CN114693306B - 一种适用非授权用户的付费预警方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种适用非授权用户的付费预警方法及***，属于移动终端技术领域，包括以下步骤：步骤1、采集支付管理者指纹以及人脸数据；步骤2、在预警处于激活状态时，手机亮屏后抓拍一次人脸数据并提取特征；步骤3、若检测到支付页面时，调用指纹信息进行校验，若校验成功，则允许支付；步骤4、若指纹匹配失败，则调用刷脸校验，若校验成功，则完成支付，若校验失败，支付中止；该适用非授权用户的付费预警方法，在手机机主授权的情况下，通过指纹，面部信息特征进行采集，判断是否为异常情况，在异常情况包括儿童私自解锁游戏付费、手机被入侵等，在支付弹框时，提示需要本人授权才可以进行支付，预防未成年人受到欺骗，保护个人财产安全。

Description

一种适用非授权用户的付费预警方法及***

技术领域

本发明属于移动终端技术领域，具体涉及适用非授权用户的付费预警方法及***。

背景技术

Android ***目前缺少一种对于未成年人进行财产操作的预警以及授权功能，容易导致未成年人使用成人的手机打游戏，看直播等进行相关的付费操作，会导致用户的家庭财产遭受损失；

智能手机的高度普及推动了网络支付的发展，交易主体只需要一部智能手机就可以满足日常的各种支付需求，以智能手机和移动网络为依托的网络支付已经成为社会最为主流的支付方式，未成年人应当在其监护人的监督和指导下使用网络平台，实施支付行为，然而，由于现实生活中监护人难以做到“无微不至”地关注未成年人的一举一动，未成年人的很多支付行为都无法受到应有的监督；

未成年人使用网络平台时难免会产生不当支付的情况，主要包括下述三类：

第一类，未成年人冒用其监护人账户进行大额支付，未成年人巨额打赏或购物的案例，大多是子女冒用家长账户完成支付的，这些支付行为的发生，源于监护人对支付工具监督的疏漏或者过度授权，使未成年人可以不经询问而做出与其民事行为能力不匹配的交易行为；

第二类，未成年人因操作失误而做出不当支付行为，即便在被监护人授权和合理监管的情况下，未成年人依然可能会因为操作失误而造成错误充值或交易，并且受限于认知水平发育不完全，未成年人出现类似错误的概率明显高于成年人；

第三类，未成年人仍可以用自身的游戏账户在多个游戏平台进行支付；游戏企业只能约束到自身所运营的各类游戏，但是未成年人仍可以跨平台累计支付；

因此，需研发设计出一种基于本身Android***对未成年人财产相关操作进行拦截以及预警的功能来解决问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种适用非授权用户的付费预警方法及***，以解决未成年人支付无预警的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种适用非授权用户的付费预警方法，包括以下步骤：

步骤1、采集支付管理者指纹以及人脸数据；

步骤2、在预警处于激活状态时，手机亮屏后抓拍一次人脸数据并提取特征；

步骤3、若检测到支付页面时，调用指纹信息进行校验，若校验成功，则允许支付；

步骤4、若指纹匹配失败，则调用刷脸校验，若校验成功，则完成支付，若校验失败，支付中止。

优选的，所述支付管理者指纹的采集方法包括以下步骤：

步骤11、判断主机是否内置有指纹采集模块，若有触发采集指纹指令；

步骤12、唤起指纹采集模块，屏幕采集区域内显示设定图案，并标识采集次数；

步骤13、将指纹图像中噪声点预处理形成指纹图像轮廓线；

步骤14、提取指纹图像特征和信息点，并保存到指纹特征库。

优选的，所述将指纹图像中噪声点预处理形成指纹图像轮廓线包括以下步骤：

步骤131、检测指纹图像中的脊线和谷线，将指纹图像的电信号最大值和最小值求和得到电信号强度值，对电信号值小于电信号强度值30%的标记为脊线，反之则标记为谷线；

步骤132、对指纹图像进行频域转换，并找到最大滤波能量，将符合指纹频率范围的恢复到空间域得到清晰的指纹的空域图像；

步骤133、保留黑和白两种颜色。

优选的，所述人脸数据的采集包括以下步骤：

步骤15、调用摄像头模块，采集人脸图像，保存20张人脸图像,并对每张进行人脸检测；

步骤16、随机调整特征图像的亮度和对比度；提高采集样图的多样性；

步骤17、获取每张特征图像的特征，检测是否为人脸以及检测人脸位置是否为正向，并计算特征均值；

步骤18、人脸识别判断；

所述人脸识别判断方法包括：通过人脸模型识别，若人脸模型识别检测到人脸数据，获取当前捕获到的图像的人脸特征，提取特征矢量，计算两个向量间的欧式距离，遍历捕获到的图像中所有的人脸数据，计算人脸识别特征与数据集特征的欧氏距离，距离小于0.5，则标出为识别成功。

