CN107679384B - 一种解锁处理方法及相关设备 - Google Patents

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Abstract

本申请实施例公开了一种解锁处理方法及相关设备，方法包括：加载面部识别模型；在检测到待处理事件需要面部解锁时，调用所述面部识别模型执行面部图像采集操作，以通过所述面部图像采集装置采集用户的面部图像；调用所述面部识别模型执行面部图像匹配操作，以将所述用户的面部图像与面部模板进行匹配；当所述用户的面部图像与面部模板相匹配时，执行所述待处理事件。采用本发明实施例可提升面部解锁的速度。

Description

一种解锁处理方法及相关设备
技术领域
本申请涉及电子技术领域，尤其涉及一种解锁处理方法及相关设备。
背景技术
现如今，随着科学技术的迅速发展，面部解锁技术已经广泛应用于终端设备(比如智能手机、平板电脑等)，面部解锁技术是依据人类的面部是独一无二的这一特性进行的一种技术。目前，面部解锁的过程通常是：首先，终端设备启动面部解锁功能，然后加载面部模型，再然后根据面部模型进行面部解锁操作。
发明内容
本申请实施例提供一种解锁处理及相关设备，以提升面部解锁的速度。
第一方面，本申请实施例提供一种解锁处理方法，应用于包括面部图像采集装置的终端设备，包括：
加载面部识别模型；
在检测到待处理事件需要面部解锁时，调用所述面部识别模型执行面部图像采集操作，以通过所述面部图像采集装置采集用户的面部图像；
调用所述面部识别模型执行面部图像匹配操作，以将所述用户的面部图像与面部模板进行匹配；
当所述用户的面部图像与面部模板相匹配时，执行所述待处理事件。
第二方面，本发明实施例提供一种终端设备，包括面部信息采集装置和处理器，其中，
所述处理器，用于加载面部识别模型；
所述处理器，还用于在检测到待处理事件需要面部解锁时，调用所述面部识别模型执行面部图像采集操作，以通过所述面部图像采集装置采集用户的面部图像；
所述处理器，还用于调用所述面部识别模型执行面部图像匹配操作，以将所述用户的面部图像与面部模板进行匹配；
所述处理器，还用于当所述用户的面部图像与面部模板相匹配时，执行所述待处理事件。
第三方面，本发明实施例提供一种终端设备，包括：
模型加载单元，用于加载面部识别模型；
调用单元，用于在检测到待处理事件需要面部解锁时，调用所述面部识别模型执行面部图像采集操作，以通过所述面部图像采集装置采集用户的面部图像；调用所述面部识别模型执行面部图像匹配操作，以将所述用户的面部图像与面部模板进行匹配；
执行单元，用于当所述用户的面部图像与面部模板相匹配时，执行所述待处理事件。
第四方面，本申请实施例提供一种终端设备，包括一个或多个处理器、一个或多个存储器、一个或多个收发器，以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置由所述一个或多个处理器执行，所述程序包括用于执行如第一方面所述的方法中的步骤的指令。
第五方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如第一方面所述的方法。
第六方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如第一方面所述的方法。
目前，面部识别模型是动态加载的，即使用时加载，不使用时释放。由于面部识别模型加载过程异常耗时，通常总耗时约为750ms，如果面部识别模型是在使用时加载，那样会增加面部解锁总的耗时，进而降低了用户体验。在本申请中，将面部识别模型改为静态加载，即在使用之前先加载，不使用时不释放，这样在后续面部解锁时就无需再加载面部识别模型，直接调用该面部识别模型进行面部解锁即可，这样对于整个面部解锁过程来说可减少面部识别模型的加载时间，进而提升了面部解锁的速度。
本申请的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对本申请实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的一种解锁处理方法的流程示意图；
图2是本申请实施例提供的另一种解锁处理方法的流程示意图；
图3是本申请实施例提供的一种终端设备的结构示意图；
图4是本申请实施例提供的另一种终端设备的结构示意图；
