TW201337812A - 身份識別裝置和方法以及支付系統和方法 - Google Patents

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Abstract

一種身份識別裝置和方法以及支付系統和方法。身份識別裝置包括：一人臉識別單元，採集和處理一用戶的一人臉圖像資訊，並將處理後的該人臉圖像資訊與一人臉特徵庫中預存的一資訊比較，得到一第一識別結果；一聲音識別單元，採集和處理該用戶的一聲音識別資訊，將處理後的該聲音識別資訊與一聲音指紋庫中預存的一資訊比較，得到一第二識別結果；一儲存單元，儲存該人臉特徵庫和該聲音指紋庫；以及一控制單元，根據該第一識別結果和該第二識別結果確認該用戶的一身份資訊。

Description

身份識別裝置和方法以及支付系統和方法
本發明係有關一種身份識別領域，特別關於一種身份識別裝置、方法以及利用身份識別技術的支付系統和方法。
身份識別是近年來發展的新技術，具有安全、可靠、準確的特點。典型的身份識別技術包括聲音識別、人臉識別、指紋識別、掌靜脈識別、視網膜識別、生物識別等。其中，在辦公等非保密場所多採用聲音識別、人臉識別技術。
對於單獨採用人臉識別技術或聲音識別技術鑒定身份的裝置，由於圖像採樣或聲音採樣的單一性和偶然性，有可能導致身份識別的錯誤判斷。同時在人臉識別技術中，為了在不影響識別結果正確性的同時減小計算量及儲存量，通常選取灰階鏡頭採集圖像。然而，單純的灰階鏡頭在採集圖像的過程中對光線的要求非常高。因為不同的光線生成的圖像灰度大不相同，進而影響人臉識別結果。因此，需要提供一種更簡便、更準確的身份識別裝置和身份識別方法，以確保身份識別的正確率。
此外，目前身份識別技術較少用於支付系統。
現有支付手段除了現金支付，還包括刷卡(例如，IC卡、磁條卡、射頻卡等)等方式。刷卡支付方式目前被廣泛採用，因其相對於現金支付更為便利、安全(例如，可以避免現金丟失、被盜、省去找零時間等)。但在刷卡支 付時，通常需要使用者進行刷卡、輸入密碼、簽名等步驟。這些步驟比較繁瑣，例如在大量用戶排隊等候支付時會制約結賬的速度。此外，由於卡片容易丟失，密碼易被盜取等，刷卡支付手段並不十分安全。因此需要一種更安全、更便捷的支付手段。
本發明的目的為提供一種身份識別裝置，包括：一人臉識別單元，採集和處理一用戶的一人臉圖像資訊，並將處理後的該人臉圖像資訊與一人臉特徵庫中預存的一資訊比較，得到一第一識別結果；一聲音識別單元，採集和處理該用戶的一聲音識別資訊，將處理後的該聲音識別資訊與一聲音指紋庫中預存的一資訊比較，得到一第二識別結果；一儲存單元，儲存該人臉特徵庫和該聲音指紋庫；以及一控制單元，根據該第一識別結果和該第二識別結果確認該用戶的一身份資訊。
本發明還提供一種支付系統，包括：一人臉識別單元，採集和處理一用戶的一人臉圖像資訊，並將處理後的該人臉圖像資訊與一人臉特徵庫中預存的一資訊比較，得到一第一識別結果；一聲音識別單元，採集和處理該用戶的一聲音識別資訊，將處理後的該聲音識別資訊與一聲音指紋庫中預存的一資訊比較，得到一第二識別結果；一儲存單元，儲存該人臉特徵庫和該聲音指紋庫；以及一控制單元，根據該第一識別結果和該第二識別結果確認該用戶的一身份資訊，並將該用戶的該身份資訊與該用戶的一支付帳號 相關聯，進而實現支付。
本發明還提供一種身份識別方法，包括：採集一用戶的一人臉圖像資訊；處理該人臉圖像資訊，並比較處理後的該人臉圖像資訊與一人臉特徵庫中預存的一資訊，得到一第一識別結果；採集該用戶的一聲音識別資訊；處理該聲音識別資訊，並比較處理後的該聲音識別資訊與一聲音指紋庫中預存的一資訊，得到一第二識別結果；以及根據該第一識別結果和該第二識別結果確認該用戶的一身份資訊。