优选的，步骤2中，所述手机亮屏的监听方法包括：

开关状态为打开状态时，运行主亮屏进程和辅亮屏进程，所述主亮屏进程接收屏幕亮起的***广播事件，辅亮屏进程监听主亮屏进程的运行状态并主动获取屏幕的状态；若屏幕的状态在预设值内未变化，则辅亮屏进程主动检测主亮屏进程运行状态和主动检测屏幕的状态，读取***熄屏设置值，并获取最后的屏幕触摸时间，计算此时屏幕状态并与当前的屏幕状态值相比对，判断屏蔽为正常亮屏或者非正常亮屏，所述屏幕状态值的计算方法包括：

读取最后一次触摸屏的时间值并记录亮屏的开始时间，以熄屏设置值作为倒计时数值，倒计时完成后，获取当前屏幕状态，若状态为亮屏时，则将执行抓拍。

优选的，步骤3中，所述检测到支付页面的方法包括：

将支付监听进程后台运行，并定时读取运行进程，解析进程名称，与监听数据库名称比对，若解析名称与为监听数据库中名称相同，则调用指纹支付校验模块。

优选的，步骤4中，所述指纹支付的判断次数为3次，若第三次输入指纹与数据库中的指纹不同，则定义为认证错误，调用人脸校验模块。

优选的，步骤4中，所述调用人脸校验包括以下步骤：

调用摄像头模块采集人脸图像，将采集人脸图像的图片至 Bitmap,转换成Bitmap565 格式，设置Bitmap 宽度为偶数，调用人脸识别模型分析,分析后将探测到的人脸数据存储在数组中,执行人脸判断方法，若返回的人脸识别数据无法识别，则发送重新采集对话框。

本发明另提供一种适用非授权用户的付费预警***，所述***包括：

指纹采集模块，用于采集支付管理者指纹；

人脸采集模块，用于采集支付管理者人脸数据；

手机亮屏监测模块；

所述手机亮屏监测模块包括主亮屏模块，用于接收屏幕亮起的***广播事件；

辅亮屏模块，用于监听主亮屏进程的运行状态并主动获取屏幕的状态；

屏幕状态检测模块，用于读取最后一次触摸屏的时间值并记录亮屏的开始时间，以熄屏设置值作为倒计时数值，倒计时完成后，获取当前屏幕状态；

指纹信息校验模块，用于检测到支付页面时，调用指纹信息进行校验；

人脸校验模块，用于校验面部数据。

优选的，所述***还包括执行上述步骤的模块。

本发明的技术效果和优点：该适用非授权用户的付费预警方法及***，在手机机主授权的情况下，通过指纹，面部信息特征进行采集，判断是否为异常情况，在异常情况包括儿童私自解锁游戏付费、手机被入侵等，在支付弹框时，提示需要本人授权才可以进行支付，预防未成年人受到欺骗，保护了机主的个人财产安全，减少家庭和社会矛盾；

通过检测指纹图像中的脊线和谷线，将指纹图像的电信号最大值和最小值求和得到电信号强度值，对电信号值小于电信号强度值30%的标记为脊线，反之则标记为谷线，提高采集的数据的准确性；

通过计算两个向量间的欧式距离，遍历捕获到的图像中所有的人脸数据，计算人脸识别特征与数据集特征的欧氏距离，距离小于0.5，则标出为识别成功，提高人脸识别的成功率。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为本发明支付管理者指纹的采集方法流程图；

