CN116129485A - 一种人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

一种人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN116129485A
CN116129485A CN202210900200.7A CN202210900200A CN116129485A CN 116129485 A CN116129485 A CN 116129485A CN 202210900200 A CN202210900200 A CN 202210900200A CN 116129485 A CN116129485 A CN 116129485A
Authority
CN
China
Prior art keywords
face
recognized
target
face recognition
face image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202210900200.7A
Other languages
English (en)
Inventor
孔令涛
蒋宁
郝征鹏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mashang Xiaofei Finance Co Ltd
Original Assignee
Mashang Xiaofei Finance Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Mashang Xiaofei Finance Co Ltd filed Critical Mashang Xiaofei Finance Co Ltd
Priority to CN202210900200.7A priority Critical patent/CN116129485A/zh
Publication of CN116129485A publication Critical patent/CN116129485A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/168—Feature extraction; Face representation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/27—Replication, distribution or synchronisation of data between databases or within a distributed database system; Distributed database system architectures therefor
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/60—Protecting data
    • G06F21/64—Protecting data integrity, e.g. using checksums, certificates or signatures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Bioethics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)

Abstract

本申请提供一种人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质。其中：客户端向区块链的目标区块链节点发起目标请求，目标请求携带有人脸识别智能合约的地址、目标用户的人脸信息的电子存证和待识别人脸图像集，待识别人脸图像集包括真实、混淆待识别人脸图像，人脸识别智能合约用于基于客户端请求中的电子存证，从区块中调取对应用户的人脸信息对客户端请求中的待识别人脸图像进行人脸识别。目标区块链节点在目标请求完成共识并执行时，调用人脸识别智能合约，获取目标用户的人脸信息，以对待识别人脸图像集中每个待识别人脸图像进行人脸识别，并将人脸识别结果反馈至客户端。客户端基于真实待识别人脸图像的人脸识别结果，确定目标人脸识别结果。

Description

一种人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本申请属于图像处理技术领域，尤其涉及一种人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着生物识别技术和人工智能技术的不断发展，人脸识别技术得到了广泛的应用，极大简化了支付、门禁、安检等身份认证的流程。
现阶段的人脸识别方式通常是用户将自己的人脸图像上传至人脸识别***，由人脸识别***与预先记录的目标用户的人脸信息(如照片、人脸特征等)进行比对，以判断用户是否为目标用户本人。这种方式下，中心化的人脸识别***拥有对用户身份的绝对解释权，天然存在公信力不可信的缺陷，限制了生态应用的发展。此外，用户对于中心化的人脸识别***也没有隐私可言，上传的人脸图像会暴露给人脸识别***，存在被人脸识别***或第三方利用的风险。
发明内容
本申请目的是提供一种人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质，能够基于区块链实现去中心化的人脸识别服务，具有中立可信以及人脸图像隐私保护的优势。
为了实现上述目的，本申请实施例是这样实现的：
第一方面，提供一种人脸识别方法，包括：
客户端向区块链的目标区块链节点发起目标请求，所述目标请求携带有人脸识别智能合约的地址、目标用户的人脸信息的电子存证和待识别人脸图像集，所述区块链中各区块链节点的区块记录包含有所述目标用户在内的多个用户的人脸信息，所述待识别人脸图像集包括真实待识别人脸图像和混淆待识别人脸图像，所述人脸识别智能合约用于基于客户端请求中的电子存证，从区块链节点的区块中调取对应用户的人脸信息对客户端请求中的待识别人脸图像进行人脸识别；
所述目标区块链节点在所述目标请求完成区块链的共识并执行时，调用所述人脸识别智能合约，根据所述目标用户的人脸信息的电子存证从本地的区块中获取所述目标用户的人脸信息，并基于所述目标用户的人脸信息对所述待识别人脸图像集中的每个待识别人脸图像进行人脸识别，以将每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果反馈至所述客户端；
所述客户端从所述目标区块链节点反馈的每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果中，选取所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，并基于所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，确定目标人脸识别结果。
第二方面，提供一种区块链的客户端，包括：
请求单元，用于向区块链的目标区块链节点目标请求，所述目标请求携带有人脸识别智能合约的地址、所述目标用户的人脸信息的电子存证和待识别人脸图像集，所述区块链中各区块链节点的区块记录有包含所述目标用户在内的多个用户的人脸信息，所述待识别人脸图像集包括真实待识别人脸图像和混淆待识别人脸图像，所述人脸识别智能合约用于基于客户端请求中的电子存证，从区块链节点的区块中调取对应用户的人脸信息对客户端请求中的待识别人脸图像进行人脸识别，其中，所述目标区块链节点在所述目标请求完成共识并执行时，调用所述人脸识别智能合约，根据所述目标用户的人脸信息的电子存证从本地的区块中获取所述目标用户的人脸信息，并基于所述目标用户的人脸信息对所述待识别人脸图像集中的每个待识别人脸图像进行人脸识别，以将每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果反馈至所述客户端；