图5是本申请实施例提供的另一种终端设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
以下分别进行详细说明。
本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
以下，对本申请中的部分用语进行解释说明，以便于本领域技术人员理解。
(1)终端设备，又称之为用户设备(User Equipment，UE)，是一种向用户提供语音和/或数据连通性的设备，例如，具有无限连接功能的手持式设备、车载设备等。常见的终端例如包括：手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、移动互联网设备(mobile internetdevice，MID)、可穿戴设备，例如智能手表、智能手环、计步器等。
(2)面部识别模型是终端设备用于执行面部解锁的算法。面部识别模型包括匹配模型和/或活体识别模型。
(3)并行执行指的是至少两个动作是在不同的进程上同步进行的，比如动作A和动作B，动作A在进程1上执行，动作B在进程2上执行，且动作B是在动作A执行过程中进行的。
(4)待处理事件包括：支付事件、屏幕解锁事件、视频加密聊天事件、应用登录事件等等。
请参见图1，图1是本申请实施例提供的一种解锁处理方法的流程示意图，应用于包括面部图像采集装置的终端设备，其中，面部图像采集装置可以是终端设备的前置摄像头，或普通摄像模组，在此不作限定，该方法包括：
步骤101：终端设备加载面部识别模型。
其中，终端设备中存储的面部识别模型可以是一个，也可以是N个，N为大于1的整数，在此不作限定。
在一实施例中，终端设备加载面部识别模型的具体实施方式有：在终端设备开机时，或是在所述用户的睡眠唤醒时刻时，或是在第一设定时刻时，加载面部识别模型。
具体地，当终端设备中存储有N个面部识别模型时，终端设备在开机时同时加载这N个面部识别模型，或者，在用户的睡眠唤醒时刻时，终端设备同时加载这N个面部识别模型。
其中，用户的睡眠唤醒时刻是用户自定义的。或者，用户的睡眠唤醒时刻是终端设备确定的，具体有：所述用户的睡眠唤醒时刻是终端设备根据终端设备中设定的闹钟的时间确定的。比如，终端设备中设定的闹钟有工作日(如周一到周五)早上7:00的唤醒闹钟，工作日(如周一到周五)早上6:50的唤醒闹钟，非工作日(如周六和周日)早上9点的唤醒闹钟，那么终端设备将早上7:00或早上6点50作为工作日所述用户的睡眠唤醒时刻，将早上9点作为非工作日所述用户的睡眠唤醒时刻。
另外，当终端设备中存储有N个面部识别模型时，在第一设定时刻时，终端设备可同时加载这N个面部识别模型，也可以在N个第一设定时刻分别加载这N个面部识别模型，N个第一设定时刻与N个面部识别模型一一对应。
在一实施例中，在当终端设备中存储有N个面部识别模型时，在第一设定时刻时，终端设备可同时加载这N个面部识别模型方面，第一设定时刻是用户自定义的。或者，第一设定时刻是终端设备确定的，在此不作限定。
在一实施例中，在当终端设备中存储有N个面部识别模型时，在N个第一设定时刻分别加载这N个面部识别模型方面，不同的面部识别模型对应不同的待处理事件，面部识别模型对应的第一设定时刻是根据其对应的待处理事件确定的。
具体地，假如终端设备中存储有N个面部识别模型，且这个N个面部识别模型是用于处理不同的待处理事件时，如果终端设备同时加载这N个面部识别模型可能会出现加载的某些面部识别模型在很长一段时间内未使用，这样会导致终端设备的功耗增加。因此，为了某些程度的给终端设备降低功耗，在本申请中，终端设备分别在N个第一设定时刻加载这N个面部识别模型。
其中，面部识别模型对应的第一设定时刻是根据其对应的待处理事件确定的，具体有：终端设备中存储有面部识别模型与待处理事件的映射关系和待处理事件对应的第一设定时刻的映射关系，终端设备可根据这两个映射关系确定每个面部识别模型对应的第一设定时刻。
举例来说，假设N＝4，这4个面部识别模型有：面部识别模型1、面部识别模型2、面部识别模型3和面部识别模型4，4个待处理事件有：支付事件、屏幕解锁事件、视频加密聊天事件和应用登录事件。面部识别模型与待处理事件的映射关系和待处理事件对应的第一设定时刻的映射关系如表1所示，根据表1可得到面部识别模型1对应的第一设定时刻为11:00am，面部识别模型2对应的第一设定时刻为7:00am，面部识别模型3对应的第一设定时刻为14:00am，面部识别模型4对应的第一设定时刻为8:00am。
