記第１の直交行列を乗算し、更新後の前記変換行列を得るように構成される。いくつかの実施例では、前記本人認証モジュール６０６は、第２のユーザ画像の第３の特徴データを取得し、前記第３の特徴データと前記第２の特徴データとのマッチング結果に基づいて、前記第２のユーザ画像の本人認証結果を得るように構成される。いくつかの実施例では、前記装置は、前記第２の特徴データをテンプレートデータベースに記憶するように構成される記憶モジュール６０７を更に含む。
【０１４５】
上記本人認証装置は、上記のいずれか１つの選択可能な実施例における本人認証方法を実行するために用いられ、それに対して、前記本人認証装置は上記の本人認証方法中のステップを実行するためのユニット又はモジュールを含む。
【０１４６】
同様な技術的構想に基づき、図７は本願のいくつかの実施例に係るロック解除装置の構造を示すブロック図である。以上の実施例に記載のロック解除方法のフローを実行するために用いられる。
【０１４７】
図７を参照し、該ロック解除装置は、第２の取得モジュール７０１、第１の処理モジュール７０３及び第２の解除モジュール７０４を含む。第２の取得モジュール７０１は、顔画像を取得するように構成され、第１の処理モジュール７０３は、前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得るように構成され、第２の解除モジュール７０４は、前記整数型の顔特徴データに基づいて、前記端末装置のロックを解除するか否かを確定するように構成される。
【０１４８】
本実施例で提供されるロック解除装置によれば、顔画像を取得し、更に前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得、更に前記整数型の顔特徴データに基づいて、端末装置のロックを解除するか否かを確定するようになっており、他の方式と比較すれば、端末装置のロックを解除するプロセスにおいて、顔特徴データに対して暗号化及び復号化の操作を行う必要がなく、ユーザ情報の安全性を保証すると共に、計算資源を節約し、本人認証の効率を高め、それによりユーザの体験を最適化する。
【０１４９】
いくつかの実施例では、前記第２の取得モジュール７０１は、ユーザのロック解除指示に応答して、顔画像を取得するように構成される。いくつかの実施例では、前記第１の処理モジュール７０３は、前記顔画像に対して特徴抽出処理を行い、浮動小数点型の顔特徴データを得、前記浮動小数点型の顔特徴データに対して量子化処理を行い、前記整数型の顔特徴データを得るように構成される。いくつかの実施例では、前記整数型の顔特徴データは２進数シーケンスを含む。いくつかの実施例では、前記第１の処理モジュール７０３の前に、前記装置は、前記顔画像が所定の画像要求を満たすか否かを確定するように構成される第２の確定モジュール７０２と、前記顔画像が所定の画像要求を満たした場合に、前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得るように構成される前記第１の処理モジュール７０３と、を更に含む。いくつかの実施例では、前記第２の解除モジュール７０４は、前記整数型の顔特徴データと整数型データである所定の顔特徴データがマッチングするか否かに応じて、前記端末装置のロックを解除するか否かを確定するように構成される。いくつかの実施例では、前記第３の取得モジュールは、ユーザの支払命令を受信したことに応答して、顔画像を取得するように構成される。上記ロック解除装置は上記のロック解除方法を実行するために用いられ、それに対して、前記ロック解除装置は上記のロック解除方法中のステップを実行するためのユニット又はモジュールを含む。
【０１５０】
同様な技術的構想に基づき、図８は本願のいくつかの実施例に係る支払装置の構造を示すブロック図である。以上の実施例に記載の支払方法のフローを実行するために用いられる。
【０１５１】