确定单元，用于从所述目标区块链节点反馈的每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果中，选取所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，并基于所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，确定目标人脸识别结果。
第三方面，提供一种区块链的区块链节点，包括：
接收单元，用于接收区块链的客户端发起的目标请求，所述目标请求携带有人脸识别智能合约的地址、所述目标用户的人脸信息的电子存证和待识别人脸图像集，所述区块链中各区块链节点的区块记录有包含所述目标用户在内的多个用户的人脸信息，所述待识别人脸图像集包括真实待识别人脸图像和混淆待识别人脸图像，所述人脸识别智能合约用于基于客户端请求中的电子存证，从区块链节点的区块中调取对应用户的人脸信息对客户端中的待识别人脸图像进行人脸识别；
执行单元，用于在所述目标请求完成区块链的共识并执行时，调用所述人脸识别智能合约，根据所述目标用户的人脸信息的电子存证从本地的区块中获取所述目标用户的人脸信息，并基于所述目标用户的人脸信息对所述待识别人脸图像集中的每个待识别人脸图像进行人脸识别，以将每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果反馈至所述客户端，其中，所述客户端从所述目标区块链节点反馈的每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果中，选取所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，并基于所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，确定目标人脸识别结果。
第四方面，提供一种电子设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器以执行上述第一方面所示的方法。
第五方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现行上述第一方面所示的方法。
本申请将用于验证各个用户身份的人脸信息保存至区块链的各个区块链节点的区块中，并为各个区块链节点部署人脸识别智能合约。人脸识别智能合约用于基于客户端请求中的电子存证，从区块链节点的区块中调取对应用户的人脸信息对客户端请求中的待识别人脸图像进行人脸识别。这样一来，用户在需要通过人脸识别验证目标用户的身份时，可以通过客户端向区块链节点提交携带有人脸识别智能合约的地址、目标用户的人脸信息的电子存证和待识别人脸图像集的目标请求，使得区块链节点调用人脸识别智能合约，按照目标请求中的电子存证，从区块链节点的本地区块中获取到目标用户的人脸信息，并基于目标用户的人脸信息对待识别人脸图像集中的每个待识别人脸图像进行针对目标用户的人脸识别。整个方案借助区块链去中心化的优势，实现中立、可信的人脸识别服务。同时，借助区块链数据透明化和可追溯的特点，进一步遏制了人脸识别结果被区块链节点恶意篡改的可能。此外，客户端在目标请求中所提交的待识别人脸图像集包含有真实待识别人脸图像和混淆待识别人脸图像，对于区块链的而言，无法获知待识别人脸图像集中哪个是用户本人的人脸图像，因此用户的人脸图像不会直接暴露给区块链，从而在人脸识别过程中，为用户的人脸图像提供了隐私保护。
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实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为传统的基于人脸识别完成支付交易的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的人脸识别方法的架构示意图；
图3为本申请实施例提供的人脸识别方法的流程示意图；
图4为本申请实施例提供的人脸识别方法应用于人脸支付场景的流程示意图；
图5为本申请实施例提供的客户端的结构示意图；
图6为本申请实施例提供的区块链节点的结构示意图；
图7为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
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中的技术方案，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作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。
随着生物识别技术和人工智能技术的不断发展，人脸识别技术得到了广泛的应用，极大简化了支付、门禁、安检等身份认证的流程。现阶段的人脸识别方式通常是用户将自己的人脸图像上传至中心化的人脸识别***，由人脸识别***与预先记录的目标用户的人脸信息(如照片、人脸特征等)进行比对，以判断用户是否为目标用户本人。
这里以人脸支付的场景为示例，图1为人脸支付的流程示意图，具体包括如下步骤：
1)用户向支付***发起人脸支付的交易请求。
2)支付***响应用户的交易请求，通过用户终端的支付应用，调用用户终端的摄像头采集用户的人脸图像。
3)支付***对采集到的人脸图像执行人脸识别。
4)支付***在人脸识别通过后，执行交易请求对应的交易操作。
5)支付***向用户反馈人脸支付的交易结果。
从上述流程可以看出，支付***具有对用户身份的解释权，如果支付***恶意判定我不是我时，那我就不是我。这种高度中心化的机制下，支付***无法保证中立、可信地提供人脸识别服务。此外，用户对于支付***也没有隐私可言，上传的人脸图像都会直接暴露给支付***，存在被支付***或第三方利用的风险。
鉴于此，本申请旨在提出一种去中心化的可保护用户隐私的人脸识别方案。参考图2，图2为本申请人脸识别方案的应用场景示意图，包括：用户、客户端和区块链。其中，客户端可以为手机、平板电脑、台式计算机、便携笔记本式计算机等(图2以手机为示例)。用户使用客户端发起需要人脸识别的操作后(如人脸支付操作、人脸解锁操作等)后，客户端接入区块链，向区块链中的目标区块链节点发起目标请求。目标请求携带有人脸识别智能合约的地址、目标用户的人脸信息的电子存证和待识别人脸图像集，待识别人脸图像集包括真实待识别人脸图像和混淆待识别人脸图像。之后，目标区块链节点调用人脸识别智能合约，按照目标用户的人脸信息的电子存证从本地的区块中获取目标用户的人脸信息，并基于目标用户的人脸信息对待识别人脸图像集中的每个待识别人脸图像进行人脸识别，以将每个待识别人脸图像对应目标用户的人脸识别结果反馈至客户端；最后，客户端只需要根据真实待识别人脸图像对应目标用户的人脸识别结果，即可确定最终所需要的目标人脸识别结果，从而后续根据目标人脸识别结果决策如何处理用户发起的操作。
显然，对于区块链而言，无法获知客户端提供的待识别人脸图像集中哪个是用户本人的人脸图像，因此用户人脸隐私信息得到了有效保护。同时，通过请求区块链节点调用智能合约来完成人脸识别，可借助区块链去中心化的特点，实现中立、可信的人脸识别服务，防止人脸识别结果被恶意篡改。
本申请的人脸识别方案可由电子设备执行，具体可以由电子设备的处理器执行。所谓的电子设备可以包括终端设备，比如智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能语音交互设备、智能家电、智能手表、车载终端、飞行器等；或者，电子设备还可以包括服务器，比如独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式***，还可以是提供云计算服务的云服务器。
基于图2所示应用场景的架构，本申请实施例提供了一种人脸识别方法。图3为本申请实施例的人脸识别方法的流程示意图，图3中的方法能够由图2中的客户端和区块链节点执行。如图3所示，该方法人脸识别方法包括以下步骤：
