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CN107403317A - 一种储值卡信息共享方法及其系统 - Google Patents

一种储值卡信息共享方法及其系统 Download PDF

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CN107403317A
CN107403317A CN201710501595.2A CN201710501595A CN107403317A CN 107403317 A CN107403317 A CN 107403317A CN 201710501595 A CN201710501595 A CN 201710501595A CN 107403317 A CN107403317 A CN 107403317A
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CN
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CN201710501595.2A
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陈建伟
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Beijing First Science And Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing First Science And Technology Co Ltd
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Publication date
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Abstract

本发明提供了一种基于安全机制的储值卡共享方法及其系统。商家发行储值卡，购卡用户注册并购买储值卡。储值卡不限于购卡用户本人消费支付。储值卡的购卡用户可以指定其储值卡给共享对象使用，该共享对象可以是是亲人用户，还可以是陌生用户。同时，为了保障使用储值卡消费支付的所有用户的安全，推出了以上共享储值卡配套的身份认证，该身份认证基于高安全性的指纹采集和指纹匹配。该储值卡共享方法及其系统使得一张储值卡可以供多个用户安全地共享使用。

Description

一种储值卡信息共享方法及其系统
领域
本发明涉及一种储值卡信息共享方法及其系统，具体地涉及一种有安全机制的储值卡共享方法及其系统。
背景技术
当今社会中，储值卡产品的现有使用方式为：消费者向储值卡发行企业预存一定的金额得到储值卡，并获得商家指定的折扣或礼品，储值卡内的余额可供后续消费。该类储值卡产品已经获得市场上商家和消费者的普遍接受，2016年全国储值卡销售规模仅零售行业就高达7000多亿元。但由于以下原因，近年来储值卡的销量不断下滑，消费者对传统储值卡产品的接受度也不断下降：
1.实体储值卡使用不便：传统的实体卡片携带麻烦，发卡、验卡的设备成本较高，对商家和用户都带来了困扰。
2.传统储值卡仅可持卡人使用：购卡人必须凭卡或者自己的身份才可使用，无法方便地转借给朋友亲人消费。一方面是因为，商家无法有效安全地识别用卡人与持卡人之间的关系，另一方面，是因为用卡人与持卡人之间无法方便地结算资金。
3.储值卡定价难：小额储值卡往往易于销售，但是由于消耗过快，对商家造成的利润损失很大；大额储值卡对商家改善经营的效果明显，但往往超过消费者的心理门槛，难以售出。
解决上述问题的关键在于使用共享经济的技术打破储值卡的使用局限性，使购买人和使用人不需要是同一人，并且可以自动完成商户侧的验证，以及购卡人与用卡人之间的资金结算。如此，可以激发忠实用户有意愿购买较大额的储值卡，并招呼朋友们来商家消费，从而达到商家、会员、非会员们的共赢。同时，共享经济面临安全性问题，例如如果购买人的储值卡被他人盗用，将会对购买人产生较大经济损失，同时严重削弱消费者对储值卡消费形式的信心。因此，配套地，需要有一套安全机制来支撑共享储值卡的实现。
发明内容
本发明实现了一种有安全认证机制的储值卡共享方法及其系统，解决了现有技术中的储值卡的使用局限性，以及共享储值卡面临的安全性问题。
本发明实现一种基于安全机制的储值卡共享方法以及一种基于安全机制的储值卡共享系统，其包括
步骤1000，商家通过储值卡企业端，设置发行的储值卡，设置的储值卡参数包括至少储值卡种类信息、购买金额信息、赠送金额信息、折扣信息中的一种及其组合和或更多参数；
步骤2000，购卡用户在其登录的储值卡客户端中，将储值卡指定共享给其它用户；以短信或微信方式通知其它用户，并为其它用户生成相应的附属储值卡；购卡用户通过储值卡与其它用户通过附属储值卡，共享该储值卡的余额；
步骤3000，其它用户在其登录的储值卡客户端，基于附属充值卡使用共享的储值卡进行消费；
步骤4000，其它用户消费后，商家将看到储值卡被消费，从而允许其它用户完成交易；
以上所有步骤中的数据伴随每个步骤通过网络存入储值卡平台服务器。
可选地，以上方法和系统还可包括：
储值卡企业端、储值卡客户端包括在移动终端上以App软件或微信的形式运行。
可选地，以上方法和系统还可包括：
步骤4000具体为：
其它用户消费包括：其它用户按照共享储值卡享有的折扣实际付款，付款金额通过储值卡平台服务器直接转账到购卡用户的账户，购卡用户储值卡通过储值卡平台服务器实现等额付款的支付，该购卡用户账户包括至少如下一种：银行卡账户、微信零钱账户、支付宝账户；
商家将看到储值卡被消费从而允许其它用户完成交易包括：商家看到购卡用户储值卡以共享方式被消费，并完成交易；购卡用户、其它用户、商家均将收到短信或微信方式的交易成功记录；若其它用户消费中的任何一个环节错误，支付消费过程将回滚，并提示商家、其它用户、购卡用户，基于共享的储值卡交易失败。
可选地，以上方法和系统还可包括：
其它用户包括：亲友用户；
在步骤2000中，还包括
为亲友用户生成相应的附属储值卡类型为亲友附属储值卡。
可选地，以上方法和系统还可包括：
其它用户包括：陌生人用户；
购卡用户可以随时开启或关闭陌生人用户共享模式；
在步骤2000中，还包括：
为陌生用户生成相应的附属储值卡类型为陌生附属储值卡。
可选地，以上方法和系统还可包括：
步骤2000中，将储值卡指定共享给其它用户之前，包括子步骤2200，进行购卡用户身份认证；
以及和/或
步骤3000中，在基于附属充值卡通过共享的储值卡进行消费之前，包括子步骤3200，进行其它用户身份认证。
可选地，以上方法和系统还可包括：其中身份认证包括：
S5100，对用户显示身份认证用户界面；
S5200，储值卡客户端通过指纹采集处理模块FingerprintCollector采集该用户指纹，；
S5300，储值卡客户端对该用户指纹进行特征提取，获得指纹特征值FA；
S5400，储值卡客户端对该用户的指纹特征值FA进行数字签名；
S5500，储值卡客户端与储值卡平台服务器建立通信连接并发送认证请求；
S5510，该用户使用用户自己的私钥PriKeyUser加密用户标识IDA实现签名，将该用户的签名向储值卡平台服务器发送认证请求，其中；储值卡平台服务器通过保存的该用户的公钥，验证该签名来获得该用户的标识IDA；
S5520，储值卡平台服务器产生时限TAServer、现时数据NA，将储值卡平台服务器自身的公钥PubKeyServer、现时数据NA和时限TAServer，用该用户的公钥PubKeyUser加密后返回给储值卡客户端的该用户；