図８を参照し、該支払装置は第３の取得モジュール８０１、第２の処理モジュール８０３及び第２の支払モジュール８０４を含む。第３の取得モジュール８０１は、顔画像を取得するように構成され、第２の処理モジュール８０３は、前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得るように構成され、第２の支払モジュール８０４は、前記整数型の顔特徴データに基づいて支払を許可するか否かを確定し、又は、サーバーへ前記整数型の顔特徴データを含む支払要求を送信するように構成される。本実施例で提供される支払装置によれば、顔画像を取得し、顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得、サーバーへ整数型の顔特徴データを含む支払要求を送信し又は整数型の顔特徴データに基づいて支払を許可するか否かを確定するようになっており、他の方式と比較すれば、消費支払プロセスにおいて、顔特徴データに対して暗号化及び復号化の操作を行う必要がなく、ユーザ情報の安全性を保証すると共に、計算資源を節約し、本人認証の効率を高め、それによりユーザの体験を最適化する。
【０１５２】
いくつかの実施例では、前記第２の処理モジュール８０３は、前記顔画像に対して特徴抽出処理を行い、浮動小数点型の顔特徴データを得、前記浮動小数点型の顔特徴データに対して量子化処理を行い、前記整数型の顔特徴データを得るように構成される。いくつかの実施例では、前記整数型の顔特徴データは２進数シーケンスを含む。いくつかの実施例では、前記第２の処理モジュール８０３の前に、前記装置は、前記顔画像が所定の画像要求を満たすか否かを確定するように構成される第３の確定モジュール８０２と、前記顔画像が所定の画像要求を満たした場合に、前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得るように構成される前記第２の処理モジュール８０３と、を更に含む。
【０１５３】
上記支払装置は上記の支払方法を実行するために用いられ、それに対して、前記支払装置は上記支払方法中のステップを実行するためのユニット又はモジュールを含む。本願の実施例によれば、別のロック解除装置を提供する。前記装置は、顔画像を収集するように構成されるカメラと、前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得、前記整数型の顔特徴データに基づいて、前記端末装置のロックを解除するか否かを確定するように構成されるプロセッサと、を含む。いくつかの実施例では、前記ロック解除装置は上記のロック解除方法を実行するために用いられ、それに対して、前記ロック解除装置は上記ロック解除方法中のステップを実行するためのモジュール又はデバイスを含む。
【０１５４】
本願の実施例によれば、支払装置を提供する。前記装置は、顔画像を収集するように構成されるカメラと、前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得、前記整数型の顔特徴データに基づいて支払を許可するか否かを確定するように構成されるプロセッサと、を含む。本願の実施例によれば、支払装置を提供する。前記装置は、顔画像を収集するように構成されるカメラと、前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得るように構成されるプロセッサと、サーバーへ前記整数型の顔特徴データを含む支払要求を送信するように構成される送受信機と、を含む。
【０１５５】
本願の実施例は、例えば、携帯端末、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレット型コンピュータ、サーバーなどであってよい電子機器を更に提供する。以下、図９を参照し、本願の実施例の端末装置又はサーバーを実現するのに適する電子機器９００の構造模式図を示し、図９に示すように、電子機器９００は１つ又は複数の第１のプロセッサ、第１の通信素子を含み、具体的には、電子機器９００は、１つ又は複数の第１のプロセッサ、第１の通信素子などを含み、前記１つ又は複数の第１のプロセッサは、例えば、１つ又は複数の中央処理ユニット（ＣＰＵ）９０１、及び／又は１つ又は複数の画像プロセッサ（ＧＰＵ）９１３などであり、第１のプロセッサは、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）９０２に記憶された実行可能コマンド又は記憶部９０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）９０３にロードされた実行可能コマンドによって各種の適切な動作及び処理を実現することができる。第１の通信素子は通信アセンブル９１２及び／又は通信インタフェース９０９を含む。ここで、通信アセンブル９１２はネットワークカードを含んでよいが、それに限定されなく、前記ネットワークカードはＩＢ（Ｉｎｆｉｎｉｂａｎｄ）ネットワークカードを含んでよいが、それに限定されなく、通信インタフェース９０９は、ＬＡＮカード、モデムなどのようなネットワークインタフェースカードを含む通信インタフェースであり、通信インタフェース９０９は、インターネットのようなネットワークを介して通信処理を行う。