S302，客户端向区块链的目标区块链节点发起目标请求，目标请求携带有人脸识别智能合约的地址、目标用户的人脸信息的电子存证和待识别人脸图像集，区块链中各区块链节点的区块记录有包含有目标用户在内的多个用户的人脸信息，待识别人脸图像集包括真实待识别人脸图像和混淆待识别人脸图像，人脸识别智能合约用于基于客户端请求中的电子存证，从区块链节点的区块中调取对应用户的人脸信息对客户端请求中的待识别人脸图像进行人脸识别。
本申请中，当用户发起需要人脸识别的操作后，客户端可以用自身摄像头对用户的人脸进行拍摄，该拍摄得到的人脸图像即为真实待识别人脸图像。同时，客户端还需要将已授权使用的其他用户的人脸图像作为混淆待识别人脸图像，以与真实待识别人脸图像混在一起后，形成本次人脸识别的待识别人脸图像集。
在实际应用中，混淆待识别人脸图像可以是客户端从已授权使用的开源人脸图像数据库中随机请求得到的人脸图像，也就是说，每次人脸识别的混淆待识别人脸图像是随机产生的，没有规律可循，从而避免一些恶意机构在截取到多次人脸识别的待识别人脸图像集后，可以反推出用户的真实待识别人脸图像。此外，如果人脸识别的算法支持对加密后的人脸图像进行人脸识别，则本申请中的真实待识别人脸图像可以是在客户端拍摄得到的人脸图像基础进行适当加密后所生的，比如说，算法可以支持对添加有马赛克的人脸图像进行人脸识别，则本申请中的真实待识别人脸图像可以是在客户端拍摄得到的人脸图像基础进行适当打码处理后所生成的。
另一方面，区块链中各个区块链节点的区块记录有可提供人脸识别服务的用户的人脸信息(该人脸信息可以是人脸图像或者是人脸特征等)，各个用户的人脸信息在区块链节点中记录后会生成相对应的电子存证，这个电子存证包含有客户端的标识(客户端登录的区块链账号、客户端所属用户的手机号等)和用户的人脸信息的存储地址。应理解的是，通过电子存证可以从区块链节点的区块中调取到相对应的用户的人脸信息。
本申请中，客户端需要在目标请求中提供目标用户的人脸信息的电子存证，这样一来，目标区块链节点可以基于该目标请求中电子存证，从本地的区块中调取出目标用户的人脸信息，并基于目标用户的人脸信息与客户端提供的待识别人脸图像集中的各个待识别人脸图像进行比对，以确定真实待识别人脸图像和混淆待识别人脸图像各自的人脸识别结果。
应理解的是，区块链节点本身不具有人脸识别的功能，这里本申请需要借助区块链的智能合约，使区块链节点提供人脸识别服务。其中，智能合约是由事件驱动的、运行在区块链之上的能够根据预设条件自动执行的程序。本申请将基于电子存证从区块链节点的区块中提取对应用户的人脸信息的执行逻辑，以及基于提取到的用户的人脸信息对待识别人脸图像进行人脸识别的执行逻辑编写至人脸识别智能合约中，并将编写好的人脸识别智能部署到区块链的各个区块链节点。对于本申请的场景而言，如果客户端发起的请求携带有的人脸识别智能合约的地址，即触发了调用人脸识别智能合约的事件。对应地，目标区块链节点在调用人脸识别智能合约后，只需按照人脸识别智能合约的执行逻辑，即可对目标请求的待识别人脸图像集中的各个待识别人脸图像进行人脸识别。
S304，目标区块链节点在目标请求完成区块链的共识并执行时，调用人脸识别智能合约，根据目标用户的人脸信息的电子存证从本地的区块中获取目标用户的人脸信息，并基于目标用户的人脸信息对待识别人脸图像集中的每个待识别人脸图像进行人脸识别，以将每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果反馈至客户端。
应理解的是，基于现有区块链的技术，客户端通过接入区块链中的一个区块链节点，以连接到区块链的网络。客户端发起的目标请求最开始是由接入的区块链节点先受理，再由该接入的区块链节点进行广播，以将目标请求的数据同步至其他区块链节点的交易池中。之后，区块链中一个赋能的区块链节点会从自身交易池中拉取出目标请求的数据以发起共识。在目标请求的数据通过共识后，各区块链节点再开始执行目标请求的数据。其中，共识是区块链的现有机制，其他区块链节点在收到赋能区块链节点发起共识的提议后，进入共识阶段，以基于共识的校验逻辑，对赋能区块链节点提议的数据进行校验。校验目的是确认赋能区块链节点是否向各个其他区块链节点提议了相同的数据，从而遏制赋能区块链节点通过向其他一部分区块链节点提议篡改数据，以达到篡改数据被误执行的企图。
因此，对于本申请实施例而言，目标区块链节点需要在目标请求完成共识并执行时(也就是通过共识确定了目标请求的数据合法后)，再调用人脸识别智能合约对目标请求中的真实待识别人脸图像和混淆待识别人脸图像进行人脸识别。这里需要说明的是，本申请客户端发起目标请求的目的是：请求目标区块链节点对目标请求中的待识别人脸图像集进行人脸识别，因此对目标请求执行即：调用人脸识别智能合约对目标请求中的真实待识别人脸图像和混淆待识别人脸图像进行人脸识别。
S306，客户端从目标区块链节点反馈的每个待识别人脸图像对应目标用户的人脸识别结果中，选取真实待识别人脸图像对应目标用户的人脸识别结果，并基于真实待识别人脸图像对应目标用户的人脸识别结果，确定目标人脸识别结果。
应理解，本申请中的混淆待识别人脸图像只起到混淆目的，避免真实待识别人脸图像暴露给区块链。对于客户端而言，只需要根据真实待识别人脸图像对应目标用户的人脸识别结果，确定最终的目标人脸识别结果。其中，若目标人脸识别结果指示通过，则表示使用客户端的用户是目标用户本人；若目标人脸识别结果指示未通过，则表示使用客户端的用户不是目标用户本人。
在实际应用中，本申请的目标区块链节点不限于是一个。
针对目标区块链节点为多个的场景，客户端可以通过目标请求的形式，请求多个目标区块链节点各自调用的人脸识别智能合约，对待识别人脸图像集进行人脸识别。对应地，在多个目标区块链节点反馈的真实待识别人脸图像对应目标用户的人脸识别结果中，若指示人脸识别通过的占比达到预设阈值，则客户端将人脸识别通过作为目标人脸识别结果，否则，将人脸识别未通过作为目标人脸识别结果。比如：目标区块链节点有10个，设定的预设阈值为80％，当其中9个目标区块链节点提供的人脸识别结果指示通过，则将人脸识别通过作为最终的目标人脸识别结果。
针对目标区块链节点为一个的场景，客户端可以将该唯一的目标区块链节点反馈的真实待识别人脸图像对应目标用户的人脸识别结果作为目标人脸识别结果。
此外，在一些场景中，用户请求区块链发起人脸识别的行为也可使视为一种隐私信息。比如安检的场景需要用户通过人脸识别的身份验证才能放行，用户可能不希望将自己的行踪暴露给区块链。再比如人脸支付的场景，用户不希望将自己的消费记录暴露给区块链。
针对上述这种特殊的隐私保护需求，本申请还可以在目标请求携带混淆用户的人脸信息的电子存证。目标区块链节点在调用人脸识别智能合约时，除了基于目标用户的人脸信息对待识别人脸图像集中的每个待识别人脸图像进行人脸识别外，还需要基于混淆用户的人脸信息，对每个待识别人脸图像进行人脸识别。这样一来，对于区块链侧而言，无法获知用户请求人脸识别的真实意图是对目标用户发起身份验证，还是对混淆用户发起身份验证。通常情况下，客户端对哪个用户发起了身份验证，则表明了客户端的使用者是就是哪个用户，引入混淆用户的人脸信息的电子存证，可以使区块链无法获知是哪个用户需要进行身份验证，从而实现了对发起人脸识别这一行为的隐私保护。
此外，目标区块链节点在目标请求执行完成后，还可以对客户端的标识、目标用户的人脸信息的电子存证(也可以包含混淆用户的人脸信息的电子存证)和每个待识别人脸图像对应目标用户的人脸识别结果(也可以包含对应混淆用户的人脸识别结果)等信息关联写入到目标区块链节点本地的区块中以进行保存(即区块链的写块操作)。后续，客户端的用户如果对人脸识别结果存疑，可以发起投诉。对应地，本申请可以基于投诉客户端的标识，从目标区块链节点本地的区块中，调取出当时提交的目标用户的人脸信息的电子存证，以及每个待识别人脸图像对应目标用户的人脸识别结果，以对本次人脸识别进行追溯。
