[发明专利]信用卡卡号双层验证方法在审

专利信息
申请号: 201810919705.1 申请日: 2018-08-14
公开(公告)号: CN109118238A 公开(公告)日: 2019-01-01
发明(设计)人: 荣雄 申请(专利权)人: 荣雄
主分类号: G06Q20/40 分类号: G06Q20/40;G06Q20/34;G06Q20/24
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 215500 江苏省苏州市*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 信用卡卡号 对照表 脸部特征 无线通信设备 成功信号 缴费管理 验证 服务器 搜索 人脸识别设备 全景摄像头 信用卡用户 定时发送 请求信号 全景图像 摄像动作 索引保存 验证系统 资料下载 返回 全景 发送 图像
【权利要求书】:

1.一种信用卡卡号双层验证方法,该方法包括运行一种信用卡卡号双层验证系统来验证信用卡卡号,其特征在于,所述信用卡卡号双层验证系统包括:

无线通信设备,设置在缴费口处,用于向远端的缴费管理服务器定时发送资料下载请求信号,以接收所述缴费管理服务器返回的特征对照表,所述特征对照表以信用卡卡号为索引保存了各个信用卡用户的脸部特征。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述系统还包括:

人脸识别设备,与所述无线通信设备连接,用于对缴款人员的脸部进行识别,以获得对应的脸部特征,基于所述脸部特征在所述特征对照表搜索对应的信用卡卡号,并在搜索到对应的信用卡卡号时,发送识别成功信号并返回对应的信用卡卡号。

3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述系统还包括:

全景摄像头,与所述人脸识别设备连接,用于在接收到所述识别成功信号时,启动对缴费口处的全景图像摄像动作,以获得对应的全景缴费图像,并输出所述全景缴费图像。

4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述系统还包括:

尖锐等级分析设备,与所述全景摄像头连接,用于接收所述全景缴费图像,获取所述全景缴费图像中的每一个像素点的像素值以及坐标位置,基于所述全景缴费图像中的各个像素点的像素值以及坐标位置确定所述全景缴费图像的尖锐等级;

数据转换设备,用于接收所述全景缴费图像,对所述全景缴费图像进行时频转换以获得对应的频域矩阵;

参数提取设备,分别与所述尖锐等级分析设备和所述数据转换设备连接,用于接收所述频域矩阵和所述尖锐等级,并基于所述尖锐等级确定对应的频率阈值,其中,在所述参数提取设备中,确定的对应的频率阈值与所述尖锐等级成正比关系;

频域值处理设备,分别与所述参数提取设备和所述数据转换设备连接,用于对于所述频域矩阵中的每一个点,计算其在频域中的横坐标和纵坐标的平方和,并在所述平方和的开方值小于等于所述频率阈值时,保留该点的原始频域值,以及在所述平方和的开方值大于所述频率阈值时,将该点的频域值置为零;

反转换设备,与所述频域值处理设备连接,用于接收经过所述频域值处理设备处理后的所述频域矩阵中的每一个点的频域值,并基于各个点处理后的频域值组成处理后的数据矩阵,对所述数据矩阵执行频时转换以获得与所述全景缴费图像对应的反转换图像;

数量检测设备,与所述反转换设备连接,用于接收所述反转换图像,获取所述反转换图像中的每一个像素点,基于邻域像素点的像素值确定所述反转换图像中的每一个像素点是否为边沿像素点,并获取所述反转换图像中的边沿像素点的累计数值;

定制边沿处理设备,与所述数量检测设备连接,用于接收所述反转换图像中的边沿像素点的累计数值和所述反转换图像,并基于所述反转换图像中的边沿像素点的累计数值确定对所述反转换图像执行边沿处理的强度,以获得并输出相应的定制处理图像;

卡号确认设备,与所述定制边沿处理设备连接,用于接收所述定制处理图像,对所述定制处理图像中的信用卡目标进行提取,以获得对应的信用卡区域,对所述信用卡区域进行卡号识别,以获得对应的信用卡卡号;

卡号验证设备,分别与所述卡号确认设备和所述人脸识别设备连接,用于在所述卡号确认设备输出的信用卡卡号和所述人脸识别设备输出的信用卡卡号一致时,实现对一致的信用卡卡号的支付操作,否则,发出验证失败信号;

其中,在所述定制边沿处理设备中,所述反转换图像中的边沿像素点的累计数值越大,对所述反转换图像执行边沿处理的强度越大;

其中,在所述尖锐等级分析设备中,基于所述全景缴费图像中的各个像素点的像素值以及坐标位置确定所述全景缴费图像的尖锐等级包括:确定所述全景缴费图像中像素值超过领域像素点各个像素值的均值的像素点以作为突变像素点,将组成连续曲线的多个突变像素点作为一个尖锐曲线,统计所述全景缴费图像中的尖锐曲线数量;

其中,在所述尖锐等级分析设备中,基于所述全景缴费图像中的各个像素点的像素值以及坐标位置确定所述全景缴费图像的尖锐等级还包括:基于所述全景缴费图像中的尖锐曲线数量确定所述全景缴费图像的尖锐等级,所述全景缴费图像中的尖锐曲线数量与所述全景缴费图像的尖锐等级成正比。

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