表1
在一实施例中，所述方法还包括：
在所述用户的睡眠时刻时，或是在第二设定时刻时，终端设备释放所述面部识别模型。
具体地，当终端设备中存储有N个面部识别模型时，由于现在很多用户长时间都未将终端设备关机，如果这N个面部识别模型一直不释放会给终端设备带来额外的功耗，因此，为了某些程度上降低终端设备的功耗，在本申请中，在用户的睡眠时刻时，终端设备同时释放这N个面部识别模型。
其中，用户的睡眠时刻是用户自定义的。或者，用户的睡眠时刻是终端设备确定的，具体有：所述用户的睡眠唤醒时刻是终端设备根据终端设备中设定的闹钟的时间确定的。比如，终端设备中设定的闹钟有工作日(如周一到周五)晚上11:00的睡眠闹钟，工作日(如周一到周五)晚上10:30的睡眠闹钟，非工作日(如周六和周日)晚上11:30的睡眠闹钟，那么终端设备将晚上11:00或晚上10:30作为工作日所述用户的睡眠时刻，将晚上11:30作为非工作日所述用户的睡眠时刻。
另外，当终端设备中存储有N个面部识别模型时，在第二设定时刻时，终端设备可同时释放这N个面部识别模型，也可以在N个第二设定时刻分别释放这N个面部识别模型，N个第一设定时刻与N个面部识别模型一一对应。
在一实施例中，在当终端设备中存储有N个面部识别模型时，在第二设定时刻时，终端设备可同时释放这N个面部识别模型方面，第二设定时刻是用户自定义的。或者，第二设定时刻是终端设备确定的，在此不作限定。
在一实施例中，在当终端设备中存储有N个面部识别模型时，在N个第二设定时刻分别释放这N个面部识别模型方面，不同的面部识别模型对应不同的待处理事件，面部识别模型对应的第二设定时刻是根据其对应的待处理事件确定的。
具体地，假如终端设备中存储有N个面部识别模型，且这个N个面部识别模型是用于处理不同的待处理事件时，如果终端设备同时释放这N个面部识别模型可能会出现某些面部识别模型在后续时间还要使用，这样可能会导致某些待处理事件后续面部解锁所需时间较长。因此，为了进一步地提升终端设备的性能，在本申请中，终端设备分别在N个第二设定时刻释放这N个面部识别模型。
其中，面部识别模型对应的第二设定时刻是根据其对应的待处理事件确定的，具体有：终端设备中存储有面部识别模型与待处理事件的映射关系和待处理事件对应的第二设定时刻的映射关系，终端设备可根据这两个映射关系确定每个面部识别模型对应的第二设定时刻。
举例来说，假设N＝4，这4个面部识别模型有：面部识别模型1、面部识别模型2、面部识别模型3和面部识别模型4，4个待处理事件有：支付事件、屏幕解锁事件、视频加密聊天事件和应用登录事件。面部识别模型与待处理事件的映射关系和待处理事件对应的第二设定时刻的映射关系如表2所示，根据表2可得到面部识别模型1对应的第二设定时刻为10:00pm，面部识别模型2对应的第二设定时刻为11:00pm，面部识别模型3对应的第二设定时刻为10:30pm，面部识别模型4对应的第二设定时刻为10:40pm。
表2
步骤102：在终端设备检测到待处理事件需要面部解锁时，终端设备调用所述面部识别模型执行面部图像采集操作，以通过所述面部图像采集装置采集用户的面部图像。
其中，当待处理事件为屏幕解锁事件，且在终端设备调用所述面部识别模型执行面部图像采集操作之前终端设备处于黑屏状态时，终端设备需要在终端设备调用所述面部识别模型执行面部图像采集操作之前点亮终端设备的触控显示屏。
进一步地，在采集用户的面部图像时，触控显示屏的亮度在不同的待处理事件下是相同的。或者，在采集用户的面部图像时，触控显示屏的亮度是根据待处理事件确定的，具体有：每一个待处理事件对应一个安全等级，安全等级越高在采集用户的面部图像时，触控显示屏的亮度越高，安全等级越低在采集用户的面部图像时，触控显示屏的亮度越低。或者，在采集用户的面部图像时，触控显示屏的亮度是根据环境光的亮度确定的，具体有：环境光的亮度越高在采集用户的面部图像时，触控显示屏的亮度越低，环境光的亮度越低在采集用户的面部图像时，触控显示屏的亮度越高。或者，不同时段对应不同的亮度，在采集用户的面部图像时，触控显示屏的亮度是根据当前***的时间确定的。
步骤103：终端设备调用所述面部识别模型执行面部图像匹配操作，以将所述用户的面部图像与面部模板进行匹配。
在一实施例中，当所述面部图像采集装置连续采集M张所述用户的面部图像，M为大于1的整数时，所述将所述用户的面部图像与面部模板进行匹配的具体实施方式有：