本發明還提供一種支付方法，包括：採集一用戶的一人臉圖像資訊；處理該人臉圖像資訊，並比較處理後的該人臉圖像資訊與一人臉特徵庫中預存的一資訊，得到一第一識別結果；採集該用戶的一聲音識別資訊；處理該聲音識別資訊，並比較處理後的該聲音識別資訊與一聲音指紋庫中預存的一資訊，得到一第二識別結果；根據該第一識別結果和該第二識別結果確認該用戶的一身份資訊；以及將該用戶的該身份資訊與該用戶的一支付帳號相關聯，進而實現支付。
以下將對本發明的實施例給出詳細的說明。雖然本發明將結合實施例進行闡述，但應理解這並非意指將本發明限定於這些實施例。相反地，本發明意在涵蓋由後附申請專利範圍所界定的本發明精神和範圍內所定義的各種變化、修改和均等物。
此外，在以下對本發明的詳細描述中，為了提供針對本發明的完全的理解，提供了大量的具體細節。然而，於本技術領域中具有通常知識者將理解，沒有這些具體細節，本發明同樣可以實施。在另外的一些實例中，對於大家熟知的方法、程序、元件和電路未作詳細描述，以便於凸顯本發明之主旨。
圖1所示為根據本發明一實施例之身份識別裝置100的結構方塊圖。身份識別裝置100包括人臉識別單元101、聲音識別單元102、儲存單元103以及控制單元104。儲存單元103包括人臉特徵庫105和聲音指紋庫106。其中，人臉識別單元101採集和處理用戶的人臉圖像資訊，並比較處理後的人臉圖像資訊和人臉特徵庫105中預存的資訊，以得到第一識別結果。聲音識別單元102採集和處理用戶的聲音識別資訊，並比較處理後的聲音識別資訊和聲音指紋庫106中預存的資訊，以得到第二識別結果。儲存單元103儲存人臉特徵庫105和聲音指紋庫106中的圖像資料和聲音資料。控制單元104根據人臉識別單元101得到的第一識別結果和聲音識別單元102得到的第二識別結果確認用戶的身份資訊。
在本發明一實施例中，人臉識別單元101的第一識別結果指示人臉圖像資訊與人臉特徵庫105中預存的某個用戶的資訊是否匹配；聲音識別單元102的第二識別結果指示聲音識別資訊與聲音指紋庫106中預存的某個用戶的資訊是否匹配。如果第一識別結果和第二識別結果指示匹配的用戶資訊表示為同一個人，則控制單元104確認用戶的 身份資訊。
在本發明一實施例中，如果第一識別結果指示人臉圖像資訊與人臉特徵庫105中所有的預設資訊都不匹配，即第一識別結果指示無法識別人臉圖像資訊，則控制單元104無法確認該用戶的身份資訊，可提示重新進行人臉識別以驗證用戶身份；如果第二識別結果指示聲音識別資訊與聲音指紋庫106中所有的預設資訊都不匹配，即第二識別結果指示無法識別聲音識別資訊時，則控制單元104無法確認用戶的身份資訊，可提示重新進行聲音識別以驗證用戶身份。
在本發明一實施例中，如果第一識別結果和第二識別結果指示匹配的用戶資訊並非表示同一個人，則控制單元104提示無法確認用戶的身份資訊。
如上文所述，圖1僅為根據本發明的一個優選實施例。在本發明的另一實施例中，身份識別裝置100還可以包括開關單元，控制人臉識別單元101和聲音識別單元102的啟動和關閉，即身份識別裝置100可以根據需要自行設置為包括人臉識別單元101和/或聲音識別單元102。而且應當理解，僅僅包含人臉識別單元而不包含聲音識別單元的身份識別裝置，同樣能夠實現本發明，因而也落入本發明的保護範圍之內。
有利的是，本發明可根據需要同時採用人臉識別技術和聲音識別技術來識別身份，以進一步增強身份識別的準確度。
圖2所示為根據本發明一實施例之人臉識別單元101 的結構方塊圖。圖2中與圖1編號相同的元件具有類似的功能，圖2將結合圖1描述。
人臉識別單元101包括第一攝像裝置201、第二攝像裝置202、圖像處理單元203、計算及比較單元204以及輸出單元205。人臉識別單元101透過第一攝像裝置201和第二攝像裝置202分別採集用戶的第一人臉圖像資訊和用戶的第二人臉圖像資訊。圖像處理單元203在處理人臉圖像資訊時，利用第二攝像裝置201採集的第二人臉圖像資訊修正第一攝像裝置採集的第一人臉圖像資訊。應當理解，人臉識別單元101也可以僅包含一個攝像裝置(例如，灰階鏡頭)，本發明並不以此為限。