基于上述内容可知，本申请实施例的方案将用于验证各个用户身份的人脸信息保存至区块链的各个区块链节点的区块中，并为各个区块链节点部署人脸识别智能合约。人脸识别智能合约用于基于客户端请求中的电子存证，从区块链节点的区块中调取对应用户的人脸信息对客户端请求中的待识别人脸图像进行人脸识别。这样一来，用户在需要通过人脸识别验证目标用户的身份时，可以通过客户端向区块链节点提交携带有人脸识别智能合约的地址、目标用户的人脸信息的电子存证和待识别人脸图像集的目标请求，使得区块链节点调用人脸识别智能合约，按照目标请求中的电子存证，从区块链节点的本地区块中获取到目标用户的人脸信息，并基于目标用户的人脸信息对待识别人脸图像集中的每个待识别人脸图像进行针对目标用户的人脸识别。整个方案借助区块链去中心化的优势，实现中立、可信的人脸识别服务。同时，借助区块链数据透明化和可追溯的特点，进一步遏制了人脸识别结果被区块链节点恶意篡改的可能。此外，客户端在目标请求中所提交的待识别人脸图像集包含有真实待识别人脸图像和混淆待识别人脸图像，对于区块链的而言，无法获知待识别人脸图像集中哪个是用户本人的人脸图像，因此用户的人脸图像不会直接暴露给区块链，从而在人脸识别过程中，为用户的人脸图像提供了隐私保护。
应理解，本申请的方法可以应用于用户通过客户端所发起的任何需要人脸识别的场景。下面以人脸支付为例，对本申请的人脸识别方法进行介绍。
参考图4，图4是基于本申请的人脸识别方法完成人脸支付的一种流程示意图，具体包括如下步骤：
1)用户使用客户端的支付APP，向支付***发起人脸支付的交易请求。
2)支付***响应于客户端的交易请求，启动客户端侧的支付APP执行人脸支付流程，以执行：
2.1)激活客户端的摄像头拍摄用户的真实待识别人脸图像。
2.2)控制客户端向提供人脸混淆服务的服务器请求混淆待识别人脸图像。
2.3)人脸混淆服务的服务器响应于客户端的请求，随机选取多个混淆待识别人脸图像反馈至客户端。
本应用场景中，人脸混淆服务的服务器本地存储有多个用户授权使用的人脸图像，以供客户端侧进行混淆。可选地，服务器侧的人脸图像可以定期置乱后重新存储，以保证提供给客户端的混淆待识别人脸图像没有固定规律可循，增加破解难度。
3)客户端在获得本次人脸支付的真实待识别人脸图像和淆待识别人脸图像后，将真实待识别人脸图像和淆待识别人脸图像混合在一起后得到待识别人脸图像集，同时，客户端为待识别人脸图像集中每个待识别人脸图像配置目标用户的电子存证。
这里作为示例性介绍，配置电子存证(以token表示电子存证)的待识别人脸图像集的数据结构如下所示：
[{photo:‘待识别人脸图像1’，token:‘目标用户的token’}；
{photo:‘混淆人脸照片2’，token:‘目标用户的token’}；
{photo:‘真实待识别人脸图像’，token:‘目标用户的token’}；
{photo:‘混淆人脸照片3’，token:‘目标用户的token’}]。
上述待识别人脸图像集中，真实待识别人脸图像和混淆待识别人脸图像是置乱后混淆在一起的，没有固定的排序规律可循。
此外，本申请的人脸支付场景还可以引入混淆用户的人脸信息的电子存证。对应地，待识别人脸图像集分类为两部分。
一部分是基于真实用户的人脸信息的电子存证token所配置的待识别人脸图像，对应的数据结构如下所示：
[{photo:‘混淆待识别人脸图像1’，token:‘目标用户的token’}；
{photo:‘混淆待识别人脸图像2’，token:‘目标用户的token’}；
{photo:‘真实待识别人脸图像’，token:‘目标用户的token’}；
{photo:‘混淆人脸照片3’，token:‘目标用户的token’}]。
另一部分是基于混淆用户的人脸信息的电子存证token所配置的待识别人脸图像，对应的数据结构如下所示：
[{photo:‘混淆待识别人脸图像1’，token:‘混淆用户的token’}；
{photo:‘真实待识别人脸图像’，token:‘混淆用户的token’}；
{photo:‘混淆待识别人脸图像2’，token:‘混淆用户的token’}；
{photo:‘混淆待识别人脸图像3’，token:‘混淆用户的token’}]。
4)之后，客户端向区块链的目标区块链节点发起目标请求，该目标请求携带有人脸识别智能合约的地址、目标用户的人脸信息的电子存证、待识别人脸图像集以及本次人脸支付的交易标志。
同理，如果引入混淆用户的人脸信息的电子存证，则本步骤中，目标请求还需携带混淆用户的人脸信息的电子存证。
5)目标区块链节点响应于目标请求，根据目标请求中的地址，提取出脸识别智能合约，之后调用人脸识别智能合约，再进一步根据目标请求中的电子存证从本地的区块中获取目标用户的人脸信息，并基于目标用户的人脸信息对待识别人脸图像集中的每个待识别人脸图像进行人脸识别，得到每个待识别人脸图像对应目标用户人的脸识别结果。
这里需要说明的是，本申请的目标请求是指区块链交易，不同于用户通过支付APP发起人脸支付的交易。
显然，如果本申请的人脸支付场景引入了混淆用户的人脸信息的电子存证，则本步骤还需基于混淆用户对应的电子存证从本地的区块中获取混淆用户的人脸信息，并基于混淆用户的人脸信息对待识别人脸图像集中的每个待识别人脸图像进行人脸识别，得到每个待识别人脸图像对应混淆用户的人脸识别结果。
6)之后，目标区块链节点向客户端和支付***反馈每个待识别人脸图像对应目标用户的人脸识别结果以及本次人脸支付的交易标识。
同理，如果本申请的人脸支付场景引入了混淆用户的人脸信息的电子存证，则本步骤中目标区块链节点还会将每个待识别人脸图像对应混淆用户的人脸识别结果一并反馈至客户端和支付***。
7)客户端和支付***基于真实待识别人脸图像对应目标用户的人脸识别结果，确定本次人脸支付最终的目标人脸识别结果。
应理解的是，如果本应场景的目标区块链节点为一个，则该唯一的目标区块链节点反馈的真实待识别人脸图像对应目标用户的人脸识别结果即为最终的目标人脸识别结果。如果本应场景的目标区块链节点为多个，则在多个目标区块链节点反馈的真实待识别人脸图像对应目标用户的人脸识别结果中，只有指示人脸识别通过的占比达到预设阈值时，才会将人脸识别通过作为目标人脸识别结果，否则，将人脸识别未通过作为目标人脸识别结果。
此外，本应用场景中，目标区块链节点也可以只向客户端反馈个待识别人脸图像对应目标用户的人脸识别结果；之后，由客服端侧的支付APP基于其中真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，确定本次人脸支付最终的目标人脸识别结果，再由支付APP提交至支付***。
8)支付***基于目标人脸识别结果决策否执行用户所发起的人脸支付。
具体地，本步骤中，如果目标人脸识别结果指示发起交易请求的用户不是合法的目标用户，则拒绝本次交易请求；如果目标人脸识别结果指示发起交易请求的用户是合法的目标用户，则执行用户的人脸支付的相关操作。
9)支付***将人脸支付的最终结果(支付成功或者支付失败)反馈至客户端。
应理解的是，如果人脸支付的最终结果指示支付失败，而客户端基于目标区块链节点所反馈的人脸识别结果，确定出目标人脸识别结果是人脸识别通过，则可以向监管方发起质疑支付***的投诉，监管方可以从区块链中调取本次人脸支付的相关数据，如本次人脸支付的标识、目标用户的人脸信息的电子存证、待识别人脸图像集以及其中各个待识别人脸图像对应目标用户的人脸识别结果等，并根据调取相关数据对支付***是否存在违规行为进行审核。
可以看出，本申请实施例的人脸支付场景中，用户身份的解释权设置在了去中心化的区块链，由区块链的区块链节点基于人脸识别智能合约的执行逻辑，为用户提供中立、可信的人脸识别服务。
同时，基于现有的区块链技术，各区块链节点本身也会对客户端所发起的交易中的数据进行写块记录，借助区块链数据不可篡改、且透明可查的特点，后续基于区块中的记录来对本次人脸识别进行追溯，从而约束区块链节点行为，避免区块链节点恶意修改人脸识别结果。
此外，在实际应用中，客户端可以将携带有待识别人脸图像集的区块链交易发送给区块链中多个区块链节点，由多个区块链节点各自对待识别人脸图像集进行人脸识别，之后通过这些区块链节点反馈的人脸识别结果的通过比例，来确定最终的目标人脸识别结果。基于区块链的技术，只有达到半数及半数以上的区块链节点恶意篡改人脸识别结果，才能在区块链中扭曲事实，这在理论上是不可实现的，因此本申请基于这种多区块链节点共同进行人脸识别的机制，可以有效避免人脸识别结果被篡改的可能性，具有高度可信的优点。
与上述图3所示方法相对应地，本申请实施例还提供一种客户端。图5是该客户端500的结构示意图，包括：