S5530，储值卡客户端的该用户接收到储值卡平台服务器的公钥PubKeyServer、现时数据NA和时限TAServer，将获得的上述指纹特征值FA，把元组{TAServer，NA，FA}用储值卡平台服务器的公钥PubKeyServer加密后发送给储值卡平台服务器；
S5600，储值卡平台服务器使用指纹匹配模块FingerprintMatch进行指纹匹配；
S5700，储值卡平台服务器向储值卡客户端返回认证结果。
可选地地，以上方法和系统还可包括：其中指纹采集处理模块FingerprintCollector，包括：
S7100，指纹图像采集；
S7200，指纹图像预处理，包括S7210指纹图像规格化、S7220指纹图像增强、
S7230指纹图像细化，返回处理后的指纹图像ProcessedFingerprintImage；
S7300，指纹特征提取，并返回指纹特征值FA；
其中S7300该指纹特征提取进一步包括：
特征细节点信息由向量D(x,y,θ,tk)表示，其中x为横坐标，y为纵坐标，θ为特征细节点的方向，tk(k＝1,2)为特征细节点的类别，即k＝1为端点、k＝2为分叉点；端点的方向是其所在脊线走向的方向，分叉点的方向是该点所在三条脊线里和其他两条脊线之间的夹角都为钝角的脊线的反方向，定义为(0≤θ<2π)；指纹图像经过二值化、细化后，每个像素点的灰度是0或者1，0表示背景区域内像素点的灰度，而1表示纹线上像素点的灰度；通过采用3×3模板来提取指纹纹线的端点和分叉点；指纹图像中待检测的像素点为P(P＝1)，P1，P2，P3，P4，P5，P6，P7，P8分别为待检测的像素点P的八邻域相邻点的灰度值，取0或者1；当这些相邻点满足下面公式时，就可以判定P的类别：
如果满足公式(5.1)，那么该像素点P为端点；如果满足公式(5.2)，那么像素点P为分叉点；做出判断后并标记该像素点的类别，对没有被标记的像素点均进行跟踪扫描，一直到所有的细节点特征检测完为止；然后将指纹图像中的像素点P所在的行、列坐标标记为细节点特征的位置坐标(x,y)，以图像左上角方向的起点为坐标系的原点，向右为x轴的正方向，向下为y轴的正方向；
像素点P的八邻域编码——细化图像每个像素仅需要1bit，将像素点P的八邻域像素按照P8到P1的顺序排列，放到一个8bit字节中，像素点P的八邻域信息由这个字节表示，编码公式为：
Np共有28＝256种编码组合，其中对于端点，八邻域中有且仅有一个点的像素为1，有8
种组合，即Np中有8种取值表示像素点P是端点；对于分叉点，其八邻域中有3个互不相连的像素为1，则Np中有12种取值为分叉点；还有40种的取值为连续点；
编码与补码——在纹线跟踪过程中，从像素点P到下一个像素点Pi的方向有8种可能性，定义Dp＝i为像素点P到Pi的方向编码，令D'p为其补码即Pi到P的方向编码，方向编码Dp和补码D'p的关系为：
……D'p＝Dp+4,若Dp≤4或D'p＝Dp-4,若Dp>4 (5.4)；
编码与类别表——基于八邻域编码的类别表为256×1的一维表，表示了像素点P的八邻域编码和其类别之间的对应关系，例如tk，t表示其编码值，k表示类型，1为端点，2为分叉点；
方向与坐标增量表——是一个8×3的表，表示8种跟踪前进方向与行、列坐标增量之间的关系，第一列表示8种方向编码，第二、三列分别表示行x轴、列y轴方向的增量；
端点方向表——是一个8×2的表，表示8种邻域编码和跟踪的下一点的方向之间的关系，第一列为八邻域编码，第二列为为方向编码；
分叉点方向表——是一个12×4表，表示12种分叉点的八邻域编码和三个跟踪方向之间的关系，第一列为八邻域编码，第二、三、四列分别为3个跟踪方向的方向编码；
设定跟踪细节点的步长为λ，λ为纹线间的平均距离，取λ＝6，在提取细节点特征的方向时，以该点的坐标(x,y)为起点位置，以该点所对应的方向表中查找的方向为起点方向，然后根据八邻域的编码跟踪算法对纹线进行跟踪。对于端点方向，设在端点(x0,y0)处的纹线跟踪结束后最后一个像素点的坐标为(X,Y)，该端点的方向θ＝arctan((x0-X)/(y0-Y))……(5.5)；
对于分叉点，以分叉点为起始点，依次跟踪与该点相连接的3条纹线，可由公式(5.5)得到3个方向，然后计算两两方向之间的夹角，与另外两条纹线夹角为钝角的纹线的反方向就是该分叉点的方向。跟踪结束后的结果放在一个特征向量表中，其中特征向量形式为D(x,y,θ,tk)，最后形成指纹特征模板；
提取细节点特征的方向采用八邻域的编码跟踪过程，如下：
S7310，指纹图像细化后进行八邻域编码并求出编码与类别表、方向与坐标增量表、端点方向表、分叉点方向表；
S7320，设定跟踪纹线的起点位置、方向、步长，设起始步长为0；
S7330，判断是否达到设定步长；
如果判断达到设定步长为否，
S7340保存当前像素点的坐标，依据查找方向与坐标增量表更新坐标参数；S7350依据当前的八邻域编码查找方向与类别表，判断是否为端点或分叉点；
S7360，如果判断是否为端点或分叉点结果为否，则求方向补码更新方向编码；
S7370，步长加1；回到步骤S7330；
如果判断达到设定步长为是，
S7380，指纹特征提取的编码跟踪算法结束；将结果放在特征向量D(x,y,θ,tk)中；
由与特征点数量相对应的多个特征向量D(x,y,θ,tk)的集合构成了指纹图像特征值FA；
该指纹采集处理模块返回指纹图像特征值FA和图像处理后的指纹图像ProcessedFingerprintImage作为采集的指纹信息。
可选地，以上方法和系统还可包括：其中指纹匹配模块FingerprintMatch包括：
S9100，选择模板指纹图像和输入指纹图像中任意两个特征点作为参考点对；如果所有可能的参考点对均被考察过，转到步骤S9500；
S9200，利用式(S9200－6)将模板指纹图像和输入指纹图像的特征点系列中的每个特征点对应各自的参考点转化为极坐标；
S9300，根据极角递增的顺序，排列模板指纹图像的特征点系列和输入指纹图像的特征点系列；
S9400，按照顺序匹配模板指纹图像的特征点系列和输入指纹图像的特征点系列中的每个特征点；首先在模板指纹图像的特征点周围选择一个限制框，限制框大小由式(S9400－1)确定，如果在输入指纹图像中有相同类型的特征点位于限制框内，且该输入指纹图像中的特征点与该模板指纹图像的特征点的方向差在预先设定的阈值范围内，则认为这两个特征点匹配，并将匹配分值S增加1；若模板中所有的特征点都已考察完毕，转到S9100；
S9500，从所有的参考特征点对中，找出最大的匹配分值S，并将其作为模板指纹图像和输入指纹图像的匹配分数；如果该匹配分数大于阈值，则认为输入指纹与模板指纹来自同一手指；
其中，S9100中选择特征点作为参考点对包括：
用P(x,y,d,t)表示指纹图像上的一个特征点；其中x、y式直角坐标值；d是特征点的方向，逆时针转动时角度增加，范围0至359；t是特征点类型，值为1表示该特征点是纹线端点，值为2表示特征点是纹线分叉点；
模板指纹图像特征点模式中特征向量集合和输入指纹图像特征点模式中特征向量集合分别表示为
P＝{pi|p1,p2,……,pM} 式(S9100-1)
Q＝{qj|q1,q2,……,qN} 式(S9100-2)
式中，P为模板指纹图像特征点集合，包括M个特征点，这些特征点用p1,p2,……,pM表示；Q为输入指纹图像特征点集合，包括N个特征点,这些特征点用q1,q2,……,qN表示，一般来说M≠N；