在本發明一實施例中，第一攝像裝置201可以是灰階鏡頭，以獲得人臉的灰階圖像資訊。在本發明一實施例中，灰階鏡頭的採集速率可以是每秒2~3幀。第二攝像裝置202可以是紅外線鏡頭，以採集人臉的紅外線圖像資訊。在本發明一實施例中，紅外線鏡頭的採集速率也是每秒2~3幀。在本發明中，紅外線鏡頭和灰階鏡頭協同工作，並且兩個鏡頭所採集的圖像同時回傳至圖像處理單元203進行相關處理。
圖像處理單元203對灰階鏡頭和紅外線鏡頭採集的圖像處理包括圖像修正和圖像轉化。
更具體地，圖像處理單元203接收灰階鏡頭和紅外線鏡頭所採集的圖像資訊，並由紅外線鏡頭採集的圖像資訊修正灰階鏡頭採集的圖像資訊，以得到更為準確的圖像資訊。
圖像處理單元203將經過修正的圖像進行圖形轉化，即圖像處理單元203將修正過的圖像中的每一個點用數位形式表示，進而將修正過的圖像轉換為矩陣的形式表示。
除了上述的圖形修正和圖像轉化，還可利用其他各種圖像技術對圖像進行處理，例如圖像壓縮、圖像增強、圖像復原、圖像分割等。在此步驟，還可去除錯誤採集得到的無關圖像、從包含人臉圖像的採集圖像中去除與人臉無關的部分圖像等。總而言之，透過圖像處理，得到用於分析的有效圖像資訊。
計算及比較單元204接收圖像處理單元203轉化的矩陣，透過預存的一系列演算法從矩陣中提取特徵矩陣，特徵矩陣即為所採集圖像中的人臉的矩陣表示形式。計算及比較單元204還可比較特徵矩陣和身份識別裝置100中人臉特徵庫105中預設的資訊(例如，表示一個或多個用戶的人臉的特徵矩陣)，進而可以得出二者的相似值，以得到第一識別結果(即人臉識別結果)。
輸出單元205輸出人臉識別結果。
有利的是，本發明中採用了圖像修正技術。由於光線明暗的原因，灰階鏡頭採集的圖像可能會與實際圖像有色差，進而對人臉識別結果產生影響。而紅外線鏡頭的成像過程不依賴光線的強弱，因此本發明的身份識別裝置100由紅外線鏡頭採集的圖像資訊修正灰階鏡頭採集的圖像資訊，進而使人臉識別結果更加準確。
圖3所示為根據本發明一實施例之聲音識別單元102的結構方塊圖。圖4所示為聲音識別的指紋圖。圖3中與 圖1編號相同的元件具有類似的功能，圖3將結合圖1和圖4描述。如圖3所示，聲音識別單元102包括聲音輸入單元301、聲音處理單元302、比較單元303以及輸出單元304。
聲音輸入單元301可以為麥克風，採集用戶的聲音資訊。
聲音處理單元302接收和處理由聲音輸入單元301採集的聲音資訊。其中，聲音處理單元302包括聲音指紋抽取模組。如圖4所示，不同的人說話會產生不同的音頻指紋圖。聲音處理單元302將採集的聲音資訊透過聲音指紋抽取模組提取出其頻率、振幅，進而得到音調(由頻率決定)、響度(由振幅決定)以及代表此人的其他資訊(例如，音色等)。上述資訊經過聲音處理單元302的處理後被轉換為文本格式，在文本格式中提煉出關鍵字，進而得到處理後的聲音識別資訊。
比較單元303比較處理後的聲音識別資訊和身份識別裝置100的聲音指紋庫106中預存的資訊，進而確認聲音資訊是“誰的聲音”以及“內容是什麼”等等，以得到第二識別結果(即聲音識別結果)。
輸出單元304輸出聲音識別結果。
圖5所示為根據本發明一實施例之身份識別方法的流程圖。圖5將結合圖1~圖3描述。
在步驟501中，採集用戶的人臉圖像資訊。可以使用灰階鏡頭和紅外線鏡頭採集。採集的速度一般是每秒2~3幀。