交易发起单元510，用于向区块链的目标区块链节点目标请求，所述目标请求携带有人脸识别智能合约的地址、所述目标用户的人脸信息的电子存证和待识别人脸图像集，所述区块链中各区块链节点的区块记录有包含所述目标用户在内的多个用户的人脸信息，所述待识别人脸图像集包括真实待识别人脸图像和混淆待识别人脸图像，所述人脸识别智能合约用于基于客户端请求中的电子存证，从区块链节点的区块中调取对应用户的人脸信息对客户端请求中的待识别人脸图像进行人脸识别，其中，所述目标区块链节点在所述目标请求完成共识并执行时，调用所述人脸识别智能合约，根据所述目标用户的人脸信息的电子存证从本地的区块中获取所述目标用户的人脸信息，并基于所述目标用户的人脸信息对所述待识别人脸图像集中的每个待识别人脸图像进行人脸识别，以将每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果反馈至所述客户端。
确定单元520，用于从所述目标区块链节点反馈的每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果中，选取所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，并基于所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，确定目标人脸识别结果。
可选地，所述目标区块链节点为多个，所述确定单元520具体地用于：在多个所述目标区块链节点反馈的所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果中，若指示人脸识别通过的占比达到预设阈值，则将人脸识别通过作为目标人脸识别结果，否则，将人脸识别未通过作为目标人脸识别结果。
可选地，所述目标区块链节点为一个，所述确定单元520具体地用于：将唯一的所述目标区块链节点反馈的所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果作为目标人脸识别结果。
可选地，所述真实待识别人脸图像是所述客户端的使用者基于所述客户端发起人脸支付时，由所述客户端调用摄像功能所采集到的用于所述人脸支付的人脸图像，所述目标用户为所述人脸支付的结算用户。
可选地，所述混淆待识别人脸图像是所述客户端从已授权的开源人脸图像数据库中随机请求得到的人脸图像。
根据本申请的另一个实施例，图5所示的客户端中的各个单元可以分别或全部合并为一个或若干个另外的单元来构成，或者其中的某个(些)单元还可以再拆分为功能上更小的多个单元来构成，这可以实现同样的操作，而不影响本申请的实施例的技术效果的实现。上述单元是基于逻辑功能划分的，在实际应用中，一个单元的功能也可以由多个单元来实现，或者多个单元的功能由一个单元实现。在本申请的其它实施例中，基于数据处理装置也可以包括其它单元，在实际应用中，这些功能也可以由其它单元协助实现，并且可以由多个单元协作实现。
根据本申请的另一个实施例，可以通过在包括中央处理单元(CPU)、随机存取存储介质(RAM)、只读存储介质(ROM)等处理元件和存储元件的例如计算机的通用计算设备上运行能够执行如图3所示的客户端侧相应方法所涉及的各步骤的计算机程序(包括程序代码)，来构造如图5中所示的客户端，以及来实现本申请实施例的人脸识别方法。所述计算机程序可以记载于例如计算机可读存储介质上，并通过计算机可读存储介质装载于数据处理设备中，并在其中运行。
基于本申请实施例的客户端可知，本申请将用于验证各个用户身份的人脸信息保存至区块链的各个区块链节点的区块中，并为各个区块链节点部署人脸识别智能合约。人脸识别智能合约用于基于区块链交易中的电子存证，从区块链节点的区块中调取对应用户的人脸信息对区块链交易中的待识别人脸图像进行人脸识别。这样一来，用户在需要通过人脸识别验证目标用户的身份时，可以通过客户端可以向区块链节点提交携带有人脸识别智能合约的地址、目标用户的人脸信息的电子存证和待识别人脸图像集的目标请求，使得区块链节点调用人脸识别智能合约，按照目标请求中的电子存证，从区块链节点的本地区块中获取到目标用户的人脸信息，并基于目标用户的人脸信息对待识别人脸图像集中的每个待识别人脸图像进行针对目标用户的人脸识别，从而每个待识别人脸图像进行针对目标用户的人脸识别结果反馈给客户端，由客户端进步从提取真实待识别人脸图像针对目标用户的人脸识别结果，确定出目标人脸识别结果。整个方案借助区块链去中心化的优势，实现中立、可信的人脸识别服务。同时，借助区块链数据透明化和可追溯的特点，进一步遏制了人脸识别结果被区块链节点恶意篡改的可能。此外，客户端在目标请求中所提交的待识别人脸图像集包含有真实待识别人脸图像和混淆待识别人脸图像，对于区块链的而言，无法获知待识别人脸图像集中哪个是用户本人的人脸图像，因此用户的人脸图像不会直接暴露给区块链，从而在人脸识别过程中，为用户的人脸图像提供了隐私保护。
与上述图3所示方法相对应地，本申请实施例还提供一种区块链节点。图6是该区块链节点600的结构示意图，包括：
接收单元610，用于接收区块链的客户端发起的目标请求，所述目标请求携带有人脸识别智能合约的地址、所述目标用户的人脸信息的电子存证和待识别人脸图像集，所述区块链中各区块链节点的区块记录有包含所述目标用户在内的多个用户的人脸信息，所述待识别人脸图像集包括真实待识别人脸图像和混淆待识别人脸图像，所述人脸识别智能合约用于基于客户端请求中的电子存证，从区块链节点的区块中调取对应用户的人脸信息对客户端请求中的待识别人脸图像进行人脸识别。
执行单元620，用于在所述目标请求完成区块链的共识并执行时，调用所述人脸识别智能合约，根据所述目标用户的人脸信息的电子存证从本地的区块中获取所述目标用户的人脸信息，并基于所述目标用户的人脸信息对所述待识别人脸图像集中的每个待识别人脸图像进行人脸识别，以将每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果反馈至所述客户端，其中，所述客户端从所述目标区块链节点反馈的每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果中，选取所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，并基于所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，确定目标人脸识别结果。
可选地，所述目标请求还携带有混淆用户的人脸信息的电子存证，所述执行单元620在所述目标请求完成区块链的共识并执行时，还用于：根据所述混淆用户的人脸信息的电子存证从本地的区块中获取所述混淆用户的人脸信息，并基于所述混淆用户的人脸信息对所述待识别人脸图像集中的每个待识别人脸图像进行人脸识别，以将每个待识别人脸图像对应所述混淆用户的人脸识别结果反馈至所述客户端，其中，所述客户端从所述目标区块链节点反馈的每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果和每个待识别人脸图像对应所述混淆用户的人脸识别结果中，选取出所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果。
可选地，所述区块链节点包括：记录单元，用于在所述目标请求执行完成后，对所述客户端的标识、所述目标用户的人脸信息的电子存证以及每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果进行写块，以关联记录至本地的区块中。
根据本申请的另一个实施例，图6所示的区块链节点中的各个单元可以分别或全部合并为一个或若干个另外的单元来构成，或者其中的某个(些)单元还可以再拆分为功能上更小的多个单元来构成，这可以实现同样的操作，而不影响本申请的实施例的技术效果的实现。上述单元是基于逻辑功能划分的，在实际应用中，一个单元的功能也可以由多个单元来实现，或者多个单元的功能由一个单元实现。在本申请的其它实施例中，基于数据处理装置也可以包括其它单元，在实际应用中，这些功能也可以由其它单元协助实现，并且可以由多个单元协作实现。