将模板指纹图像与输入指纹图像中的特征点直接作为参考点对，进行特征点系列匹配；输入指纹图像和模板指纹图像中的每对特征点都可能是参考特征点对；共构成有M×N对参考特征点；
其中，S9200中的参考点转化为极坐标包括：
确定了参考特征点对之后，将式(S9100-1)和式(S9100-2)中模板指纹图像特征点集合和输入指纹图像特征点集合中的每个特征点的坐标转化为极坐标；假定模板指纹图像特征点pi(xi,yi,di,ti)和输入指纹图像特征点qr(xr,yr,dr,tr)是参考点对；对输入集合中的每个特征点qj(xj,yj,dj,tj)按照式(S9200－6)进行坐标变换；在极坐标下用qj(rj,θj,αj,tj)表示一个特征点：
θj＝arctan[(yj-yr)/(xj-xr)]+di-dr (S9200－6)
αj＝dj-dr (S9200－6)
tj＝tj (S9200－6)
式中，rj为极径，θj为极角，αj为极坐标系下特征点的方向，tj为特征点的类型；di-dr是模板特征点和输入特征点的方向差；
其中，S9400中的限制框可如下确定：
radius＝ri n/m 式(S9400－1)
其中式中，n、m为预先定义的整数，取m大于n。
本发明的有益效果：
参见图1，本专利的意义在于使用共享经济的技术，颠覆式地改造了传统储值卡产品的使用和营销流程，使得购卡人与用卡人不需要是同一个人，并激励购卡用户的自我传播和储值预付资金的有效归集，从而解决传统的储值卡难以定价、难以销售、价值不透明的问题，使得商家、购卡人、用卡亲友、陌生消费者多方都能同时获益。同时解决了共享储值卡面临的安全问题，使得用户和商家不用为共享模式的安全性担忧。
本专利的使用将有效降低商家的运营推广成本，同时提高储值卡的销售和营销效果。本专利提供了一个完整的、可自动化运行的技术流程方案和计算机程序逻辑代码，不仅可以用于创建一套完整而全新的储值卡产品平台，还可以与现有的储值卡/IT管理系统对接，在原有界面中提供新的服务。
附图说明
图1是本发明的有益效果与现有技术的对比图。
图2是本发明中商家对共享储值卡的参数设定示意图。
图3是本发明中购卡用户设置共享对象时的界面显示示意图。
图4是本发明中亲友用户共享购卡用户的储值卡进行消费支付时的显示界面示意图。
图5是本发明中陌生用户共享购卡用户的储值卡进行消费支付时的显示界面示意图。
图6是本发明中基于安全机制的共享储值卡平台系统的框架示意图。
图7是本发明中基于安全机制的共享储值卡方法及系统流程示意图。
具体实施方式
本发明中的储值卡是一种用户在商家注册的消费凭证，该凭证可以对应一张物理实体卡，也可以没有实体卡的对应为一张虚拟的“电子卡”。基于该消费凭证，用户可以在在该消费凭证上，通过预存金额和/或享有折扣、甚至像信用卡一样先消费后还款等形式，然后在商家进行消费和支付。共享储值卡是指以上消费凭证，不仅仅可由购卡人进行消费和支付，还可以由亲友、陌生人等其它用户进行消费和支付。本发明将通过相应的安全机制来保障以上共享储值卡的所有用户的安全。
一、方法和系统中的角色及其关系：
本发明的方法及其系统中至少包括以下角色：商家(又称商家企业、企业)、购卡用户(又称购卡人)、亲友用户(又称亲友、朋友)、陌生用户(又称陌生人)。
购卡用户、亲友用户、陌生用户可以使用例如运行在移动终端上的储值卡客户端；商家可以使用例如运行在移动终端或其它计算设备上的储值卡企业端；储值卡数据、交易数据、安全信息、个人信息、企业信息等本发明方法及其系统的数据可以通过网络存储在储值卡平台服务器中。
以上仅为优化实施例，本领域技术人员知晓，本发明可以不限于以上客户端、企业端、储值卡平台服务器的方式实现。
1、商家定制发行可共享的储值卡
商家可以在自己的移动终端(例如，手机、pad等)中安装储值卡企业端(例如，App或微信形式等)，并注册商家的个人信息，以及用户认证所需的安全信息(例如，指纹等)或者企业的工商执照等。
商家企业在发行储值卡时可根据自身的经营情况进行参数定制，并在日常经营中随时调整。与储值卡共享技术相关的必要信息包括但不限于：储值卡种类信息、购买金额信息、赠送金额信息、折扣信息、有效期、共享模式、可转让次数、转让费用中的一种及其组合和或更多参数(参见图2)。
2、购卡人设置共享对象
购卡人可以在自己的移动终端(例如，手机、pad等)中安装储值卡客户端(例如，App或微信形式等)，并注册自己的个人信息，以及用户认证所需的安全信息(例如，指纹等)。
购卡人在自己的储值卡客户端中可将储值卡指定共享给某些朋友，储值卡平台服务器将自动以短信或微信的方式通知这些用户，并为他们生成附属储值卡。所有主卡和附属卡共享购卡人的余额(参见图3)。
3.购卡人及亲友使用储值卡消费，享受优惠
类似地，自身不拥有以上储值卡的购卡人的亲友或朋友可以在自己的移动终端(例如，手机、pad等)中安装储值卡客户端(例如，App或微信形式等)，并注册自己的个人信息，以及用户认证所需的安全信息(例如，指纹等)。
购卡人可直接使用自己的储值卡余额和折扣进行消费；亲友也可使用被共享的附属卡进行消费，消费后商家将看到相应的主卡被消费，从而允许亲友完成交易。
参见图4，若附属卡的共享模式为收费模式，则亲友在消费的时候仍需要按照储值卡的折扣实际付款，付款金额将通过储值卡平台服务器直接转账到购卡人的现金账户，如银行卡账户、微信零钱账户、支付宝余额等。此时对于购卡人而言，相当于购卡的本金通过他人借用的方式而返回了，直接减少了资金占用的风险；对于亲友而言，相当于无风险得享受了储值卡的特殊优惠，得到了实惠。
以上仅为示例，亲友、朋友借用储值卡的消费可以不限于以上形式，可以根据储值卡开卡时的设定更加灵活和多样。
4.陌生人借用储值卡消费
类似地，自身不拥有以上储值卡的陌生人可以在自己的移动终端(例如，手机、pad等)中安装储值卡客户端(例如，App或微信形式等)，并注册自己的个人信息，以及用户认证所需的安全信息(例如，指纹等)。
购卡人也可允许陌生人借用共享自己的储值卡。此时，陌生人将直接按照储值卡平台服务器设定的陌生人共享折扣进行付款，付款金额将通过储值卡平台服务器直接转账给购卡人，而储值卡平台服务器将从购卡人的储值余额中扣除相应消费款项，并向商家提供验证消息以完成交易。此时对于购卡人而言，相当于购卡的本金通过他人借用的方式而返回了，不仅直接减少了资金占用的风险，还可能获得溢价的收益；对于陌生人而言，相当于无风险地享受了特殊优惠，得到了实惠。以上仅为示例，陌生人借用储值卡的消费可以不限于以上形式，可以根据储值卡开卡时的设定更加灵活和多样。
购卡人可随时开启、关闭陌生人共享模式。
5.商家收到相应的交易消息与信息统计
上述过程中，不管是购卡、购卡人消费、亲友消费、陌生人消费时，商家均可收到相应的交易消息，从而完成实时的判断。商家还可在储值卡企业端中随时查看储值卡的销售与使用情况统计分析，从而帮助自身进行相关参数的进一步优化调整。
二、方法和系统的实现
为了保障使用者的身份安全，购卡用户、亲友用户、陌生用户均需在储值卡客户端登记采集自己的身份认证信息，例如指纹等。身份认证信息将存储在储值卡平台服务器的数据库中，用于每次的身份认证。
如图6所示，为了实现以上角色——购卡用户、亲友用户、陌生用户、商家之间——进行共享储值卡的消费支付，整个储值卡共享系统可以采取图6中示例性的系统框架图表达。
(一)储值卡客户端
储值卡客户端，由购卡用户、亲友用户、陌生用户在自己的例如移动终端上使用，其可以包括用户身份认证模块、指纹采集处理模块、储值卡设置模块、储值卡消费模块等。
用户身份认证模块用于例如用户注册、登录、安全性鉴别。指纹采集处理模块用于协助用户身份认证模块来采集和匹配指纹等功能。