在步驟502中，將採集的人臉圖像資訊進行圖像處理，並比較處理後的人臉圖像資訊和人臉特徵庫中預存的資訊。其中，圖像處理主要包括圖像修正和圖形轉化。首先，利用紅外線鏡頭採集的紅外線圖像資料修正灰階鏡頭採集的灰階圖像資料，進而排除光線明暗對人臉圖像的影響。圖形轉化則是將修正後的人臉圖像轉化為數位形式的矩陣，進而能夠進一步透過一些演算法對其進行數學處理，以得到表示人臉的特徵矩陣。比對特徵矩陣與人臉特徵庫中的矩陣，得到二者的相似值，進而得到第一識別結果(即人臉識別的結果)。
在步驟503中，採集用戶的聲音識別資訊。可以利用麥克風等聲音輸入裝置採集聲音資訊。
在步驟504中，處理採集的聲音資訊，並與聲音指紋庫中預存的資訊進行比較。其中，可以根據採集的聲音識別資訊提取其頻率、振幅等參數資訊，得到代表此人聲音的音調、響度、音色。之後，將處理得到的資料轉化為文本格式，從中提取關鍵字，進而得到代表此人的聲音識別資訊。比對處理後的聲音識別資訊和聲音指紋資料庫中預存的資訊，進而得到第二識別結果，即聲音由“誰”發出以及其聲音表述的“具體內容”。
在步驟505中，透過人臉識別的第一識別結果以及聲音識別的第二識別結果確認用戶的身份資訊。
如前所述，本發明可以僅採用人臉識別技術，或者同時採用人臉識別及聲音識別技術。因此，在本發明另一實施例中，可省略步驟503和步驟504。此外，不限定聲音 識別資訊和人臉圖像資訊的採集順序。即，除如圖5所示的方法流程之外，還可以先採集聲音識別資訊，再採集人臉圖像資訊，或者同時採集上述資訊。另外，對圖像進行處理的步驟可在聲音識別資訊採集之後。總而言之，圖5所示的具體步驟僅僅作為示例。本發明適用於其他合理的流程或對圖5改進的步驟。
圖6所示為根據本發明一實施例之支付系統的方塊圖。如圖6所示，支付系統包括人臉識別單元601、聲音識別單元602、儲存單元603以及控制單元604組成的身份識別裝置600。圖6中編號為601~606的元件與圖1中編號為101~106的元件具有類似的功能，圖2和圖3實施例中所示出的人臉識別單元101和聲音識別單元102同樣適用於本發明的支付系統。圖6將結合圖1~3描述。
更具體地說，人臉識別單元601採集和處理用戶的人臉圖像資訊，並比較處理後的人臉圖像資訊和人臉特徵庫605中預存的資訊，以得到第一識別結果。聲音識別單元602採集和處理用戶的聲音識別資訊，並比較處理後的聲音識別資訊和聲音指紋庫606中預存的資訊，以得到第二識別結果。儲存單元603儲存人臉特徵庫605和聲音指紋庫606中的圖像資料和聲音資料。控制單元604根據人臉識別單元601得到的第一識別結果和聲音識別單元602得到的第二識別結果確認用戶的身份資訊；並根據識別結果，將所識別的用戶身份資訊與預存的用戶的支付帳號相關聯，進而實現支付。
在本發明一實施例中，支付系統還包括伺服器607， 儲存包含一個或多個用戶的身份資訊以及相關聯的用戶的支付帳號的資料庫。控制單元604可以透過網路通訊(例如，網際網路)等方式與伺服器607互動。
有利的是，本發明的支付系統可同時用人臉識別和聲音識別確認用戶的身份資訊，以提高身份識別的準確率，而且消費者不必攜帶銀行卡即可實現快速安全的支付。
圖7所示為根據本發明一實施例的支付方法的流程圖700。圖7將結合圖6描述。
在步驟701中，採集用戶的人臉圖像資訊。可以使用灰階鏡頭和紅外線鏡頭採集。採集的速度一般是每秒2~3幀。
在步驟702中，將採集的人臉圖像資訊進行圖像處理，並比較處理後的人臉圖像資訊和人臉特徵庫中預存的資訊。其中，圖像處理主要包括圖像修正和圖形轉化。首先，利用紅外線鏡頭採集的紅外線圖像資料對灰階鏡頭採集的灰階圖像資料修正，進而排除光線明暗對人臉圖像的影響。圖形轉化則是將修正後的人臉圖像轉化為數位形式的矩陣，進而能夠進一步透過一些演算法對其進行數學處理，以得到表示人臉的特徵矩陣。比較特徵矩陣和人臉特徵庫中的矩陣，得到二者的相似值，進而得到第一識別結果(即人臉識別的結果)。
在步驟703中，採集用戶的聲音識別資訊。可以利用麥克風等聲音輸入裝置採集聲音資訊。
