(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221018042 2.6 (22)申请日 2022.02.25 (71)申请人 支付宝 （杭州） 信息技 术有限公司 地址 310000 浙江省杭州市西湖区西溪路 556号8层B段801-1 1 (72)发明人 尹英杰　丁菁汀　李亮　 (74)专利代理 机构 北京君慧知识产权代理事务 所(普通合伙) 11716 专利代理师 肖鹏 (51)Int.Cl. G06V 40/16(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) G06Q 20/40(2012.01) (54)发明名称 一种刷脸支付 意愿识别方法、 装置以及设备 (57)摘要 本说明书实施例公开了一种刷脸支付意愿 识别方法、 装置以及设备。 方案包括： 获取刷脸图 像， 并在所述刷脸图像中确定待识别的候选人； 根据各所述候选人在所述刷脸图像中的所处区 域， 分别生成对应的掩码图以区别所述所处区域 和所述刷脸图像中的其他区域； 提取所述刷脸图 像的特征， 并根据所述刷脸图像的特征和所述掩 码图， 得到融合特征； 根据所述融合特征， 识别各 所述候选 人是否具有刷脸支付意愿。 能够提高刷 脸支付的安全性。 权利要求书3页 说明书13页 附图3页 CN 114511909 A 2022.05.17 CN 114511909 A 1.一种刷脸支付 意愿识别方法， 包括： 获取刷脸图像， 并在所述刷脸图像中确定待识别的候选人； 根据各所述候选人在所述刷脸图像中的所处区域， 分别生成对应的掩码图以区别所述 所处区域和所述刷脸图像中的其 他区域； 提取所述刷脸图像的特 征， 并根据所述刷脸图像的特 征和所述掩码图， 得到融合特 征； 根据所述融合特 征， 识别各 所述候选人是否具有刷脸支付 意愿。 2.如权利要求1所述的方法， 所述根据 各所述候选人在所述刷脸图像中的所处区域， 分 别生成对应的掩码图， 具体包括： 分别针对所述确定出的各 所述候选人， 执 行： 根据该候选人的人脸区域选择框， 确定该候选人对应的掩码图的第一填充区域， 以及 所述第一 填充区域之外的第二 填充区域； 通过为所述第 一填充区域和所述第 二填充区域赋予不同的填充值， 生成分辨率与 所述 刷脸图像的分辨 率一致的所述掩码图。 3.如权利要求2所述的方法， 所述人脸区域选择框为矩形框； 所述根据该候选人的人脸区域选择框， 确定该候选人对应的掩码图的第一填充区域， 具体包括： 确定所述矩形框的中心作为圆心， 确定所述矩形框的最长边的一半长度， 作为半径； 将 基于所述圆心和所述半径构成的圆形区域， 确定为该候选人对应的掩码 图的第一填充区 域。 4.如权利要求1所述的方法， 所述提取所述刷脸图像的特征， 并根据所述刷脸图像的特 征和所述掩码图， 得到融合特 征， 具体包括： 通过第一卷积网络， 提取 所述刷脸图像的特 征； 对所述掩码图进行降分辨 率处理， 以适应于所述刷脸图像的特 征； 通过第二卷积网络， 融合所述刷脸图像的特征和所述降分辨率处理后的掩码图， 得到 融合特征。 5.如权利要求4所述的方法， 所述通过第 二卷积网络， 融合所述刷脸图像的特征和所述 降分辨率处理后的掩码图， 得到融合特 征， 具体包括： 按照通道维度， 将所述刷脸图像的特征和所述降分辨率处理后的掩码图进行连接； 将 所述连接得到的特 征输入所述第二卷积网络进行处 理， 得到融合特 征。 6.如权利要求4所述的方法， 所述根据 所述融合特征， 识别各所述候选人是否具有刷脸 支付意愿， 具体包括： 将所述融合特征输入对应于所述第 一卷积网络的第 三卷积网络进行处理， 得到处理结 果， 其中， 所述第一卷积网络和所述第三卷积网络是预先从同一个卷积网络拆分得到的； 根 据所述处 理结果生成概率值， 以表示对应的所述 候选人是否具有刷脸支付 意愿。 7.如权利要求6所述的方法， 所述拆分， 具体包括： 确定目标分辨 率， 以便作为所述刷脸图像的特 征的分辨 率； 在所述同一个卷积网络中的卷积层中， 确定与所述目标分辨 率匹配的卷积层； 以所述匹配的卷积层作为拆分点， 将同一个卷积网络拆分为前一部分和后一部分， 所 述前一部分作为所述第一卷积网络， 所述后一部分作为所述第三卷积网络 。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114511909 A 28.如权利要求6所述的方法， 所述根据 所述融合特征， 识别各所述候选人是否具有刷脸 支付意愿之前， 所述方法还 包括： 获取包含已确认为刷脸用户的刷脸样本图像； 通过将所述刷脸用户标记为具有刷脸支付 意愿， 并生成对应的掩码图， 得到正样本； 若所述刷脸样本图像中还包含被顺便拍到的其他用户， 则通过将所述其他用户标记为 不具有刷脸支付 意愿， 并生成对应的掩码图， 得到负 样本； 根据所得到的样本， 对所述第 一卷积网络、 所述第 二卷积网络、 所述第 三卷积网络进行 有监督训练。 9.如权利要求1～8任一项所述的方法， 所述刷脸图像中包 含至少两张人脸。 10.如权利要求1～8任一项所述的方法， 所述方法应用于线下的IoT刷脸机具， 所述刷 脸图像由所述 IoT刷脸机具针对附近用户采集得到 。 11.一种刷脸支付 意愿识别装置， 包括： 获取模块， 获取刷脸图像， 并在所述刷脸图像中确定待识别的候选人； 生成模块， 根据各所述候选人在所述刷脸图像中的所处区域， 分别生成对应的掩码图 以区别所述所处区域和所述刷脸图像中的其 他区域； 提取模块， 提取所述刷脸图像的特征， 并根据 所述刷脸图像的特征和所述掩码图， 得到 融合特征； 识别模块， 根据所述融合特 征， 识别各 所述候选人是否具有刷脸支付 意愿。 12.如权利要求11所述的装置， 所述生成模块， 分别针对所述确定出的各所述候选人， 执行： 根据该候选人的人脸区域选择框， 确定该候选人对应的掩码图的第一填充区域， 以及 所述第一 填充区域之外的第二 填充区域； 通过为所述第 一填充区域和所述第 二填充区域赋予不同的填充值， 生成分辨率与 所述 刷脸图像的分辨 率一致的所述掩码图。 13.如权利要求12所述的装置， 所述人脸区域选择框为矩形框； 所述生成模块， 确定所述矩形框的中心作为圆心， 确定所述矩形框的最长边的一半长 度， 作为半径； 将基于所述圆心和所述半径构 成的圆形区域， 确定为该候选人对应的掩码图的第 一填 充区域。 14.如权利要求11所述的装置， 所述提取模块， 通过第一卷积网络， 提取所述刷脸图像 的特征； 对所述掩码图进行降分辨 率处理， 以适应于所述刷脸图像的特 征； 通过第二卷积网络， 融合所述刷脸图像的特征和所述降分辨率处理后的掩码图， 得到 融合特征。 15.如权利要求14所述的装置， 所述提取模块， 按照通道维度， 将所述刷脸图像的特征 和所述降分辨 率处理后的掩码图进行 连接； 将所述连接得到的特 征输入所述第二卷积网络进行处 理， 得到融合特 征。 16.如权利要求14所述的装置， 所述识别模块， 将所述融合特征输入对应于所述第 一卷 积网络的第三卷积网络进 行处理， 得到处理结果， 其中， 所述第一卷积网络和所述第三卷积权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114511909 A 3