调用并行地将所述N张用户的面部图像与面部模板进行匹配；
当所述N张用户的面部图像中存在至少一张与所述面部模板相匹配时，则确定所述用户的面部图像与所述面部模板相匹配；
当所述N张用户的面部图像均与所述面部模板不匹配时，则确定所述用户的面部图像与所述面部模板不匹配。
举例来说，假设N＝3，面部图像采集装置连续采集3张用户的面部图像，这3张用户的面部图像例如是：面部图像1、面部图像2和面部图像3，终端设备在第一个进程上将面部图像1和面部模板匹配、终端设备在第二个进程上将面部图像2和面部模板匹配，终端设备在第三个进程上将面部图像3和面部模板匹配，假如这3张面部图像没有一张与面部模板，则表示与面部模板不匹配，否则，表示与面部模板相匹配。
进一步地，不同的待处理事件M的值是相同的，比如都是3，或者都是4、或者都是5个，或是其他值，等等。或者，M的值是根据待处理事件确定的。具体有：每一个待处理事件对应一个安全等级，安全等级越高M的值越大，安全等级越低M的值越小。
步骤104：当所述用户的面部图像与面部模板相匹配时，终端设备执行所述待处理事件。
需要说明的是，当用户的面部图像与面部模板的匹配值大于一个设定值时，才表示用户的面部图像与面部模板相匹配，否则，用户的面部图像与面部模板不匹配。另外，对于不同的待处理事件，该设定值可以是相同的，也可以是不同的，在此不作限定。
在本申请中，将面部识别模型改为静态加载，即在使用之前先加载，不使用时不释放，这样在后续面部解锁时就无需再加载面部识别模型，直接调用该面部识别模型进行面部解锁即可，这样对于整个面部解锁过程来说可减少面部识别模型的加载时间，进而提升了面部解锁的速度。
本申请实施例还提供了另一更为详细的方法流程，如图2所示，包括：
步骤201：在所述终端设备开机时，或是在所述用户的睡眠唤醒时刻时，或是在第一设定时刻时，终端设备加载面部识别模型。
步骤202：在检测到待处理事件需要面部解锁时，终端设备调用所述面部识别模型执行面部图像采集操作，以通过所述面部图像采集装置采集用户的面部图像。
步骤203：终端设备调用所述面部识别模型执行面部图像匹配操作，以将所述用户的面部图像与面部模板进行匹配。
步骤204：当所述用户的面部图像与面部模板相匹配时，终端设备执行所述待处理事件。
步骤205：在所述用户的睡眠时刻时，或是在第二设定时刻时，终端设备释放所述面部识别模型。
需要说明的是，图2所示的方法的各个步骤的具体实现过程可参见上述方法所述的具体实现过程，在此不再叙述。
上述详细阐述了本申请实施例的方法，下面提供了本申请实施例的装置。
请参见图3，图3是本申请实施例提供的一种终端设备300，包括：至少一个处理器、至少一个存储器和至少一个通信接口；以及一个或多个程序；
所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述处理器执行，所述程序包括用于执行以下步骤的指令：
加载面部识别模型；
在检测到待处理事件需要面部解锁时，调用所述面部识别模型执行面部图像采集操作，以通过所述面部图像采集装置采集用户的面部图像；
调用所述面部识别模型执行面部图像匹配操作，以将所述用户的面部图像与面部模板进行匹配；
当所述用户的面部图像与面部模板相匹配时，执行所述待处理事件。
在一实施例中，在加载面部识别模型方面，所述程序包括具体用于执行以下步骤的指令：
在所述终端设备开机时，或是在所述用户的睡眠唤醒时刻时，或是在第一设定时刻时，加载面部识别模型。
在一实施例中，所述程序包括还用于执行以下步骤的指令：
在所述用户的睡眠时刻时，或是在第二设定时刻时，释放所述面部识别模型。
在一实施例中，所述终端设备中存储有多个面部识别模型，不同的面部识别模型对应不同的待处理事件，面部识别模型对应的第一设定时刻是根据其对应的待处理事件确定的。
在一实施例中，面部识别模型对应的第二设定时刻是根据其对应的待处理事件确定的。
需要说明的是，本实施例所述的内容的具体实现方式可参见上述方法，在此不再叙述。
上述主要从方法侧执行过程的角度对本申请实施例的方案进行了介绍。可以理解的是，终端设备为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本申请能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