储值卡设置模块，在购卡用户使用时，可以例如设置哪些用户作为共享储值卡的对象(例如，亲友用户、陌生用户)，以及是否开启陌生用户模式等；在其它用户(例如，亲友用户、陌生用户)使用时，可以查看当前用户自己是否享有某个储值卡用户的开启的储值卡共享使用权限。
储值卡消费模块，在购卡用户使用时，可以直接消费支付，也可以查询该储值卡的所有消费记录；在亲友用户、陌生用户使用是，可以共享购卡用户储值卡的剩余金额和或折扣，进行消费，也可以查询自己共享他人储值卡的所有消费记录。
(二)储值卡企业端
储值卡企业端，有商家或称企业在自己的计算设备例如移动终端上使用，其可以包括用户身份认证模块、指纹采集处理模块、储值卡设置模块、储值卡统计模块等。
用户身份认证模块、指纹采集处理模块，类似于储值卡客户端模块中的对应模块功能，可以进行商家用户注册、登录、安全性鉴别、指纹采集、匹配等功能。
储值卡设置模块，可以有的功能包括：商家设置自己发行的储值卡的类型、数量、参数等信息。其中参数信息可参见图2中的示例，但是不限于此。
储值卡统计模块，可以有的功能包括：商家查询储值卡的实际发行数量、实时消费支付记录、历史消费支付记录、统计消费支付记录。以上各种消费支付记录可以是基于各种查询条件进行查询或统计分析——例如针对每张储值卡的、针对一段时间的、针对一种类型的储值卡的、针对其一段时间的某种类型的储值卡的共享对象的消费的等等——以上仅为示例，可以是本领域技术人员想象到的各种消费统计信息，从而有助于商家对储值卡的经营现状、前景作出总结和预测。
(三)储值卡平台服务器
储值卡平台服务器，通过网络与储值卡客户端、储值卡企业端通信，其存储该储值卡平台系统的所有数据信息和安全信息。以上数据信息、安全信息可以包括但是不限于，商家信息、购卡用户信息、亲友用户信息、陌生用户信息、储值卡信息、储值卡共享信息、储值卡交易信息、安全认证信息、指纹信息等等，以上仅为示例，可以不限于此。
基于以上示例性的系统框架结构，本发明可以实现如下的方法以及系统。
如图7所示，本发明实现一种基于安全机制的储值卡共享方法以及一种基于安全机制的储值卡共享系统，其包括
步骤1000，商家通过储值卡企业端，设置发行的储值卡，设置的储值卡参数包括至少储值卡种类信息、购买金额信息、赠送金额信息、折扣信息中的一种及其组合和或更多参数；
步骤2000，购卡用户在其登录的储值卡客户端中，将储值卡指定共享给其它用户；以短信或微信方式通知其它用户，并为其它用户生成相应的附属储值卡；购卡用户通过储值卡与其它用户通过附属储值卡，共享该储值卡的余额；
步骤3000，其它用户在其登录的储值卡客户端，基于附属充值卡使用共享的储值卡进行消费；
步骤4000，其它用户消费后，商家将看到储值卡被消费，从而允许其它用户完成交易；
以上所有步骤中的数据伴随每个步骤通过网络存入储值卡平台服务器。
可选地，以上方法和系统还可包括：
储值卡企业端、储值卡客户端包括在移动终端上以App软件或微信的形式运行。
可选地，以上方法和系统还可包括：
步骤4000具体为：
其它用户消费包括：其它用户按照共享储值卡享有的折扣实际付款，付款金额通过储值卡平台服务器直接转账到购卡用户的账户，购卡用户储值卡通过储值卡平台服务器实现等额付款的支付，该购卡用户账户包括至少如下一种：银行卡账户、微信零钱账户、支付宝账户；
商家将看到储值卡被消费从而允许其它用户完成交易包括：商家看到购卡用户储值卡以共享方式被消费，并完成交易；购卡用户、其它用户、商家均将收到短信或微信方式的交易成功记录；若其它用户消费中的任何一个环节错误，支付消费过程将回滚，并提示商家、其它用户、购卡用户，基于共享的储值卡交易失败。
可选地，以上方法和系统还可包括：
其它用户包括：亲友用户；
在步骤2000中，还包括
为亲友用户生成相应的附属储值卡类型为亲友附属储值卡。
可选地，以上方法和系统还可包括：
其它用户包括：陌生人用户；
购卡用户可以随时开启或关闭陌生人用户共享模式；
在步骤2000中，还包括：
为陌生用户生成相应的附属储值卡类型为陌生附属储值卡。
可选地，以上方法和系统还可包括：
步骤2000中，将储值卡指定共享给其它用户之前，包括子步骤2200，进行购卡用户身份认证；
以及和/或
步骤3000中，在基于附属充值卡通过共享的储值卡进行消费之前，包括子步骤3200，进行其它用户身份认证。
可选地，以上方法和系统还可包括：其中身份认证包括：
S5100，对用户显示身份认证用户界面；
S5200，储值卡客户端通过指纹采集处理模块FingerprintCollector采集该用户指纹，；
S5300，储值卡客户端对该用户指纹进行特征提取，获得指纹特征值FA；
S5400，储值卡客户端对该用户的指纹特征值FA进行数字签名；
S5500，储值卡客户端与储值卡平台服务器建立通信连接并发送认证请求；
S5510，该用户使用用户自己的私钥PriKeyUser加密用户标识IDA实现签名，将该用户的签名向储值卡平台服务器发送认证请求，其中；储值卡平台服务器通过保存的该用户的公钥，验证该签名来获得该用户的标识IDA；
S5520，储值卡平台服务器产生时限TAServer、现时数据NA，将储值卡平台服务器自身的公钥PubKeyServer、现时数据NA和时限TAServer，用该用户的公钥PubKeyUser加密后返回给储值卡客户端的该用户；
S5530，储值卡客户端的该用户接收到储值卡平台服务器的公钥PubKeyServer、现时数据NA和时限TAServer，将获得的上述指纹特征值FA，把元组{TAServer，NA，FA}用储值卡平台服务器的公钥PubKeyServer加密后发送给储值卡平台服务器；
S5600，储值卡平台服务器使用指纹匹配模块FingerprintMatch进行指纹匹配；
S5700，储值卡平台服务器向储值卡客户端返回认证结果。
可选地地，以上方法和系统还可包括：其中指纹采集处理模块FingerprintCollector，包括：
S7100，指纹图像采集；
S7200，指纹图像预处理，包括S7210指纹图像规格化、S7220指纹图像增强、
S7230指纹图像细化，返回处理后的指纹图像ProcessedFingerprintImage；
S7300，指纹特征提取，并返回指纹特征值FA；
其中S7300该指纹特征提取进一步包括：
特征细节点信息由向量D(x,y,θ,tk)表示，其中x为横坐标，y为纵坐标，θ为特征细节点的方向，tk(k＝1,2)为特征细节点的类别，即k＝1为端点、k＝2为分叉点；端点的方向是其所在脊线走向的方向，分叉点的方向是该点所在三条脊线里和其他两条脊线之间的夹角都为钝角的脊线的反方向，定义为(0≤θ<2π)；指纹图像经过二值化、细化后，每个像素点的灰度是0或者1，0表示背景区域内像素点的灰度，而1表示纹线上像素点的灰度；通过采用3×3模板来提取指纹纹线的端点和分叉点；指纹图像中待检测的像素点为P(P＝1)，P1，P2，P3，P4，P5，P6，P7，P8分别为待检测的像素点P的八邻域相邻点的灰度值，取0或者1；当这些相邻点满足下面公式时，就可以判定P的类别：
如果满足公式(5.1)，那么该像素点P为端点；如果满足公式(5.2)，那么像素点P为分叉点；做出判断后并标记该像素点的类别，对没有被标记的像素点均进行跟踪扫描，一直到所有的细节点特征检测完为止；然后将指纹图像中的像素点P所在的行、列坐标标记为细节点特征的位置坐标(x,y)，以图像左上角方向的起点为坐标系的原点，向右为x轴的正方向，向下为y轴的正方向；
像素点P的八邻域编码——细化图像每个像素仅需要1bit，将像素点P的八邻域像素按照P8到P1的顺序排列，放到一个8bit字节中，像素点P的八邻域信息由这个字节表示，编码公式为：