【０１５６】
第１のプロセッサは読み取り専用メモリ９０２及び／又はランダムアクセスメモリ９０３と通信して実行可能コマンドを実行し、第１の通信バス９０４を介して通信アセンブル９１２に接続され、通信アセンブル９１２を介して他のターゲットデバイスと通信してよく、それにより本願の実施例で提供されるいずれか一項の本人認証方法に対応する操作を完成し、例えば、第１のユーザ画像の第１の特徴データを取得し、前記第１の特徴データに対して量子化処理を行い、第２の特徴データを得、前記第２の特徴データに基づいて、本人認証結果を得る。
【０１５７】
また、ＲＡＭ９０３には、装置の動作に必要な各種のプログラムやデータが格納されていてもよい。ＣＰＵ９０１又はＧＰＵ９１３、ＲＯＭ９０２及びＲＡＭ９０３は、第１の通信バス９０４を介して相互に接続される。ＲＡＭ９０３を有する場合に、ＲＯＭ９０２は選択可能なモジュールである。ＲＡＭ９０３は実行可能コマンドを格納するか、または動作時に実行可能コマンドをＲＯＭ９０２に書き込み、実行可能コマンドによってプロセッサに上記通信方法に対応する操作を実行させる。入力／出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース９０５も第１の通信バス９０４に接続される。通信アセンブル９１２は、統合的に設置されてもよく、複数のサブモジュール（例えば複数のＩＢネットワークカード）を有し、通信バスのリンク上にあるように設置されてもよい。
【０１５８】
キーボード、マウスなどを含む入力部９０６と、陰極線管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイー（ＬＣＤ）など及びスピーカなどを含む出力部９０７と、ハードディスクなどを含む記憶部９０８と、ＬＡＮカード、モデムなどのネットワークインタフェースカードを含む通信インタフェース９０９などがＩ／Ｏインタフェース９０５に接続されている。ドライブ９１０も必要に応じてＩ／Ｏインタフェース９０５に接続される。磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどのリムーバブル媒体９１１は、必要に応じてドライブ９１０上に装着され、そこから読み出されたコンピュータプログラムを必要に応じて記憶部９０８にインストールする。
【０１５９】
なお、図９に示す構造は選択可能な一実施形態に過ぎず、実践プロセスでは、実際の需要に応じて上記図９の部品の数及び種類を選択、削除、追加、または置換することができ、異なる機能部品の設置上でも、分離設置または統合設置などの実施形態を採用でき、例えばＧＰＵとＣＰＵは分離設置するかまたはＧＰＵをＣＰＵに統合するようにしてよく、通信素子は分離設置してもよく、またＣＰＵまたはＧＰＵに統合設置してもよいなどのことを説明する必要がある。これらの置換可能な実施形態はいずれも本願の保護範囲に属する。
【０１６０】
特に、本願の実施例によれば、フローチャートを参照しながら上述したプロセスはコンピュータプログラム製品として実現できる。例えば、本願の実施例はコンピュータプログラム製品を提供し、それは機械可読媒体に有形に具現化された、フローチャートに示す方法を実行するためのプログラムコードを含むコンピュータプログラムを含み、プログラムコードは本願の実施例により提供される方法のステップを対応して実行する対応のコマンドを含んでよく、例えば、第１のユーザ画像の第１の特徴データを取得し、前記第１の特徴データに対して量子化処理を行い、第２の特徴データを得、前記第２の特徴データに基づいて、本人認証結果を得る。このような実施例では、該コンピュータプログラムは通信素子によってネットワークからダウンロード及びインストールされ、及び／又はリムーバブル媒体９１１からインストールされ得る。第１のプロセッサによって該コンピュータプログラムを実行する時に、本願の実施例の方法で限定された上記機能を実行する。
【０１６１】
