[发明专利]基于量子通信网络的二维码支付方法和装置在审
申请号: | 201910126405.2 | 申请日: | 2019-02-20 |
公开(公告)号: | CN109902526A | 公开(公告)日: | 2019-06-18 |
发明(设计)人: | 王越;晏成;凌涛;王志申;姚远 | 申请(专利权)人: | 北京意锐新创科技有限公司 |
主分类号: | G06K7/10 | 分类号: | G06K7/10;G06K7/14;G06Q20/32 |
代理公司: | 北京汇捷知识产权代理事务所(普通合伙) 11531 | 代理人: | 于鹏 |
地址: | 100085 北京市海淀区西*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 二维码 量子通信网络 遮挡区域 卷积 卷积神经网络 二维码图像 特征信息 秘钥 量子 遮挡 图像信息特征 修正 方法和装置 参数提取 参数修正 复杂背景 交易支付 识读装置 双摄像头 特征参数 网络模型 信息叠加 支付装置 质量评价 屏幕 构建 识读 预设 检测 认证 | ||
本公开提供了一种基于量子通信网络的二维码支付方法,若检测到用户对二维码识读装置的屏幕的遮挡,获取用户遮挡屏幕的遮挡区域;对卷积神经网络中的卷积参数修正,获取修正后的卷积参数;根据双摄像头在预设时间内获取的图像信息特征提取遮挡区域中二维码图像;基于卷积神经网络根据修正后的卷积参数提取遮挡区域中二维码图像的特征信息与量子秘钥,对量子秘钥认证,并将特征信息中的特征参数输入预先构建的质量评价网络模型,获取识别结果并支付。该方法提高了在复杂背景下多信息叠加的状态下的二维码识读的精准性,为基于量子通信网络的交易支付提供安全性与适用性。本公开还提供了一种基于量子通信网络的二维码支付装置。
技术领域
本公开涉及二维码识读与光电技术领域,具体而言,涉及一种基于量子通信网络的二维码支付方法和装置。
背景技术
现有技术中,随着网络支付的普及,移动支付成为许多市民特别是年轻人所热衷的支付方式,不论是超市柜台付款、菜场买菜,还是车站买票、商场购物,人们只需拿出手机,对着收款方二维码扫一扫即可完成扫码支付,操作过程简单便捷。但由于二维码制作门槛低且易被窃取,因此其存在着信息被篡改或伪造的风险,如不法分子趁商家不注意,在商家的收款二维码上贴上自己事先准备好的二维码,即可在家坐等收钱,造成商家极大的财产损失。于此同时,通过主动扫描纸质或者固定的二维码,则会存在二维码被恶意涂改,勾画,造成二维码图像上的多信息叠加,影响到二维码的识读,以及后续的交易的可实现性。此外,如何基于量子通信网络实现二维码支付是目前亟待解决的问题。
发明内容
为了解决现有技术中的技术问题,本公开实施例提供了一种基于量子通信网络的二维码支付方法和装置,在配置有双摄像头与屏下光控解码模组的二维码识读装置处于待机状态下,若检测到用户对二维码识读装置的屏幕的遮挡操作,则获取用户遮挡屏幕的遮挡区域,其中,二维码识读装置包括双摄像头和相对双摄像头的预设区域设置的屏下光控解码模组,双摄像头均设置有第一偏光片,屏下光控解码模组设置有第二偏光片,第一偏光片与第二偏光片的偏光方向一致,第一偏光片和第二偏光片用于对第一光学噪声进行滤波,第一光学噪声为反射光线,反射光线为第一光线经过屏幕反射的光线,第一光线为屏幕的发射光线中沿屏幕纵坐标轴正向照射的光线,第二偏光片用于对第二光学噪声进行滤波,第二光学噪声为直射光线,直射光线为发射光线中沿屏幕纵坐标轴反向照射的光线;对卷积神经网络中的卷积参数进行修正,获取修正后的卷积参数;根据双摄像头在预设时间内多次获取的图像信息特征提取遮挡区域中二维码图像;基于卷积神经网络根据修正后的卷积参数提取遮挡区域中二维码图像的特征信息与量子秘钥,对量子秘钥进行认证,并将特征信息中的特征参数输入预先构建的质量评价网络模型,获取识别结果并完成支付。由此,提高了在复杂背景下多信息叠加的状态下的二维码识读的精准性,同时,为基于量子通信网络的交易支付提供安全性与适用性。
第一方面,本公开实施例提供了一种基于量子通信网络的二维码支付方法,包括以下步骤:在配置有双摄像头与屏下光控解码模组的二维码识读装置处于待机状态下,若检测到用户对所述二维码识读装置的屏幕的遮挡操作,则获取用户遮挡所述屏幕的遮挡区域,其中,所述二维码识读装置包括双摄像头和相对所述双摄像头的预设区域设置的所述屏下光控解码模组,所述双摄像头均设置有第一偏光片,所述屏下光控解码模组设置有第二偏光片,所述第一偏光片与所述第二偏光片的偏光方向一致,所述第一偏光片和所述第二偏光片用于对第一光学噪声进行滤波,所述第一光学噪声为反射光线,所述反射光线为第一光线经过所述屏幕反射的光线,所述第一光线为所述屏幕的发射光线中沿所述屏幕纵坐标轴正向照射的光线,所述第二偏光片用于对第二光学噪声进行滤波,所述第二光学噪声为直射光线,所述直射光线为所述发射光线中沿所述屏幕纵坐标轴反向照射的光线;对卷积神经网络中的卷积参数进行修正,获取修正后的卷积参数;根据所述双摄像头在预设时间内多次获取的图像信息特征提取所述遮挡区域中二维码图像;基于所述卷积神经网络根据所述修正后的卷积参数提取所述遮挡区域中所述二维码图像的特征信息与量子秘钥,对所述量子秘钥进行认证,并将所述特征信息中的特征参数输入预先构建的质量评价网络模型,获取识别结果并完成支付。
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