根据本申请的另一个实施例，可以通过在包括中央处理单元(CPU)、随机存取存储介质(RAM)、只读存储介质(ROM)等处理元件和存储元件的例如计算机的通用计算设备上运行能够执行如图3所示的目标区块链节点侧相应方法所涉及的各步骤的计算机程序(包括程序代码)，来构造如图6中所示的区块链节点，以及来实现本申请实施例的人脸识别方法。所述计算机程序可以记载于例如计算机可读存储介质上，并通过计算机可读存储介质装载于数据处理设备中，并在其中运行。
图7是本申请的一个实施例电子设备的结构示意图。请参考图7，在硬件层面，该电子设备包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少1个磁盘存储器等。当然，该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。
处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构)总线、PCI(PeripheralComponent Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图7中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。
可选地，处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成上述图5所示的客户端。对应地，处理器，执行存储器所存放的程序，并具体用于执行以下操作：
向区块链的目标区块链节点发起目标请求，其中，所述目标请求携带有人脸识别智能合约的地址、目标用户的人脸信息的电子存证和待识别人脸图像集，所述区块链中各区块链节点的区块记录包含有所述目标用户在内的多个用户的人脸信息，所述待识别人脸图像集包括真实待识别人脸图像和混淆待识别人脸图像，所述人脸识别智能合约用于基于客户端请求中的电子存证，从区块链节点的区块中调取对应用户的人脸信息对客户端请求中的待识别人脸图像进行人脸识别，所述目标区块链节点在所述目标请求完成区块链的共识并执行时，调用所述人脸识别智能合约，根据所述目标用户的人脸信息的电子存证从本地的区块中获取所述目标用户的人脸信息，并基于所述目标用户的人脸信息对所述待识别人脸图像集中的每个待识别人脸图像进行人脸识别，以将每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果反馈至所述客户端。
从所述目标区块链节点反馈的每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果中，选取所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，并基于所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，确定目标人脸识别结果。
或者，处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成上述图6所示的区块链节点。对应地，处理器，执行存储器所存放的计算机程序，并具体用于执行以下操作：
接收区块链的客户端发起的目标请求，所述目标请求携带有人脸识别智能合约的地址、所述目标用户的人脸信息的电子存证和待识别人脸图像集，所述区块链中各区块链节点的区块记录有包含所述目标用户在内的多个用户的人脸信息，所述待识别人脸图像集包括真实待识别人脸图像和混淆待识别人脸图像，所述人脸识别智能合约用于基于客户端请求中的电子存证，从区块链节点的区块中调取对应用户的人脸信息对客户端请求中的待识别人脸图像进行人脸识别。
在所述目标请求完成区块链的共识并执行时，调用所述人脸识别智能合约，根据所述目标用户的人脸信息的电子存证从本地的区块中获取所述目标用户的人脸信息，并基于所述目标用户的人脸信息对所述待识别人脸图像集中的每个待识别人脸图像进行人脸识别，以将每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果反馈至所述客户端，其中，所述客户端从所述目标区块链节点反馈的每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果中，选取所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，并基于所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，确定目标人脸识别结果。
上述如本申请所示实施例揭示的人脸识别方法可以应用于处理器中，由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，NP)等；还可以是数字信号处理器(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、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
当然，除了软件实现方式之外，本申请的电子设备并不排除其他实现方式，比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，也可以是硬件或逻辑器件。
此外，本申请实施例还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个计算机程序，该一个或多个计算机程序包括指令。
可选地，上述指令当被包括多个应用程序的便携式电子设备执行时，能够使该便携式电子设备执行图3所示方法中客户端侧执行的步骤，包括：
向区块链的目标区块链节点发起目标请求，其中，所述目标请求携带有人脸识别智能合约的地址、目标用户的人脸信息的电子存证和待识别人脸图像集，所述区块链中各区块链节点的区块记录包含有所述目标用户在内的多个用户的人脸信息，所述待识别人脸图像集包括真实待识别人脸图像和混淆待识别人脸图像，所述人脸识别智能合约用于基于客户端请求中的电子存证，从区块链节点的区块中调取对应用户的人脸信息对客户端请求中的待识别人脸图像进行人脸识别，所述目标区块链节点在所述目标请求完成区块链的共识并执行时，调用所述人脸识别智能合约，根据所述目标用户的人脸信息的电子存证从本地的区块中获取所述目标用户的人脸信息，并基于所述目标用户的人脸信息对所述待识别人脸图像集中的每个待识别人脸图像进行人脸识别，以将每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果反馈至所述客户端。
从所述目标区块链节点反馈的每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果中，选取所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，并基于所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，确定目标人脸识别结果。
或者，上述指令当被包括多个应用程序的便携式电子设备执行时，能够使该便携式电子设备执行图3所示方法中目标区块链侧的步骤，包括：
接收区块链的客户端发起的目标请求，所述目标请求携带有人脸识别智能合约的地址、所述目标用户的人脸信息的电子存证和待识别人脸图像集，所述区块链中各区块链节点的区块记录有包含所述目标用户在内的多个用户的人脸信息，所述待识别人脸图像集包括真实待识别人脸图像和混淆待识别人脸图像，所述人脸识别智能合约用于基于客户端请求中的电子存证，从区块链节点的区块中调取对应用户的人脸信息对客户端请求中的待识别人脸图像进行人脸识别。
在所述目标请求完成区块链的共识并执行时，调用所述人脸识别智能合约，根据所述目标用户的人脸信息的电子存证从本地的区块中获取所述目标用户的人脸信息，并基于所述目标用户的人脸信息对所述待识别人脸图像集中的每个待识别人脸图像进行人脸识别，以将每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果反馈至所述客户端，其中，所述客户端从所述目标区块链节点反馈的每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果中，选取所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，并基于所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，确定目标人脸识别结果。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