Np共有28＝256种编码组合，其中对于端点，八邻域中有且仅有一个点的像素为1，有8种组合，即Np中有8种取值表示像素点P是端点；对于分叉点，其八邻域中有3个互不相连的像素为1，则Np中有12种取值为分叉点；还有40种的取值为连续点；
编码与补码——在纹线跟踪过程中，从像素点P到下一个像素点Pi的方向有8种可能性，定义Dp＝i为像素点P到Pi的方向编码，令D'p为其补码即Pi到P的方向编码，方向编码Dp和补码D'p的关系为：
……D'p＝Dp+4,若Dp≤4或D'p＝Dp-4,若Dp>4 (5.4)；
编码与类别表——基于八邻域编码的类别表为256×1的一维表，表示了像素点P的八邻域编码和其类别之间的对应关系，例如tk，t表示其编码值，k表示类型，1为端点，2为分叉点；
方向与坐标增量表——是一个8×3的表，表示8种跟踪前进方向与行、列坐标增量之间的关系，第一列表示8种方向编码，第二、三列分别表示行x轴、列y轴方向的增量；
端点方向表——是一个8×2的表，表示8种邻域编码和跟踪的下一点的方向之间的关系，第一列为八邻域编码，第二列为为方向编码；
分叉点方向表——是一个12×4表，表示12种分叉点的八邻域编码和三个跟踪方向之间的关系，第一列为八邻域编码，第二、三、四列分别为3个跟踪方向的方向编码；
设定跟踪细节点的步长为λ，λ为纹线间的平均距离，取λ＝6，在提取细节点特征的方向时，以该点的坐标(x,y)为起点位置，以该点所对应的方向表中查找的方向为起点方向，然后根据八邻域的编码跟踪算法对纹线进行跟踪。对于端点方向，设在端点(x0,y0)处的纹线跟踪结束后最后一个像素点的坐标为(X,Y)，该端点的方向θ＝arctan((x0-X)/(y0-Y))……(5.5)；
对于分叉点，以分叉点为起始点，依次跟踪与该点相连接的3条纹线，可由公式(5.5)得到3个方向，然后计算两两方向之间的夹角，与另外两条纹线夹角为钝角的纹线的反方向就是该分叉点的方向。跟踪结束后的结果放在一个特征向量表中，其中特征向量形式为D(x,y,θ,tk)，最后形成指纹特征模板；
提取细节点特征的方向采用八邻域的编码跟踪过程，如下：
S7310，指纹图像细化后进行八邻域编码并求出编码与类别表、方向与坐标增量表、端点方向表、分叉点方向表；
S7320，设定跟踪纹线的起点位置、方向、步长，设起始步长为0；
S7330，判断是否达到设定步长；
如果判断达到设定步长为否，
S7340保存当前像素点的坐标，依据查找方向与坐标增量表更新坐标参数；S7350依据当前的八邻域编码查找方向与类别表，判断是否为端点或分叉点；
S7360，如果判断是否为端点或分叉点结果为否，则求方向补码更新方向编码；
S7370，步长加1；回到步骤S7330；
如果判断达到设定步长为是，
S7380，指纹特征提取的编码跟踪算法结束；将结果放在特征向量D(x,y,θ,tk)中；
由与特征点数量相对应的多个特征向量D(x,y,θ,tk)的集合构成了指纹图像特征值FA；
该指纹采集处理模块返回指纹图像特征值FA和图像处理后的指纹图像ProcessedFingerprintImage作为采集的指纹信息。
可选地，以上方法和系统还可包括：其中指纹匹配模块FingerprintMatch包括：
S9100，选择模板指纹图像和输入指纹图像中任意两个特征点作为参考点对；如果所有可能的参考点对均被考察过，转到步骤S9500；
S9200，利用式(S9200－6)将模板指纹图像和输入指纹图像的特征点系列中的每个特征点对应各自的参考点转化为极坐标；
S9300，根据极角递增的顺序，排列模板指纹图像的特征点系列和输入指纹图像的特征点系列；
S9400，按照顺序匹配模板指纹图像的特征点系列和输入指纹图像的特征点系列中的每个特征点；首先在模板指纹图像的特征点周围选择一个限制框，限制框大小由式(S9400－1)确定，如果在输入指纹图像中有相同类型的特征点位于限制框内，且该输入指纹图像中的特征点与该模板指纹图像的特征点的方向差在预先设定的阈值范围内，则认为这两个特征点匹配，并将匹配分值S增加1；若模板中所有的特征点都已考察完毕，转到S9100；
S9500，从所有的参考特征点对中，找出最大的匹配分值S，并将其作为模板指纹图像和输入指纹图像的匹配分数；如果该匹配分数大于阈值，则认为输入指纹与模板指纹来自同一手指；
其中，S9100中选择特征点作为参考点对包括：
用P(x,y,d,t)表示指纹图像上的一个特征点；其中x、y式直角坐标值；d是特征点的方向，逆时针转动时角度增加，范围0至359；t是特征点类型，值为1表示该特征点是纹线端点，值为2表示特征点是纹线分叉点；
模板指纹图像特征点模式中特征向量集合和输入指纹图像特征点模式中特征向量集合分别表示为
P＝{pi|p1,p2,……,pM} 式(S9100-1)
Q＝{qj|q1,q2,……,qN} 式(S9100-2)
式中，P为模板指纹图像特征点集合，包括M个特征点，这些特征点用p1,p2,……,pM表示；Q为输入指纹图像特征点集合，包括N个特征点,这些特征点用q1,q2,……,qN表示，一般来说M≠N；
将模板指纹图像与输入指纹图像中的特征点直接作为参考点对，进行特征点系列匹配；输入指纹图像和模板指纹图像中的每对特征点都可能是参考特征点对；共构成有M×N对参考特征点；
其中，S9200中的参考点转化为极坐标包括：
确定了参考特征点对之后，将式(S9100-1)和式(S9100-2)中模板指纹图像特征点集合和输入指纹图像特征点集合中的每个特征点的坐标转化为极坐标；假定模板指纹图像特征点pi(xi,yi,di,ti)和输入指纹图像特征点qr(xr,yr,dr,tr)是参考点对；对输入集合中的每个特征点qj(xj,yj,dj,tj)按照式(S9200－6)进行坐标变换；在极坐标下用qj(rj,θj,αj,tj)表示一个特征点：
θj＝arctan[(yj-yr)/(xj-xr)]+di-dr (S9200－6)
αj＝dj-dr (S9200－6)
tj＝tj (S9200－6)
式中，rj为极径，θj为极角，αj为极坐标系下特征点的方向，tj为特征点的类型；di-dr是模板特征点和输入特征点的方向差；
其中，S9400中的限制框可如下确定：
radius＝ri n/m 式(S9400－1)
其中式中，n、m为预先定义的整数，取m大于n。
当然，本发明还有许多其他实施例，在不违背本发明精神和其实质的情况下，可根据本发明做出各种相应的改变和变形。
虽然先前的描述和附图描述了本发明的优选实施例，但是可以理解：在不脱离本发明的精神的情况下，在此可以产生各种附加、修改和替换。本领域普通技术人员很清楚：在不脱离本发明的精神或本质特性的情况下，可以以其他特殊形式、结构、布置、比例、以及利用其他元件、材料和部件来实现本发明。本领域的技术人员将意识到：本发明可以使用发明实际中使用的结构、布置、比例、材料以及部件和其他的许多修改，这些修改在不脱离本发明的原理的情况下而特别适应于特殊环境和操作需求。因此，当前公开的实施例在所有方面应被理解为说明性的而非对其请求保护的范围的限制。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 (18)

1.一种基于安全机制的储值卡共享方法，其包括：
步骤1000，商家通过储值卡企业端，设置发行的储值卡，设置的储值卡参数包括至少储值卡种类信息、购买金额信息、赠送金额信息、折扣信息中的一种及其组合和或更多参数；
步骤2000，购卡用户在其登录的储值卡客户端中，将储值卡指定共享给其它用户；以短信或微信方式通知其它用户，并为其它用户生成相应的附属储值卡；购卡用户通过储值卡与其它用户通过附属储值卡，共享该储值卡的余额；