图3为本发明人脸数据采集方法流程图；

图4为本发明将指纹图像中噪声点预处理形成指纹图像轮廓线流程图；

图5为本发明的实施例流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

本发明提供了如图1、图5中所示的一种适用非授权用户的付费预警方法，包括以下步骤：

步骤1、采集支付管理者指纹以及人脸数据；

所述支付管理者指纹的采集方法包括以下步骤：如图2所示，

步骤11、判断主机是否内置有指纹采集模块，若有触发采集指纹指令；

步骤12、唤起指纹采集模块，屏幕采集区域内显示设定图案，并标识采集次数；

步骤13、将指纹图像中噪声点预处理形成指纹图像轮廓线；

需要注意的是，本实施例中，将指纹图像中噪声点预处理形成指纹图像轮廓线包括以下步骤：如图4所示，

步骤131、检测指纹图像中的脊线和谷线，将指纹图像的电信号最大值和最小值求和得到电信号强度值，对电信号值小于电信号强度值30%的标记为脊线，反之则标记为谷线；

步骤132、对指纹图像进行频域转换，并找到最大滤波能量，将符合指纹频率范围的恢复到空间域得到清晰的指纹的空域图像；提高采集的数据的准确性；

步骤133、保留黑和白两种颜色。

步骤14、提取指纹图像特征和信息点，并保存到指纹特征库；

所述人脸数据的采集包括以下步骤：如图3所示，

步骤15、调用摄像头模块，采集人脸图像，保存20张人脸图像,并对每张进行人脸检测；

步骤16、随机调整特征图像的亮度和对比度；提高采集样图的多样性；

步骤17、获取每张特征图像的特征，检测是否为人脸以及检测人脸位置是否为正向，并计算特征均值；

步骤18、人脸识别判断；提高人脸识别的成功率；

所述人脸识别判断方法包括：通过人脸模型识别，若人脸模型识别检测到人脸数据，获取当前捕获到的图像的人脸特征，提取特征矢量，计算两个向量间的欧式距离，遍历捕获到的图像中所有的人脸数据，计算人脸识别特征与数据集特征的欧氏距离，距离小于0.5，则标出为识别成功；

步骤2、在预警处于激活状态时，手机亮屏后抓拍一次人脸数据并提取特征；所述手机亮屏的监听方法包括：

开关状态为打开状态时，运行主亮屏进程和辅亮屏进程，所述主亮屏进程接收屏幕亮起的***广播事件，辅亮屏进程监听主亮屏进程的运行状态并主动获取屏幕的状态；若屏幕的状态在预设值内未变化，则辅亮屏进程主动检测主亮屏进程运行状态和主动检测屏幕的状态，读取***熄屏设置值，并获取最后的屏幕触摸时间，计算此时屏幕状态并与当前的屏幕状态值相比对，判断屏蔽为正常亮屏或者非正常亮屏，所述屏幕状态值的计算方法包括：

读取最后一次触摸屏的时间值并记录亮屏的开始时间，以熄屏设置值作为倒计时数值，倒计时完成后，获取当前屏幕状态，若状态为亮屏时，则将执行抓拍。

步骤3、若检测到支付页面时，调用指纹信息进行校验，若校验成功，则允许支付；所述检测到支付页面的方法包括：支付页面包括手机使用人在进行游戏以及直播等与付费有关的app操作时；

将支付监听进程后台运行，并定时读取运行进程，解析进程名称，与监听数据库名称比对，若解析名称与为监听数据库中名称相同，则调用指纹支付校验模块。

步骤4、若指纹匹配失败，则调用刷脸校验，若校验成功，则完成支付，若校验失败，支付中止；

本实施例中，所述指纹支付的判断次数为3次，若第三次输入指纹与数据库中的指纹不同，则定义为认证错误，调用人脸校验模块；

所述调用人脸校验包括以下步骤：调用摄像头模块采集人脸图像，将采集人脸图像的图片至 Bitmap,转换成Bitmap 565 格式，设置Bitmap 宽度为偶数，调用人脸识别模型分析,分析后将探测到的人脸数据存储在数组中,执行人脸判断方法，若返回的人脸识别数据无法识别，则发送重新采集对话框；本实施例中，调用 findFaces 方法分析 Bitmap,将探测到的人脸数据存储在一个FaceDetector.Face 数组中,并返回检测到的人脸总数；通过android.media.FaceDetector来检测bitmap是否包含人脸，android.media.FaceDetector.Face来检测人脸位置信息；

本发明另提供一种适用非授权用户的付费预警***，所述***包括：

指纹采集模块，用于采集支付管理者指纹；

人脸采集模块，用于采集支付管理者人脸数据；

手机亮屏监测模块；

所述手机亮屏监测模块包括主亮屏模块，用于接收屏幕亮起的***广播事件；

辅亮屏模块，用于监听主亮屏进程的运行状态并主动获取屏幕的状态；

屏幕状态检测模块，用于读取最后一次触摸屏的时间值并记录亮屏的开始时间，以熄屏设置值作为倒计时数值，倒计时完成后，获取当前屏幕状态；

指纹信息校验模块，用于检测到支付页面时，调用指纹信息进行校验；

人脸校验模块，用于校验面部数据。

优选的，所述***还包括执行上述步骤的模块。

该适用非授权用户的付费预警方法及***，在手机机主授权的情况下，通过指纹，面部信息特征进行采集，判断是否为异常情况，在异常情况包括儿童私自解锁游戏付费、手机被入侵等，在支付弹框时，提示需要本人授权才可以进行支付，预防未成年人受到欺骗，保护了机主的个人财产安全，减少家庭和社会矛盾；

通过检测指纹图像中的脊线和谷线，将指纹图像的电信号最大值和最小值求和得到电信号强度值，对电信号值小于电信号强度值30%的标记为脊线，反之则标记为谷线，提高采集的数据的准确性；