上述对本申请特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。此外，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本文件的保护范围。

Claims (13)

1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：
客户端向区块链的目标区块链节点发起目标请求，所述目标请求携带有人脸识别智能合约的地址、目标用户的人脸信息的电子存证和待识别人脸图像集，所述区块链中各区块链节点的区块记录包含有所述目标用户在内的多个用户的人脸信息，所述待识别人脸图像集包括真实待识别人脸图像和混淆待识别人脸图像，所述人脸识别智能合约用于基于客户端请求中的电子存证，从区块链节点的区块中调取对应用户的人脸信息对客户端请求中的待识别人脸图像进行人脸识别；
所述目标区块链节点在所述目标请求完成区块链的共识并执行时，调用所述人脸识别智能合约，根据所述目标用户的人脸信息的电子存证从本地的区块中获取所述目标用户的人脸信息，并基于所述目标用户的人脸信息对所述待识别人脸图像集中的每个待识别人脸图像进行人脸识别，以将每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果反馈至所述客户端；
所述客户端从所述目标区块链节点反馈的每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果中，选取所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，并基于所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，确定目标人脸识别结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标请求还携带有混淆用户的人脸信息的电子存证，所述目标区块链节点在所述目标请求完成区块链的共识并执行时，调用所述人脸识别智能合约，还执行：
根据所述混淆用户的人脸信息的电子存证从本地的区块中获取所述混淆用户的人脸信息，并基于所述混淆用户的人脸信息对所述待识别人脸图像集中的每个待识别人脸图像进行人脸识别，以将每个待识别人脸图像对应所述混淆用户的人脸识别结果反馈至所述客户端，其中，所述客户端从所述目标区块链节点反馈的每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果和每个待识别人脸图像对应所述混淆用户的人脸识别结果中，选取出所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述目标区块链节点为多个，所述基于所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，确定所述目标人脸识别结果，包括：
在多个所述目标区块链节点反馈的所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果中，若指示人脸识别通过的占比达到预设阈值，则将人脸识别通过作为目标人脸识别结果，否则，将人脸识别未通过作为目标人脸识别结果。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述目标区块链节点为一个，所述基于所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，确定目标人脸识别结果，包括：
将所述目标区块链节点反馈的所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果作为目标人脸识别结果。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
所述目标区块链节点在所述目标请求执行完成后，对所述客户端的标识、所述目标用户的人脸信息的电子存证以及每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果进行写块，以关联记录至本地的区块中。
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，
所述真实待识别人脸图像是所述客户端的使用者基于所述客户端发起人脸支付时，由所述客户端调用摄像功能所采集到的用于所述人脸支付的人脸图像，所述目标用户为所述人脸支付的结算用户。
7.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，
所述混淆待识别人脸图像是所述客户端从已授权的开源人脸图像数据库中随机请求得到的人脸图像。
8.一种人脸识别方法，应用于客户端，其特征在于，包括：
向区块链的目标区块链节点发起目标请求，其中，所述目标请求携带有人脸识别智能合约的地址、目标用户的人脸信息的电子存证和待识别人脸图像集，所述区块链中各区块链节点的区块记录包含有所述目标用户在内的多个用户的人脸信息，所述待识别人脸图像集包括真实待识别人脸图像和混淆待识别人脸图像，所述人脸识别智能合约用于基于客户端请求中的电子存证，从区块链节点的区块中调取对应用户的人脸信息对客户端请求中的待识别人脸图像进行人脸识别，所述目标区块链节点在所述目标请求完成区块链的共识并执行时，调用所述人脸识别智能合约，根据所述目标用户的人脸信息的电子存证从本地的区块中获取所述目标用户的人脸信息，并基于所述目标用户的人脸信息对所述待识别人脸图像集中的每个待识别人脸图像进行人脸识别，以将每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果反馈至所述客户端；
从所述目标区块链节点反馈的每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果中，选取所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，并基于所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，确定目标人脸识别结果。
9.一种人脸识别方法，应用于区块链节点，其特征在于，包括：
接收区块链的客户端发起的目标请求，所述目标请求携带有人脸识别智能合约的地址、所述目标用户的人脸信息的电子存证和待识别人脸图像集，所述区块链中各区块链节点的区块记录有包含所述目标用户在内的多个用户的人脸信息，所述待识别人脸图像集包括真实待识别人脸图像和混淆待识别人脸图像，所述人脸识别智能合约用于基于客户端请求中的电子存证，从区块链节点的区块中调取对应用户的人脸信息对客户端请求中的待识别人脸图像进行人脸识别；
在所述目标请求完成区块链的共识并执行时，调用所述人脸识别智能合约，根据所述目标用户的人脸信息的电子存证从本地的区块中获取所述目标用户的人脸信息，并基于所述目标用户的人脸信息对所述待识别人脸图像集中的每个待识别人脸图像进行人脸识别，以将每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果反馈至所述客户端，其中，所述客户端从所述目标区块链节点反馈的每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果中，选取所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，并基于所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，确定目标人脸识别结果。