步骤3000，其它用户在其登录的储值卡客户端，基于附属充值卡使用共享的储值卡进行消费；
步骤4000，其它用户消费后，商家将看到储值卡被消费，从而允许其它用户完成交易；
以上所有步骤中的数据伴随每个步骤通过网络存入储值卡平台服务器。
2.如权利要求1所述的方法，其还包括：
储值卡企业端、储值卡客户端包括在移动终端上以App软件或微信的形式运行。
3.如权利要求1所述的方法，其还包括：
步骤4000具体为：
其它用户消费包括：其它用户按照共享储值卡享有的折扣实际付款，付款金额通过储值卡平台服务器直接转账到购卡用户的账户，购卡用户储值卡通过储值卡平台服务器实现等额付款的支付，该购卡用户账户包括至少如下一种：银行卡账户、微信零钱账户、支付宝账户；
商家将看到储值卡被消费从而允许其它用户完成交易包括：商家看到购卡用户储值卡以共享方式被消费，并完成交易；购卡用户、其它用户、商家均将收到短信或微信方式的交易成功记录；若其它用户消费中的任何一个环节错误，支付消费过程将回滚，并提示商家、其它用户、购卡用户，基于共享的储值卡交易失败。
4.如权利要求1所述的方法，其还包括：
其它用户包括：亲友用户；
在步骤2000中，还包括:
为亲友用户生成相应的附属储值卡类型为亲友附属储值卡。
5.如权利要求1所述的方法，其还包括：
其它用户包括：陌生人用户；
购卡用户可以随时开启或关闭陌生人用户共享模式；
在步骤2000中，还包括：
为陌生用户生成相应的附属储值卡类型为陌生附属储值卡。
6.如权利要求1所述的方法，其还包括：
步骤2000中，将储值卡指定共享给其它用户之前，包括子步骤2200，进行购卡用户身份认证；
以及和/或
步骤3000中，在基于附属充值卡通过共享的储值卡进行消费之前，包括子步骤3200，进行其它用户身份认证。
7.如权利要求6所述的方法，其中身份认证包括：
S5100，对用户显示身份认证用户界面；
S5200，储值卡客户端通过指纹采集处理模块FingerprintCollector采集该用户指纹，；
S5300，储值卡客户端对该用户指纹进行特征提取，获得指纹特征值FA；
S5400，储值卡客户端对该用户的指纹特征值FA进行数字签名；
S5500，储值卡客户端与储值卡平台服务器建立通信连接并发送认证请求；
S5510，该用户使用用户自己的私钥PriKeyUser加密用户标识IDA实现签名，将该用户的签名向储值卡平台服务器发送认证请求，其中；储值卡平台服务器通过保存的该用户的公钥，验证该签名来获得该用户的标识IDA；
S5520，储值卡平台服务器产生时限TAServer、现时数据NA，将储值卡平台服务器自身的公钥PubKeyServer、现时数据NA和时限TAServer，用该用户的公钥PubKeyUser加密后返回给储值卡客户端的该用户；
S5530，储值卡客户端的该用户接收到储值卡平台服务器的公钥PubKeyServer、现时数据NA和时限TAServer，将获得的上述指纹特征值FA，把元组{TAServer，NA，FA}用储值卡平台服务器的公钥PubKeyServer加密后发送给储值卡平台服务器；
S5600，储值卡平台服务器使用指纹匹配模块FingerprintMatch进行指纹匹配；
S5700，储值卡平台服务器向储值卡客户端返回认证结果。
8.如权利要求8所述的方法，其中指纹采集处理模块FingerprintCollector，包括：
S7100，指纹图像采集；
S7200，指纹图像预处理，包括S7210指纹图像规格化、S7220指纹图像增强、S7230指纹图像细化，返回处理后的指纹图像ProcessedFingerprintImage；
S7300，指纹特征提取，并返回指纹特征值FA；
其中S7300该指纹特征提取进一步包括：
特征细节点信息由向量D(x,y,θ,tk)表示，其中x为横坐标，y为纵坐标，θ为特征细节点的方向，tk(k＝1,2)为特征细节点的类别，即k＝1为端点、k＝2为分叉点；端点的方向是其所在脊线走向的方向，分叉点的方向是该点所在三条脊线里和其他两条脊线之间的夹角都为钝角的脊线的反方向，定义为(0≤θ<2π)；指纹图像经过二值化、细化后，每个像素点的灰度是0或者1，0表示背景区域内像素点的灰度，而1表示纹线上像素点的灰度；通过采用3×3模板来提取指纹纹线的端点和分叉点；指纹图像中待检测的像素点为P(P＝1)，P1，P2，P3，P4，P5，P6，P7，P8分别为待检测的像素点P的八邻域相邻点的灰度值，取0或者1；当这些相邻点满足下面公式时，就可以判定P的类别：
如果满足公式(5.1)，那么该像素点P为端点；如果满足公式(5.2)，那么像素点P为分叉点；做出判断后并标记该像素点的类别，对没有被标记的像素点均进行跟踪扫描，一直到所有的细节点特征检测完为止；然后将指纹图像中的像素点P所在的行、列坐标标记为细节点特征的位置坐标(x,y)，以图像左上角方向的起点为坐标系的原点，向右为x轴的正方向，向下为y轴的正方向；
像素点P的八邻域编码——细化图像每个像素仅需要1bit，将像素点P的八邻域像素按照P8到P1的顺序排列，放到一个8bit字节中，像素点P的八邻域信息由这个字节表示，编码公式为：
Np共有28＝256种编码组合，其中对于端点，八邻域中有且仅有一个点的像素为1，有8种组合，即Np中有8种取值表示像素点P是端点；对于分叉点，其八邻域中有3个互不相连的像素为1，则Np中有12种取值为分叉点；还有40种的取值为连续点；
编码与补码——在纹线跟踪过程中，从像素点P到下一个像素点Pi的方向有8种可能性，定义Dp＝i为像素点P到Pi的方向编码，令D'p为其补码即Pi到P的方向编码，方向编码Dp和补码D'p的关系为：
……D'p＝Dp+4,若Dp≤4或D'p＝Dp-4,若Dp>4 (5.4)；
编码与类别表——基于八邻域编码的类别表为256×1的一维表，表示了像素点P的八邻域编码和其类别之间的对应关系，例如tk，t表示其编码值，k表示类型，1为端点，2为分叉点；
方向与坐标增量表——是一个8×3的表，表示8种跟踪前进方向与行、列坐标增量之间的关系，第一列表示8种方向编码，第二、三列分别表示行x轴、列y轴方向的增量；
端点方向表——是一个8×2的表，表示8种邻域编码和跟踪的下一点的方向之间的关系，第一列为八邻域编码，第二列为为方向编码；
分叉点方向表——是一个12×4表，表示12种分叉点的八邻域编码和三个跟踪方向之间的关系，第一列为八邻域编码，第二、三、四列分别为3个跟踪方向的方向编码；
设定跟踪细节点的步长为λ，λ为纹线间的平均距离，取λ＝6，在提取细节点特征的方向时，以该点的坐标(x,y)为起点位置，以该点所对应的方向表中查找的方向为起点方向，然后根据八邻域的编码跟踪算法对纹线进行跟踪。对于端点方向，设在端点(x0,y0)处的纹线跟踪结束后最后一个像素点的坐标为(X,Y)，该端点的方向θ＝arctan((x0-X)/(y0-Y))……(5.5)；
对于分叉点，以分叉点为起始点，依次跟踪与该点相连接的3条纹线，可由公式(5.5)得到3个方向，然后计算两两方向之间的夹角，与另外两条纹线夹角为钝角的纹线的反方向就是该分叉点的方向。跟踪结束后的结果放在一个特征向量表中，其中特征向量形式为D(x,y,θ,tk)，最后形成指纹特征模板；
提取细节点特征的方向采用八邻域的编码跟踪过程，如下：
S7310，指纹图像细化后进行八邻域编码并求出编码与类别表、方向与坐标增量表、端点方向表、分叉点方向表；
S7320，设定跟踪纹线的起点位置、方向、步长，设起始步长为0；
S7330，判断是否达到设定步长；
如果判断达到设定步长为否，