本願の実施例は、例えば、携帯端末、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレット型コンピュータ、サーバーなどであってよい電子機器を更に提供する。以下、図１０を参照し、本願の実施例の端末装置又はサーバーを実現するのに適する電子機器１０００の構造模式図を示し、図１０に示すように、電子機器１０００は、１つ又は複数の第２のプロセッサ、第２の通信素子などを含み、前記１つ又は複数の第２のプロセッサは、例えば、１つ又は複数の中央処理ユニット（ＣＰＵ）１００１、及び／又は１つ又は複数の画像プロセッサ（ＧＰＵ）１０１３などであり、第２のプロセッサは、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）１００２に記憶された実行可能コマンド又は記憶部１００８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１００３にロードされた実行可能コマンドによって各種の適切な動作及び処理を実現することができる。本実施例では、第２の読み取り専用メモリ１００２及びランダムアクセスメモリ１００３は第２のメモリと総称される。第２の通信素子は通信アセンブル１０１２及び／又は通信インタフェース１００９を含む。ここで、通信アセンブル１０１２はネットワークカードを含んでよいが、それに限定されなく、前記ネットワークカードはＩＢ（Ｉｎｆｉｎｉｂａｎｄ）ネットワークカードを含んでよいが、それに限定されなく、通信インタフェース１００９は、ＬＡＮカード、モデムなどのようなネットワークインタフェースカードを含む通信インタフェースであり、通信インタフェース１００９は、インターネットのようなネットワークを介して通信処理を行う。
【０１６２】
第２のプロセッサは読み取り専用メモリ１００２及び／又はランダムアクセスメモリ１００３と通信して実行可能コマンドを実行し、第２の通信バス１００４を介して通信アセンブル１０１２に接続され、通信アセンブル１０１２を介して他のターゲットデバイスと通信してよく、それにより本願の実施例で提供されるいずれか一項のロック解除方法に対応する操作を完成し、例えば、顔画像を取得し、前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得、前記整数型の顔特徴データに基づいて、前記端末装置のロックを解除するか否かを確定する。
【０１６３】
また、ＲＡＭ１００３には、装置の動作に必要な各種のプログラムやデータが格納されていてもよい。ＣＰＵ１００１又はＧＰＵ１０１３、ＲＯＭ１００２及びＲＡＭ１００３は、第２の通信バス１００４を介して相互に接続される。ＲＡＭ１００３を有する場合に、ＲＯＭ１００２は選択可能なモジュールである。ＲＡＭ１００３は実行可能コマンドを格納するか、または動作時に実行可能コマンドをＲＯＭ１００２に書き込み、実行可能コマンドによってプロセッサに上記通信方法に対応する操作を実行させる。入力／出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース１００５も第２の通信バス１００４に接続される。通信アセンブル１０１２は、統合的に設置されてもよく、複数のサブモジュール（例えば複数のＩＢネットワークカード）を有し、通信バスのリンク上にあるように設置されてもよい。
【０１６４】
キーボード、マウスなどを含む入力部１００６と、陰極線管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイー（ＬＣＤ）など及びスピーカなどを含む出力部１００７と、ハードディスクなどを含む記憶部１００８と、ＬＡＮカード、モデムなどのネットワークインタフェースカードを含む通信インタフェース１００９などがＩ／Ｏインタフェース１００５に接続されている。ドライブ１０１０も必要に応じてＩ／Ｏインタフェース１００５に接続される。磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどのリムーバブル媒体１０１１は、必要に応じてドライブ１０１０上に装着され、そこから読み出されたコンピュータプログラムを必要に応じて記憶部１００８にインストールする。
【０１６５】
なお、図１０に示す構造は選択可能な一実施形態に過ぎず、実践プロセスでは、実際の需要に応じて上記図１０の部品の数及び種類を選択、削除、追加、または置換することができ、異なる機能部品の設置上でも、分離設置または統合設置などの実施形態を採用でき、例えばＧＰＵとＣＰＵは分離設置するかまたはＧＰＵをＣＰＵに統合するようにしてよく、通信素子は分離設置してもよく、またＣＰＵまたはＧＰＵに統合設置してもよいことを説明する必要がある。これらの置換可能な実施形態はいずれも本願の保護範囲に属する。