本申请实施例可以根据上述方法示例对终端设备进行功能单元的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能单元，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。需要说明的是，本申请实施例中对单元的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
在采用集成的单元的情况下，图4示出了上述实施例中所涉及的终端设备的一种可能的功能单元组成框图。终端设备400包括：处理单元401、通信单元402和存储单元403，处理单元401包括模型加载单元4011、调用单元4012、执行单元4013和释放单元4014。存储单元603用于存储终端设备的程序代码和数据。通信单元602用于支持终端设备与其他设备的通信。上述某些单元(模型加载单元4011、调用单元4012、执行单元4013和释放单元4014)用于执行上述方法的相关步骤。
其中，模型加载单元4011，用于加载面部识别模型；
调用单元4012，用于在检测到待处理事件需要面部解锁时，调用所述面部识别模型执行面部图像采集操作，以通过所述面部图像采集装置采集用户的面部图像；调用所述面部识别模型执行面部图像匹配操作，以将所述用户的面部图像与面部模板进行匹配；
执行单元4013，用于当所述用户的面部图像与面部模板相匹配时，执行所述待处理事件。
在一实施例中，在加载面部识别模型方面，模型加载单元4011具体用于：
在所述终端设备开机时，或是在所述用户的睡眠唤醒时刻时，或是在第一设定时刻时，加载面部识别模型。
在一实施例中，释放单元4014，在所述用户的睡眠时刻时，或是在第二设定时刻时，释放所述面部识别模型。
在一实施例中，所述终端设备中存储有多个面部识别模型，不同的面部识别模型对应不同的待处理事件，面部识别模型对应的第一设定时刻是根据其对应的待处理事件确定的。
在一实施例中，面部识别模型对应的第二设定时刻是根据其对应的待处理事件确定的。
其中，处理单元601可以是处理器或控制器，(例如可以是中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)，通用处理器，数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)，专用集成电路(Application-Specific Integrated Circuit，ASIC)，现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。所述处理器也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等等)。存储单元403可以是存储器，通信单元402可以是收发器、收发电路、射频芯片、通信接口等。
本申请实施例还提供了一种终端设备，如图5所示，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本申请实施例方法部分。
请参阅图5，图5是本申请实施例提供了一种终端设备500的结构示意图，上述终端设备500包括：壳体10、主板20、触控显示屏30、电池40和副板50，主板20上设置有红外光源21、虹膜摄像头22、前置摄像头23、处理器24、存储器25和SIM卡槽26等，副板上设置有振子51、一体音腔52、VOOC闪充接口53和指纹模组54，上述前置摄像头23组成该终端设备700的面部信息采集装置。
其中，处理器24，用于加载面部识别模型；
处理器24，还用于在检测到待处理事件需要面部解锁时，调用所述面部识别模型执行面部图像采集操作，以通过所述面部图像采集装置采集用户的面部图像；
处理器24，还用于调用所述面部识别模型执行面部图像匹配操作，以将所述用户的面部图像与面部模板进行匹配；
处理器24，还用于当所述用户的面部图像与面部模板相匹配时，执行所述待处理事件。
在一实施例中，在加载面部识别模型方面，所述处理器24具体用于：
在所述终端设备开机时，或是在所述用户的睡眠唤醒时刻时，或是在第一设定时刻时，加载面部识别模型。
在一实施例中，所述处理器24具体用于：
在所述用户的睡眠时刻时，或是在第二设定时刻时，释放所述面部识别模型。
在一实施例中，所述终端设备中存储有多个面部识别模型，不同的面部识别模型对应不同的待处理事件，面部识别模型对应的第一设定时刻是根据其对应的待处理事件确定的。