S7340保存当前像素点的坐标，依据查找方向与坐标增量表更新坐标参数；S7350依据当前的八邻域编码查找方向与类别表，判断是否为端点或分叉点；S7360，如果判断是否为端点或分叉点结果为否，则求方向补码更新方向编码；S7370，步长加1；回到步骤S7330；
如果判断达到设定步长为是，
S7380，指纹特征提取的编码跟踪算法结束；将结果放在特征向量D(x,y,θ,tk)中；
由与特征点数量相对应的多个特征向量D(x,y,θ,tk)的集合构成了指纹图像特征值FA；
该指纹采集处理模块返回指纹图像特征值FA和图像处理后的指纹图像ProcessedFingerprintImage作为采集的指纹信息。
9.如权利要求7所述的方法，其中指纹匹配模块FingerprintMatch包括：
S9100，选择模板指纹图像和输入指纹图像中任意两个特征点作为参考点对；如果所有可能的参考点对均被考察过，转到步骤S9500；
S9200，利用式(S9200－6)将模板指纹图像和输入指纹图像的特征点系列中的每个特征点对应各自的参考点转化为极坐标；
S9300，根据极角递增的顺序，排列模板指纹图像的特征点系列和输入指纹图像的特征点系列；
S9400，按照顺序匹配模板指纹图像的特征点系列和输入指纹图像的特征点系列中的每个特征点；首先在模板指纹图像的特征点周围选择一个限制框，限制框大小由式(S9400－1)确定，如果在输入指纹图像中有相同类型的特征点位于限制框内，且该输入指纹图像中的特征点与该模板指纹图像的特征点的方向差在预先设定的阈值范围内，则认为这两个特征点匹配，并将匹配分值S增加1；若模板中所有的特征点都已考察完毕，转到S9100；
S9500，从所有的参考特征点对中，找出最大的匹配分值S，并将其作为模板指纹图像和输入指纹图像的匹配分数；如果该匹配分数大于阈值，则认为输入指纹与模板指纹来自同一手指；
其中，S9100中选择特征点作为参考点对包括：
用P(x,y,d,t)表示指纹图像上的一个特征点；其中x、y式直角坐标值；d是特征点的方向，逆时针转动时角度增加，范围0至359；t是特征点类型，值为1表示该特征点是纹线端点，值为2表示特征点是纹线分叉点；
模板指纹图像特征点模式中特征向量集合和输入指纹图像特征点模式中特征向量集合分别表示为
P＝{pi|p1,p2,……,pM} 式(S9100-1)
Q＝{qj|q1,q2,……,qN} 式(S9100-2)
式中，P为模板指纹图像特征点集合，包括M个特征点，这些特征点用p1,p2,……,pM表示；Q为输入指纹图像特征点集合，包括N个特征点,这些特征点用q1,q2,……,qN表示，一般来说M≠N；
将模板指纹图像与输入指纹图像中的特征点直接作为参考点对，进行特征点系列匹配；输入指纹图像和模板指纹图像中的每对特征点都可能是参考特征点对；共构成有M×N对参考特征点；
其中，S9200中的参考点转化为极坐标包括：
确定了参考特征点对之后，将式(S9100-1)和式(S9100-2)中模板指纹图像特征点集合和输入指纹图像特征点集合中的每个特征点的坐标转化为极坐标；假定模板指纹图像特征点pi(xi,yi,di,ti)和输入指纹图像特征点qr(xr,yr,dr,tr)是参考点对；对输入集合中的每个特征点qj(x j,yj,dj,t j)按照式(S9200－6)进行坐标变换；在极坐标下用qj(rj,θj,αj,tj)表示一个特征点：
θj＝arctan[(yj-yr)/(xj-xr)]+di-dr (S9200－6)
αj＝dj-dr (S9200－6)
tj＝tj (S9200－6)
式中，rj为极径，θj为极角，αj为极坐标系下特征点的方向，tj为特征点的类型；di-dr是模板特征点和输入特征点的方向差；
其中，S9400中的限制框可如下确定：
radius＝ri n/m 式(S9400－1)
其中式中，n、m为预先定义的整数，取m大于n。
10.一种基于安全机制的储值卡共享系统，该系统实现包括如下过程：
步骤1000，商家通过储值卡企业端，设置发行的储值卡，设置的储值卡参数包括至少储值卡种类信息、购买金额信息、赠送金额信息、折扣信息中的一种及其组合和或更多参数；
步骤2000，购卡用户在其登录的储值卡客户端中，将储值卡指定共享给其它用户；以短信或微信方式通知其它用户，并为其它用户生成相应的附属储值卡；购卡用户通过储值卡与其它用户通过附属储值卡，共享该储值卡的余额；
步骤3000，其它用户在其登录的储值卡客户端，基于附属充值卡使用共享的储值卡进行消费；
步骤4000，其它用户消费后，商家将看到储值卡被消费，从而允许其它用户完成交易；
以上所有步骤中的数据伴随每个步骤通过网络存入储值卡平台服务器。
11.如权利要求10所述的系统，其还包括：
储值卡企业端、储值卡客户端包括在移动终端上以App软件或微信的形式运行。
12.如权利要求10所述的系统，其还包括：
步骤4000具体为：
其它用户消费包括：其它用户按照共享储值卡享有的折扣实际付款，付款金额通过储值卡平台服务器直接转账到购卡用户的账户，购卡用户储值卡通过储值卡平台服务器实现等额付款的支付，该购卡用户账户包括至少如下一种：银行卡账户、微信零钱账户、支付宝账户；
商家将看到储值卡被消费从而允许其它用户完成交易包括：商家看到购卡用户储值卡以共享方式被消费，并完成交易；购卡用户、其它用户、商家均将收到短信或微信方式的交易成功记录；若其它用户消费中的任何一个环节错误，支付消费过程将回滚，并提示商家、其它用户、购卡用户，基于共享的储值卡交易失败。
13.如权利要求10所述的系统，其还包括：
其它用户包括：亲友用户；
在步骤2000中，还包括
为亲友用户生成相应的附属储值卡类型为亲友附属储值卡。
14.如权利要求10所述的系统，其还包括：
其它用户包括：陌生人用户；
购卡用户可以随时开启或关闭陌生人用户共享模式；
在步骤2000中，还包括：
为陌生用户生成相应的附属储值卡类型为陌生附属储值卡。
15.如权利要求10所述的系统，其还包括：
步骤2000中，将储值卡指定共享给其它用户之前，包括子步骤2200，进行购卡用户身份认证；
以及和/或
步骤3000中，在基于附属充值卡通过共享的储值卡进行消费之前，包括子步骤3200，进行其它用户身份认证。
16.如权利要求15所述的系统，其中身份认证包括：
S5100，对用户显示身份认证用户界面；
S5200，储值卡客户端通过指纹采集处理模块FingerprintCollector采集该用户指纹，；
S5300，储值卡客户端对该用户指纹进行特征提取，获得指纹特征值FA；
S5400，储值卡客户端对该用户的指纹特征值FA进行数字签名；
S5500，储值卡客户端与储值卡平台服务器建立通信连接并发送认证请求；
S5510，该用户使用用户自己的私钥PriKeyUser加密用户标识IDA实现签名，将该用户的签名向储值卡平台服务器发送认证请求，其中；储值卡平台服务器通过保存的该用户的公钥，验证该签名来获得该用户的标识IDA；
S5520，储值卡平台服务器产生时限TAServer、现时数据NA，将储值卡平台服务器自身的公钥PubKeyServer、现时数据NA和时限TAServer，用该用户的公钥PubKeyUser加密后返回给储值卡客户端的该用户；
S5530，储值卡客户端的该用户接收到储值卡平台服务器的公钥PubKeyServer、现时数据NA和时限TAServer，将获得的上述指纹特征值FA，把元组{TAServer，NA，FA}用储值卡平台服务器的公钥PubKeyServer加密后发送给储值卡平台服务器；
S5600，储值卡平台服务器使用指纹匹配模块FingerprintMatch进行指纹匹配；
S5700，储值卡平台服务器向储值卡客户端返回认证结果。