【０１６６】
特に、本願の実施例によれば、フローチャートを参照しながら上述したプロセスはコンピュータプログラム製品として実現できる。例えば、本願の実施例はコンピュータプログラム製品を提供し、それは機械可読媒体に有形に具現化された、フローチャートに示す方法を実行するためのプログラムコードを含むコンピュータプログラムを含み、プログラムコードは本願の実施例により提供される方法のステップを対応して実行する対応のコマンドを含んでよく、例えば、顔画像を取得し、前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得、前記整数型の顔特徴データに基づいて、前記端末装置のロックを解除するか否かを確定する。このような実施例では、該コンピュータプログラムは通信素子によってネットワークからダウンロード及びインストールされ、及び／又はリムーバブル媒体１０１１からインストールされ得る。第２のプロセッサによって該コンピュータプログラムを実行する時に、本願の実施例の方法で限定された上記機能を実行する。
【０１６７】
本願の実施例は、例えば、携帯端末、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレット型コンピュータ、サーバーなどであってよい電子機器を更に提供する。以下、図１１を参照し、本願の実施例の端末装置又はサーバーを実現するのに適する電子機器１１００の構造模式図を示し、図１１に示すように、電子機器１１００は、１つ又は複数の第３のプロセッサ、第３の通信素子などを含み、前記１つ又は複数の第３のプロセッサは、例えば、１つ又は複数の中央処理ユニット（ＣＰＵ）１１０１、及び／又は１つ又は複数の画像プロセッサ（ＧＰＵ）１１１３などであり、第３のプロセッサは、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）１１０２に記憶された実行可能コマンド又は記憶部１１０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１１０３にロードされた実行可能コマンドによって各種の適切な動作及び処理を実現することができる。本実施例では、第３の読み取り専用メモリ１１０２及びランダムアクセスメモリ１１０３は第３のメモリと総称される。第３の通信素子は通信アセンブル１１１２及び／又は通信インタフェース１１０９を含む。ここで、通信アセンブル１１１２はネットワークカードを含んでよいが、それに限定されなく、前記ネットワークカードはＩＢ（Ｉｎｆｉｎｉｂａｎｄ）ネットワークカードを含んでよいが、それに限定されなく、通信インタフェース１１０９は、ＬＡＮカード、モデムなどのようなネットワークインタフェースカードを含む通信インタフェースであり、通信インタフェース１１０９は、インターネットのようなネットワークを介して通信処理を行う。
【０１６８】
第３のプロセッサは読み取り専用メモリ１１０２及び／又はランダムアクセスメモリ１１０３と通信して実行可能コマンドを実行し、第３の通信バス１１０４を介して通信アセンブル１１１２に接続され、通信アセンブル１１１２を介して他のターゲットデバイスと通信してよく、それにより本願の実施例で提供されるいずれか一項の支払方法に対応する操作を完成し、例えば、顔画像を取得し、前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得、前記整数型の顔特徴データに基づいて支払を許可するか否かを確定し、又は、サーバーへ前記整数型の顔特徴データを含む支払要求を送信する。
【０１６９】
また、ＲＡＭ１１０３には、装置の動作に必要な各種のプログラムやデータが格納されていてもよい。ＣＰＵ１１０１又はＧＰＵ１１１３、ＲＯＭ１１０２及びＲＡＭ１１０３は、第３の通信バス１１０４を介して相互に接続される。ＲＡＭ１１０３を有する場合に、ＲＯＭ１１０２は選択可能なモジュールである。ＲＡＭ１１０３は実行可能コマンドを格納するか、または動作時に実行可能コマンドをＲＯＭ１１０２に書き込み、実行可能コマンドによって第３のプロセッサに上記通信方法に対応する操作を実行させる。入力／出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース１１０５も第３の通信バス１１０４に接続される。通信アセンブル１１１２は、統合的に設置されてもよく、複数のサブモジュール（例えば複数のＩＢネットワークカード）を有し、通信バスのリンク上にあるように設置されてもよい。