在一实施例中，面部识别模型对应的第二设定时刻是根据其对应的待处理事件确定的。
需要说明的是，本实施例所述的内容的具体实现方式可参见上述方法，在此不再叙述。
本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤，所述计算机包括终端设备。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包，所述计算机包括终端设备。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁盘或光盘等。
以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (9)

1.一种解锁处理方法，其特征在于，应用于包括面部图像采集装置的终端设备，包括：
加载面部识别模型；
在检测到待处理事件需要面部解锁时，调用所述面部识别模型执行面部图像采集操作，以通过所述面部图像采集装置采集用户的面部图像；
调用所述面部识别模型执行面部图像匹配操作，以将所述用户的面部图像与面部模板进行匹配；
当所述用户的面部图像与面部模板相匹配时，执行所述待处理事件；
其中，所述加载面部识别模型，包括：
在所述终端设备开机时，或是在所述用户的睡眠唤醒时刻时，或是在第一设定时刻时，加载面部识别模型；
其中，所述终端设备中存储有多个面部识别模型，不同的面部识别模型对应不同的待处理事件，面部识别模型对应的第一设定时刻是根据其对应的待处理事件确定的。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述用户的睡眠时刻时，或是在第二设定时刻时，释放所述面部识别模型。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，面部识别模型对应的第二设定时刻是根据其对应的待处理事件确定的。
4.一种终端设备，其特征在于，包括面部信息采集装置和处理器，其中，
所述处理器，用于加载面部识别模型；
所述处理器，还用于在检测到待处理事件需要面部解锁时，调用所述面部识别模型执行面部图像采集操作，以通过所述面部图像采集装置采集用户的面部图像；
所述处理器，还用于调用所述面部识别模型执行面部图像匹配操作，以将所述用户的面部图像与面部模板进行匹配；
所述处理器，还用于当所述用户的面部图像与面部模板相匹配时，执行所述待处理事件；
其中，所述处理器具体用于：
在所述终端设备开机时，或是在所述用户的睡眠唤醒时刻时，或是在第一设定时刻时，加载面部识别模型；
其中，所述终端设备中存储有多个面部识别模型，不同的面部识别模型对应不同的待处理事件，面部识别模型对应的第一设定时刻是根据其对应的待处理事件确定的。
5.根据权利要求4所述的终端设备，其特征在于，所述处理器具体用于：
在所述用户的睡眠时刻时，或是在第二设定时刻时，释放所述面部识别模型。
6.根据权利要求4或5所述的终端设备，其特征在于，面部识别模型对应的第二设定时刻是根据其对应的待处理事件确定的。
7.一种终端设备，其特征在于，包括：
模型加载单元，用于加载面部识别模型；
调用单元，用于在检测到待处理事件需要面部解锁时，调用所述面部识别模型执行面部图像采集操作，以通过所述面部图像采集装置采集用户的面部图像；调用所述面部识别模型执行面部图像匹配操作，以将所述用户的面部图像与面部模板进行匹配；
执行单元，用于当所述用户的面部图像与面部模板相匹配时，执行所述待处理事件；
其中，所述加载面部识别模型，包括：在所述终端设备开机时，或是在所述用户的睡眠唤醒时刻时，或是在第一设定时刻时，加载面部识别模型；
其中，所述终端设备中存储有多个面部识别模型，不同的面部识别模型对应不同的待处理事件，面部识别模型对应的第一设定时刻是根据其对应的待处理事件确定的。
8.一种终端设备，其特征在于，包括一个或多个处理器、一个或多个存储器、一个或多个收发器，以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置由所述一个或多个处理器执行，所述程序包括用于执行如权利要求1-3任一项所述的方法中的步骤的指令。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1-3任一项所述的方法。
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