在步驟704中，處理採集的聲音資訊，並與聲音指紋庫中預存的資訊進行比較。其中，可以根據採集的聲音識 別資訊提取其頻率、振幅等參數資訊，得到代表此人聲音的音調、響度、音色。之後，將處理得到的資料轉化為文本格式，從中提取關鍵字，進而得到代表此人的聲音識別資訊。比較處理後的聲音識別資訊與聲音指紋資料庫中預存的資訊，進而得到第二識別結果，即聲音由“誰”發出以及其聲音表述的“具體內容”。
在步驟705中，根據步驟702圖像識別的第一識別結果和步驟704聲音識別的第二識別結果確認用戶的身份資訊。
在步驟706中，將用戶的身份資訊與用戶的支付帳號關聯，進而完成支付。
其中，圖7所示的具體步驟僅僅作為示例。本發明適用於其他合理的流程或對圖7改進的步驟。
此外，對於使用無卡支付，首先用戶要申請此項服務。圖8所示為根據本發明一實施例之用戶申請無卡支付的流程圖800，圖8將結合圖6及圖7描述。
如圖8所示，當申請人想要使用無卡支付時，他/她首先提交無卡支付服務的申請。在步驟801中，在支付系統中輸入申請人的基本資訊，包括銀行帳號和授權資訊。在步驟802中，支付系統採集申請人的聲音資訊，以設置聲音口令。在步驟803中，提取聲音資訊的聲音指紋並保存聲音口令。在步驟804中，支付系統採集申請人的人臉資訊。在步驟805中，提取人臉資訊的人臉特徵。在步驟806中，確認完成無卡支付服務的申請。
在本發明一實施例中，支付系統將申請人的基本資訊 (包括銀行帳號和授權資訊)、聲音指紋和聲音口令以及人臉特徵保存在伺服器607。
圖9所示為根據本發明一實施例之用戶無卡支付的流程圖900，圖9將結合圖6和圖8描述。在步驟901中，當用戶使用本發明的支付系統支付時，用戶首先靠近支付櫃檯(POS機)，面向鏡頭，以採集圖像。在步驟902中，確認支付帳單。在步驟903中，當聽到支付系統提示時，用戶說出聲音口令，進行聲音識別。在步驟904中，支付系統立即驗證聲音口令和人臉資訊。如果驗證通過，那麼執行步驟905，將與用戶預存的支付帳號相關聯，完成支付過程。如果驗證未通過，那麼執行步驟906，重新開始支付過程或者啟動其他支付方法。
上文具體實施方式和附圖僅為本發明之常用實施例。顯然，在不脫離專利範圍所界定的本發明精神和申請專利範圍的前提下可以有各種增補、修改和替換。本領域技術人員應該理解，本發明在實際應用中可根據具體的環境和工作要求在不背離發明準則的前提下在形式、結構、佈局、比例、材料、元素、元件及其它方面有所變化。因此，在此披露之實施例僅用於說明而非限制，本發明之範圍由後附權利要求及其合法等同物界定，而不限於此前之描述。
100、600‧‧‧身份識別裝置
101、601‧‧‧人臉識別單元
102、602‧‧‧聲音識別單元
103、603‧‧‧儲存單元
104、604‧‧‧控制單元
105、605‧‧‧人臉特徵庫
106、606‧‧‧聲音指紋庫
201‧‧‧第一攝像裝置
202‧‧‧第二攝像裝置
203‧‧‧圖像處理單元
204‧‧‧計算及比較單元
205‧‧‧輸出單元
301‧‧‧聲音輸入單元
302‧‧‧聲音處理單元
303‧‧‧比較單元
304‧‧‧輸出單元
500、700、800、900‧‧‧流程圖
501~505、701~706、801~806、901~906‧‧‧步驟
607‧‧‧伺服器
以下結合附圖和具體實施例對本發明的技術方法進行詳細的描述，以使本發明的特徵和優點更為明顯。其中：圖1所示為根據本發明一實施例之身份識別裝置的結 構方塊圖；圖2所示為根據本發明一實施例之人臉識別單元的結構方塊圖；圖3所示為根據本發明一實施例之聲音識別單元的結構方塊圖；圖4所示為根據本發明一實施例之身份識別方法的流程圖；圖5所示為聲音識別的音頻指紋圖；圖6所示為根據本發明一實施例之支付系統的結構方塊圖；圖7所示為根據本發明一實施例之支付方法的流程圖；圖8所示為根據本發明一實施例之用戶申請無卡支付服務的流程圖；以及圖9所示為根據本發明一實施例之用戶進行無卡支付的流程圖。