10.一种客户端，其特征在于，包括：
请求单元，用于向区块链的目标区块链节点目标请求，所述目标请求携带有人脸识别智能合约的地址、所述目标用户的人脸信息的电子存证和待识别人脸图像集，所述区块链中各区块链节点的区块记录有包含所述目标用户在内的多个用户的人脸信息，所述待识别人脸图像集包括真实待识别人脸图像和混淆待识别人脸图像，所述人脸识别智能合约用于基于客户端请求中的电子存证，从区块链节点的区块中调取对应用户的人脸信息对客户端请求中的待识别人脸图像进行人脸识别，其中，所述目标区块链节点在所述目标请求完成共识并执行时，调用所述人脸识别智能合约，根据所述目标用户的人脸信息的电子存证从本地的区块中获取所述目标用户的人脸信息，并基于所述目标用户的人脸信息对所述待识别人脸图像集中的每个待识别人脸图像进行人脸识别，以将每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果反馈至所述客户端；
确定单元，用于从所述目标区块链节点反馈的每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果中，选取所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，并基于所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，确定目标人脸识别结果。
11.一种区块链节点，其特征在于，包括：
接收单元，用于接收区块链的客户端发起的目标请求，所述目标请求携带有人脸识别智能合约的地址、所述目标用户的人脸信息的电子存证和待识别人脸图像集，所述区块链中各区块链节点的区块记录有包含所述目标用户在内的多个用户的人脸信息，所述待识别人脸图像集包括真实待识别人脸图像和混淆待识别人脸图像，所述人脸识别智能合约用于基于客户端请求中的电子存证，从区块链节点的区块中调取对应用户的人脸信息对客户端中的待识别人脸图像进行人脸识别；
执行单元，用于在所述目标请求完成区块链的共识并执行时，调用所述人脸识别智能合约，根据所述目标用户的人脸信息的电子存证从本地的区块中获取所述目标用户的人脸信息，并基于所述目标用户的人脸信息对所述待识别人脸图像集中的每个待识别人脸图像进行人脸识别，以将每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果反馈至所述客户端，其中，所述客户端从所述目标区块链节点反馈的每个待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果中，选取所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，并基于所述真实待识别人脸图像对应所述目标用户的人脸识别结果，确定目标人脸识别结果。
12.一种电子设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器以执行权利要求1至7所述的方法。
13.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7所述的方法。
CN202210900200.7A 2022-07-28 2022-07-28 一种人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质 Pending CN116129485A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210900200.7A CN116129485A (zh) 2022-07-28 2022-07-28 一种人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210900200.7A CN116129485A (zh) 2022-07-28 2022-07-28 一种人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116129485A true CN116129485A (zh) 2023-05-16

Family

ID=86303272

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210900200.7A Pending CN116129485A (zh) 2022-07-28 2022-07-28 一种人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116129485A (zh)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109583184B (zh) 身份验证方法及装置和电子设备
US11550935B2 (en) Method, apparatus, and electronic device for blockchain-based recordkeeping
JP6914353B2 (ja) ブロックチェーンネットワークを利用した不動産物件管理システム
TWI686757B (zh) 資源轉移方法、資金支付方法、裝置及電子設備
CN109146679B (zh) 基于区块链的智能合约调用方法及装置、电子设备
CN110096857B (zh) 区块链***的权限管理方法、装置、设备和介质
CN113542288B (zh) 业务授权方法、装置、设备及***
US20200136832A1 (en) Method, apparatus, and electronic device for blockchain-based recordkeeping
CN104104672B (zh) 基于身份认证建立动态授权码的方法
US20240022572A1 (en) System and method for providing a web service using a mobile device capturing dual images
US20160241555A1 (en) Toggling biometric authentication
CN112100594B (zh) 一种基于区块链的业务处理方法、装置及设备
US10511592B1 (en) System and method for authenticating a user via a mobile device to provide a web service on a different computer system
US11924201B1 (en) Authentication for application downloads
CN111159651A (zh) 区块链在线存证方法与***
KR102127171B1 (ko) 신분증 인식 모델을 이용한 분산 학습 방법, 서버, 어플리케이션 및 이를 통한 신분증 인식 방법
US20160379328A1 (en) Identification Authentication in a Communications Network
CN110032846B (zh) 身份数据的防误用方法及装置、电子设备
CN111709860A (zh) 遗嘱处理方法、装置、设备及存储介质
CN115102744B (zh) 数据访问方法和装置
CN111191212A (zh) 基于区块链的数字凭证处理方法、装置、设备和存储介质
CN112069529B (zh) 基于区块链的卷宗管理方法、装置、计算机以及存储介质
CN116129485A (zh) 一种人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质
TWI745749B (zh) 基於區塊鏈的音訊協議簽訂方法及裝置、電子設備
CN114040223A (zh) 一种图像处理方法及***

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination