智能手机上人脸支付系统的设计与实现

孙会珍

（身份证号：120222198605046726，天津　300000）

1　人脸识别技术研究

人脸识别技术在实际上就是一个利用人的面部特征进行判断的计算机技术，通过采集目标人脸的信息，在对图像进行预处理之后，提取人脸上的关键信息，最终完成人身份的识别。整个人脸识别过程如图1所示。

图1　人脸识别过程流程图

人脸的采集与检测。当摄像头检测到人脸信息后，将会对用户的人脸图像进行采集、检测，整个过程都是由计算机自动完成的。在这一阶段，系统需要判断视频流中是否具有人脸，在确定有人脸之后，确定人脸的大小、位置，或者是否具有其他干扰的人脸等，为系统的下一步分析提供帮助。

图像预处理。当摄像头采集到原始图像资料后，会受到多种条件的限制，因此所采集的图像无法被第一时间使用，所以为了能够让人脸采集与识别所检测到的人脸信息被系统认可，就应该进行灰度校正、噪声过滤等一系列处理，通过开展几何校正、归一化等，确定人脸所具有的基本特征。

人脸特征提取。在人脸特征建模过程中，需要经过统计学的表征方法，根据面部器官的形状与关键部位之间的距离来进一步掌握人脸的关键信息。这些信息包括欧氏距离、曲率等。

人脸特征的分类与识别。在获取人脸的特征参数后，将这些参数信息与数据库的特征模板进行匹配，根据最终确定的阈值来输出结果。在这个过程中，需要采用不同的人脸特征来评估本次操作中所检索出的人脸特征模板，最终根据相似度来确定人的信息。

2　系统设计

2.1　确定开发环境

本次研究中，基于智能手机系统的移动客户端与基于Windows系统的终端服务器完成系统设计，整个软件开发过程都是在PC机上完成的，并在智能手机上进行测试。整个开发环境的搭建步骤为：

（1）下载并安装JDK，支持java语言开发，本次研究中采用java SE版本。

（2）下载安装SDK，依靠SDK提供的系统平台与模拟器等进行模拟器配置，使其能够满足智能手机人脸支付系统的开发环境要求。

（3）下载安装Eclipse，并根据其特征确定开发环境。

2.2　系统的总体设计

本文所设计的基于智能手机的人脸支付系统是完全的软件设计，移动客户端的功能模块包括人脸识别、信息采集、数据通信等多个基础的功能模块。

（1）人脸检测模块充分考虑了人脸图像信息保存的相关要求，因此在功能界定上要避免出现无效图像采集，因此调用智能手机系统中的人脸检测API。

（2）数据通信模块主要依靠智能手机系统的客户端与终端服务器来实现的，用来完成关键图像信息的传输。

（3）信息采集模块由智能手机完成，例如智能手机自带的摄像头等。

2.3　系统实验

2.3.1移动客户端

在系统设计中，考虑到人脸支付系统对系统环境稳定性的要求，因此依靠移动客户端的支付APP进行设计。

（1）扫描人脸是依靠智能手机的摄像头完成的，考虑到智能手机系统所具有的开放性特征，同一智能手机上的应用程序没有界限，所以利用一个开放的应用程序就能满足整个手机的人脸支付控制要求。在人脸识别阶段，通过调用系统摄像头来获取人脸信息，依靠Intent启动系统摄像头，拍照返回的照片就是所采集的人脸图像。

在这个过程中，需要通过人脸采集检测技术，确保所采集的图像中包含人脸。所以，调用智能手机的人脸检测API，以人的双眼为特征，对图像的形象进行检测。该方法具有识别时间短的优点，能够满足人脸识别的基本要求。在识别过程中，将图像中的人双眼作为坐标，计算人脸上眼睛的距离来计算得出人脸的大小与位置等关键参数。

（2）移动客户端与服务器重点采用Socket通信模式，这种通信模式具有稳定的一对一通信优点，最大程度上保证了信息传输的完整性。在这个过程中，需要先构建一个SeverSocket，通过调用ACCEPT（）方法等待客户端的连接；在客户端成功连接之后，采用服务器所提供的信息交互模式完成对话，并将所采集到的信息进行读取、输出等操作，完成相互之间的信息交流。同时，为了避免进程冲突，在系统设计阶段可以分别为服务器与客户端开辟一个单独线程，来解决可能出现的信息丢失问题。

2.3.2终端服务器

在终端服务器设计阶段，依靠Visual Studio集成开发环境来获取终端服务器程序，这个服务器中包含人脸识别与人脸样本库等内容，依靠特征脸的方法获取具体的信息资料。

在终端服务器设计阶段，需要通过JSON数据解析，针对人脸图像进行面部识别操作，在操作结束后，终端服务器开启。从过程来看，整个终端服务器开启的过程都是自动化的，不需要人的干预。

在人脸识别过程中，系统先检测人脸，确定人脸的位置，并用方框来确定人脸的范围；之后系统从方框范围内获取信息，并与数据库中所存储的人脸特征数进行比较，在确定“是同一个人”之后，向移动端发送信息，完成支付操作。

3　结束语

人脸支付技术在智能手机上的应用越来越广泛，因此对相关人员而言，需要充分了解智能手机的人脸支付技术特征，在总结人脸支付技术中的面部识别、数据传输技术后，优化相关技术的实施策略，最终为提高人脸支付效率奠定基础。

[1]胡赵宇.人脸识别在移动设备支付系统中的应用[J].中国新通信，2017，19（08）.