100‧‧‧身份識別裝置
101‧‧‧人臉識別單元
102‧‧‧聲音識別單元
103‧‧‧儲存單元
104‧‧‧控制單元
105‧‧‧人臉特徵庫
106‧‧‧聲音指紋庫

Claims (15)

  1. 一種身份識別裝置，包括：一人臉識別單元，採集和處理一用戶的一人臉圖像資訊，並將處理後的該人臉圖像資訊與一人臉特徵庫中預存的一資訊比較，得到一第一識別結果；一聲音識別單元，採集和處理該用戶的一聲音識別資訊，將處理後的該聲音識別資訊與一聲音指紋庫中預存的一資訊比較，得到一第二識別結果；一儲存單元，儲存該人臉特徵庫和該聲音指紋庫；以及一控制單元，根據該第一識別結果和該第二識別結果確認該用戶的一身份資訊。
  2. 如申請專利範圍第1項之身份識別裝置，其中，該人臉識別單元透過一第一攝像裝置和一第二攝像裝置分別採集一第一人臉圖像資訊和一第二人臉圖像資訊。
  3. 如申請專利範圍第2項之身份識別裝置，其中，該人臉識別單元還利用該第二攝像裝置採集的該第二人臉圖像資訊修正該第一攝像裝置採集的該第一人臉圖像資訊。
  4. 如申請專利範圍第2項之身份識別裝置，其中，該第一攝像裝置為一灰階鏡頭，該第二攝像裝置為一紅外線鏡頭。
  5. 如申請專利範圍第1項之身份識別裝置，其中，該聲音識別單元透過一麥克風採集該聲音識別資訊。
  6. 一種支付系統，包括如申請專利範圍第1至5項中任一項之身份識別裝置，其中該控制單元還將該用戶的該身份資訊與該用戶的一支付帳號相關聯，進而實現支付。
  7. 如申請專利範圍第6項之支付系統，還包括：一伺服器，儲存包含該身份資訊以及相關聯的該支付帳號的一資料庫。
  8. 如申請專利範圍第7項之支付系統，其中，該儲存單元設置在該伺服器上。
  9. 一種身份識別方法，包括：採集一用戶的一人臉圖像資訊；處理該人臉圖像資訊，並比較處理後的該人臉圖像資訊與一人臉特徵庫中預存的一資訊，得到一第一識別結果；採集該用戶的一聲音識別資訊；處理該聲音識別資訊，並比較處理後的該聲音識別資訊與一聲音指紋庫中預存的一資訊，得到一第二識別結果；以及根據該第一識別結果和該第二識別結果確認該用戶的一身份資訊。
  10. 如申請專利範圍第9項之身份識別方法，其中，該採集該用戶的該人臉圖像資訊的步驟包括：透過一第一攝像裝置採集一第一人臉圖像資訊；以及透過一第二攝像裝置採集一第二人臉圖像資訊。
  11. 如申請專利範圍第10項之身份識別方法，其中，該 處理該人臉圖像資訊的步驟包括：利用該第二攝像裝置採集的該第二人臉圖像資訊修正該第一攝像裝置採集的該第一人臉圖像資訊。
  12. 如申請專利範圍第10項之身份識別方法，其中，該第一攝像裝置為一灰階鏡頭，該第二攝像裝置為一紅外線鏡頭。
  13. 如申請專利範圍第9項之身份識別方法，其中，透過一麥克風採集該聲音識別資訊。
  14. 一種支付方法，包括如申請專利範圍第9至13項中任一項之身份識別方法以確認該用戶的該身份資訊，且該支付方法還包括：將該用戶的該身份資訊與該用戶的一支付帳號相關聯，進而實現支付。
  15. 如申請專利範圍第14項之支付方法，其中，在該採集該用戶的該人臉圖像資訊步驟之前，還包括一支付申請步驟，該支付申請步驟包括：輸入一申請人基本資訊，包括該申請人的一支付帳號和一授權資訊；採集該申請人的一聲音識別資訊，以設置一聲音口令；根據該申請人的該聲音識別資訊提取一聲音指紋；採集該申請人的一人臉圖像資訊；根據該申請人的該人臉圖像資訊提取一人臉特徵；以及確認完成該支付申請步驟。
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