通过计算两个向量间的欧式距离，遍历捕获到的图像中所有的人脸数据，计算人脸识别特征与数据集特征的欧氏距离，距离小于0.5，则标出为识别成功，提高人脸识别的成功率。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换,凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种适用非授权用户的付费预警方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1、采集支付管理者指纹以及人脸数据；

步骤2、在预警处于激活状态时，手机亮屏后抓拍一次人脸数据并提取特征；所述手机亮屏的监听方法包括：

开关状态为打开状态时，运行主亮屏进程和辅亮屏进程，所述主亮屏进程接收屏幕亮起的***广播事件，辅亮屏进程监听主亮屏进程的运行状态并主动获取屏幕的状态；若屏幕的状态在预设值内未变化，则辅亮屏进程主动检测主亮屏进程运行状态和主动检测屏幕的状态，读取***熄屏设置值，并获取最后的屏幕触摸时间，计算此时屏幕状态并与当前的屏幕状态值相比对，判断屏蔽为正常亮屏或者非正常亮屏，所述屏幕状态值的计算方法包括：

读取最后一次触摸屏的时间值并记录亮屏的开始时间，以熄屏设置值作为倒计时数值，倒计时完成后，获取当前屏幕状态，若状态为亮屏时，则将执行抓拍；

步骤3、若检测到支付页面时，调用指纹信息进行校验，若校验成功，则允许支付；

步骤4、若指纹匹配失败，则调用刷脸校验，若校验成功，则完成支付，若校验失败，支付中止；

指纹支付的判断次数为3次，若第三次输入指纹与数据库中的指纹不同，则定义为认证错误，调用人脸校验模块；所述调用人脸校验包括以下步骤：调用摄像头模块采集人脸图像，将采集人脸图像的图片至 Bitmap,转换成Bitmap 565 格式，设置Bitmap 宽度为偶数，调用人脸识别模型分析,分析后将探测到的人脸数据存储在数组中,执行人脸判断方法，若返回的人脸识别数据无法识别，则发送重新采集对话框；所述支付管理者指纹的采集方法包括以下步骤：

步骤11、判断主机是否内置有指纹采集模块，若有触发采集指纹指令；

步骤12、唤起指纹采集模块，屏幕采集区域内显示设定图案，并标识采集次数；

步骤13、将指纹图像中噪声点预处理形成指纹图像轮廓线；

步骤14、提取指纹图像特征和信息点，并保存到指纹特征库；所述将指纹图像中噪声点预处理形成指纹图像轮廓线包括以下步骤：

步骤131、检测指纹图像中的脊线和谷线，将指纹图像的电信号最大值和最小值求和得到电信号强度值，对电信号值小于电信号强度值30%的标记为脊线，反之则标记为谷线；

步骤132、对指纹图像进行频域转换，并找到最大滤波能量，将符合指纹频率范围的恢复到空间域得到清晰的指纹的空域图像；

步骤133、保留黑和白两种颜色；所述人脸数据的采集包括以下步骤：

步骤15、调用摄像头模块，采集人脸图像，保存20张人脸图像,并对每张进行人脸检测；

步骤16、随机调整特征图像的亮度和对比度；提高采集样图的多样性；

步骤17、获取每张特征图像的特征，检测是否为人脸以及检测人脸位置是否为正向，并计算特征均值；

步骤18、人脸识别判断；

所述人脸识别判断方法包括：通过人脸模型识别，若人脸模型识别检测到人脸数据，获取当前捕获到的图像的人脸特征，提取特征矢量，计算两个向量间的欧式距离，遍历捕获到的图像中所有的人脸数据，计算人脸识别特征与数据集特征的欧氏距离，距离小于0.5，则标出为识别成功。

2.根据权利要求1所述的一种适用非授权用户的付费预警方法，其特征在于：步骤3中，所述检测到支付页面的方法包括：

将支付监听进程后台运行，并定时读取运行进程，解析进程名称，与监听数据库名称比对，若解析名称与为监听数据库中名称相同，则调用指纹支付校验模块。

3.基于权利要求1或2所述的一种适用非授权用户的付费预警方法的***，所述***包括：

指纹采集模块，用于采集支付管理者指纹；

人脸采集模块，用于采集支付管理者人脸数据；

手机亮屏监测模块；

所述手机亮屏监测模块包括主亮屏模块，用于接收屏幕亮起的***广播事件；

辅亮屏模块，用于监听主亮屏进程的运行状态并主动获取屏幕的状态；

屏幕状态检测模块，用于读取最后一次触摸屏的时间值并记录亮屏的开始时间，以熄屏设置值作为倒计时数值，倒计时完成后，获取当前屏幕状态；

指纹信息校验模块，用于检测到支付页面时，调用指纹信息进行校验；

人脸校验模块，用于校验面部数据。

4.根据权利要求3所述的***，所述***还包括执行权利要求1或2所述方法的模块。

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