【０１７０】
キーボード、マウスなどを含む入力部１１０６と、陰極線管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイー（ＬＣＤ）など及びスピーカなどを含む出力部１１０７と、ハードディスクなどを含む記憶部１１０８と、ＬＡＮカード、モデムなどのネットワークインタフェースカードを含む通信インタフェース１１０９などがＩ／Ｏインタフェース１１０５に接続されている。ドライブ１１１０も必要に応じてＩ／Ｏインタフェース１１０５に接続される。磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどのリムーバブル媒体１１１１は、必要に応じてドライブ１１１０上に装着され、そこから読み出されたコンピュータプログラムを必要に応じて記憶部１１０８にインストールする。
【０１７１】
なお、図１１に示す構造は選択可能な一実施形態に過ぎず、実践プロセスでは、実際の需要に応じて上記図１１の部品の数及び種類を選択、削除、追加、または置換することができ、異なる機能部品の設置上でも、分離設置または統合設置などの実施形態を採用でき、例えばＧＰＵとＣＰＵは分離設置するかまたはＧＰＵをＣＰＵに統合するようにしてよく、通信素子は分離設置してもよく、またＣＰＵまたはＧＰＵに統合設置してもよいことを説明する必要がある。これらの置換可能な実施形態はいずれも本願の保護範囲に属する。
【０１７２】
特に、本願の実施例によれば、フローチャートを参照しながら上述したプロセスはコンピュータプログラム製品として実現できる。例えば、本願の実施例はコンピュータプログラム製品を提供し、それは機械可読媒体に有形に具現化された、フローチャートに示す方法を実行するためのプログラムコードを含むコンピュータプログラムを含み、プログラムコードは本願の実施例により提供される方法のステップを対応して実行する対応のコマンドを含んでよく、例えば、顔画像を取得し、前記顔画像を処理し、整数型の顔特徴データを得、前記整数型の顔特徴データに基づいて支払を許可するか否かを確定し、又は、サーバーへ前記整数型の顔特徴データを含む支払要求を送信する。このような実施例では、該コンピュータプログラムは通信素子によってネットワークからダウンロード及びインストールされ、及び／又はリムーバブル媒体１１１１からインストールされ得る。第１のプロセッサによって該コンピュータプログラムを実行する時に、本願の実施例の方法で限定された上記機能を実行する。
【０１７３】
本願の実施例の目的を実現するように、実施の要求に応じて、本願で記述したそれぞれの部材／ステップをより多くの部材／ステップに分解してもよく、２つ又は複数の部材／ステップ或いは部材／ステップの一部の操作を新しい部材／ステップとして組み合わせてもよいことを説明する必要がある。
【０１７４】
本願の方法、装置及び機器は、様々な形態で実現され得る。例えば、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェアまたはソフトウェア、ハードウェア、ファームウェアの任意の組合わせによって本願の実施例の方法、装置及び機器を実現することができる。方法のステップのための上記順序は説明することのみを目的とし、本願の実施例の方法のステップは、特に断らない限り、以上で説明した順序に限定されない。また、いくつかの実施例では、本願は記録媒体に記憶されたプログラムとしてもよく、これらのプログラムは本願の実施例による方法を実現するための機械可読コマンドを含む。従って、本願は本願の実施例による方法を実行するためのプログラムが記憶された記録媒体も含む。
【０１７５】
本願の実施例の説明は、例示及び説明のために提示されたものであり、網羅的なものでありもしくは開示された形式に本願を限定するというわけでない。当業者にとっては多くの修正及び変形を加えることができるのは明らかであろう。実施例は本願の原理及び実際応用をより明瞭に説明するため、かつ当業者が本願を理解して特定用途に適した各種の修正を加えた各種の実施例を設計可能にするように選択され説明されたものである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【国際調査報告】
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