[发明专利]多账户支付的人脸识别方法及装置

权利要求书

1.一种多账户支付的人脸识别方法，其特征在于，包括：

获得当前支付交易，所述当前支付交易客户发起的；

依据当前时刻对应的多个已支付交易，确定当前时刻对应的潜在人脸匹配值；

依据当前时刻对应的潜在人脸匹配值，以及当前支付交易对应的人脸匹配阈值，对当前支付交易进行风险控制。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，依据当前时刻对应的多个已支付交易，确定当前时刻对应的潜在人脸匹配值，包括：

对于当前时刻对应的每个已支付交易，依据该已支付交易对应的人脸匹配值，以及银行服务器预存的潜在风险支付系统、第一人脸风险函数和第二人脸风险函数，确定该已支付交易对应的潜在人脸匹配值；

将当前时刻对应的潜在人脸匹配值确定为前时刻对应的多个已支付交易对应的潜在人脸匹配值的最大值。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

按照如下步骤确定潜在风险支付系统、第一人脸风险函数和第二人脸风险函数：

获取区块链对应的多个支付系统的支付数据；

构建风险空间，其中，风险空间的维度和选定的风险类型一一对应；

依据区块链对应的每个支付系统的支付数据，确定该支付系统在风险空间的坐标值；

依据坐标值，确定支付系统的偏序，其中，该偏序用于确定区块链对应的任何两个支付系统中第一支付系统是否优于第二支付系统；对于每个维度，第一支付系统在风险空间的该维度的坐标值小于等于第二支付系统在风险空间的该维度的坐标值，则确定第一支付系统优于第二支付系统；

依据支付系统的偏序，从区块链对应的多个支付系统中选取出极值支付系统，其中，极值支付系统是区块链对应的多个支付系统中的极小元素；

依据极值支付系统，确定潜在风险支付系统；

依据区块链对应的多个支付系统的支付数据，以及潜在风险支付系统，确定第一人脸风险函数和第二人脸风险函数。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，依据区块链对应的每个支付系统的支付数据，确定该支付系统在风险空间的坐标值，包括：

设置交易量阈值；

将该支付系统的支付数据按照时间先后顺序划分为多个支付数据集合；

将每个支付数据集合包含的交易中涉及每个风险类型的支付交易的比例作为该风险类型的概率样本；

对于每个维度，将该支付系统在风险空间的该维度的坐标值确定为该维度对应的风险类型的概率样本的均值。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，依据极值支付系统，确定潜在风险支付系统，包括：

对于每个维度，将极值支付系统在风险空间的该维度的坐标值的最大值作为该维度对应的坐标阈值；

对于区块链对应的每个支付系统，如果对于每个维度，该支付系统在风险空间的该维度的坐标值都大于等于该维度对应的坐标阈值，则将该支付系统作为潜在风险支付系统。