17.如权利要求16所述的系统，其中指纹采集处理模块FingerprintCollector，包括：
S7100，指纹图像采集；
S7200，指纹图像预处理，包括S7210指纹图像规格化、S7220指纹图像增强、S7230指纹图像细化，返回处理后的指纹图像ProcessedFingerprintImage；
S7300，指纹特征提取，并返回指纹特征值FA；
其中S7300该指纹特征提取进一步包括：
特征细节点信息由向量D(x,y,θ,tk)表示，其中x为横坐标，y为纵坐标，θ为特征细节点的方向，tk(k＝1,2)为特征细节点的类别，即k＝1为端点、k＝2为分叉点；端点的方向是其所在脊线走向的方向，分叉点的方向是该点所在三条脊线里和其他两条脊线之间的夹角都为钝角的脊线的反方向，定义为(0≤θ<2π)；指纹图像经过二值化、细化后，每个像素点的灰度是0或者1，0表示背景区域内像素点的灰度，而1表示纹线上像素点的灰度；通过采用3×3模板来提取指纹纹线的端点和分叉点；指纹图像中待检测的像素点为P(P＝1)，P1，P2，P3，P4，P5，P6，P7，P8分别为待检测的像素点P的八邻域相邻点的灰度值，取0或者1；当这些相邻点满足下面公式时，就可以判定P的类别：
如果满足公式(5.1)，那么该像素点P为端点；如果满足公式(5.2)，那么像素点P为分叉点；做出判断后并标记该像素点的类别，对没有被标记的像素点均进行跟踪扫描，一直到所有的细节点特征检测完为止；然后将指纹图像中的像素点P所在的行、列坐标标记为细节点特征的位置坐标(x,y)，以图像左上角方向的起点为坐标系的原点，向右为x轴的正方向，向下为y轴的正方向；
像素点P的八邻域编码——细化图像每个像素仅需要1bit，将像素点P的八邻域像素按照P8到P1的顺序排列，放到一个8bit字节中，像素点P的八邻域信息由这个字节表示，编码公式为：
Np共有28＝256种编码组合，其中对于端点，八邻域中有且仅有一个点的像素为1，有8种组合，即Np中有8种取值表示像素点P是端点；对于分叉点，其八邻域中有3个互不相连的像素为1，则Np中有12种取值为分叉点；还有40种的取值为连续点；
编码与补码——在纹线跟踪过程中，从像素点P到下一个像素点Pi的方向有8种可能性，定义Dp＝i为像素点P到Pi的方向编码，令D'p为其补码即Pi到P的方向编码，方向编码Dp和补码D'p的关系为：
……D'p＝Dp+4,若Dp≤4或D'p＝Dp-4,若Dp>4 (5.4)；
编码与类别表——基于八邻域编码的类别表为256×1的一维表，表示了像素点P的八邻域编码和其类别之间的对应关系，例如tk，t表示其编码值，k表示类型，1为端点，2为分叉点；
方向与坐标增量表——是一个8×3的表，表示8种跟踪前进方向与行、列坐标增量之间的关系，第一列表示8种方向编码，第二、三列分别表示行x轴、列y轴方向的增量；
端点方向表——是一个8×2的表，表示8种邻域编码和跟踪的下一点的方向之间的关系，第一列为八邻域编码，第二列为为方向编码；
分叉点方向表——是一个12×4表，表示12种分叉点的八邻域编码和三个跟踪方向之间的关系，第一列为八邻域编码，第二、三、四列分别为3个跟踪方向的方向编码；
设定跟踪细节点的步长为λ，λ为纹线间的平均距离，取λ＝6，在提取细节点特征的方向时，以该点的坐标(x,y)为起点位置，以该点所对应的方向表中查找的方向为起点方向，然后根据八邻域的编码跟踪算法对纹线进行跟踪。对于端点方向，设在端点(x0,y0)处的纹线跟踪结束后最后一个像素点的坐标为(X,Y)，该端点的方向θ＝arctan((x0-X)/(y0-Y))……(5.5)；
对于分叉点，以分叉点为起始点，依次跟踪与该点相连接的3条纹线，可由公式(5.5)得到3个方向，然后计算两两方向之间的夹角，与另外两条纹线夹角为钝角的纹线的反方向就是该分叉点的方向。跟踪结束后的结果放在一个特征向量表中，其中特征向量形式为D(x,y,θ,tk)，最后形成指纹特征模板；
提取细节点特征的方向采用八邻域的编码跟踪过程，如下：
S7310，指纹图像细化后进行八邻域编码并求出编码与类别表、方向与坐标增量表、端点方向表、分叉点方向表；
S7320，设定跟踪纹线的起点位置、方向、步长，设起始步长为0；
S7330，判断是否达到设定步长；
如果判断达到设定步长为否，
S7340保存当前像素点的坐标，依据查找方向与坐标增量表更新坐标参数；S7350依据当前的八邻域编码查找方向与类别表，判断是否为端点或分叉点；
S7360，如果判断是否为端点或分叉点结果为否，则求方向补码更新方向编码；
S7370，步长加1；回到步骤S7330；
如果判断达到设定步长为是，
S7380，指纹特征提取的编码跟踪算法结束；将结果放在特征向量D(x,y,θ,tk)中；
由与特征点数量相对应的多个特征向量D(x,y,θ,tk)的集合构成了指纹图像特征值FA；
该指纹采集处理模块返回指纹图像特征值FA和图像处理后的指纹图像ProcessedFingerprintImage作为采集的指纹信息。
18.如权利要求16所述的系统，其中指纹匹配模块FingerprintMatch包括：
S9100，选择模板指纹图像和输入指纹图像中任意两个特征点作为参考点对；如果所有可能的参考点对均被考察过，转到步骤S9500；
S9200，利用式(S9200－6)将模板指纹图像和输入指纹图像的特征点系列中的每个特征点对应各自的参考点转化为极坐标；
S9300，根据极角递增的顺序，排列模板指纹图像的特征点系列和输入指纹图像的特征点系列；
S9400，按照顺序匹配模板指纹图像的特征点系列和输入指纹图像的特征点系列中的每个特征点；首先在模板指纹图像的特征点周围选择一个限制框，限制框大小由式(S9400－1)确定，如果在输入指纹图像中有相同类型的特征点位于限制框内，且该输入指纹图像中的特征点与该模板指纹图像的特征点的方向差在预先设定的阈值范围内，则认为这两个特征点匹配，并将匹配分值S增加1；若模板中所有的特征点都已考察完毕，转到S9100；
S9500，从所有的参考特征点对中，找出最大的匹配分值S，并将其作为模板指纹图像和输入指纹图像的匹配分数；如果该匹配分数大于阈值，则认为输入指纹与模板指纹来自同一手指；
其中，S9100中选择特征点作为参考点对包括：
用P(x,y,d,t)表示指纹图像上的一个特征点；其中x、y式直角坐标值；d是特征点的方向，逆时针转动时角度增加，范围0至359；t是特征点类型，值为1表示该特征点是纹线端点，值为2表示特征点是纹线分叉点；
模板指纹图像特征点模式中特征向量集合和输入指纹图像特征点模式中特征向量集合分别表示为
P＝{pi|p1,p2,……,pM} 式(S9100-1)
Q＝{qj|q1,q2,……,qN} 式(S9100-2)
式中，P为模板指纹图像特征点集合，包括M个特征点，这些特征点用p1,p2,……,pM表示；Q为输入指纹图像特征点集合，包括N个特征点,这些特征点用q1,q2,……,qN表示，一般来说M≠N；
将模板指纹图像与输入指纹图像中的特征点直接作为参考点对，进行特征点系列匹配；输入指纹图像和模板指纹图像中的每对特征点都可能是参考特征点对；共构成有M×N对参考特征点；
其中，S9200中的参考点转化为极坐标包括：
确定了参考特征点对之后，将式(S9100-1)和式(S9100-2)中模板指纹图像特征点集合和输入指纹图像特征点集合中的每个特征点的坐标转化为极坐标；假定模板指纹图像特征点pi(xi,yi,di,ti)和输入指纹图像特征点qr(xr,yr,dr,tr)是参考点对；对输入集合中的每个特征点qj(x j,yj,dj,t j)按照式(S9200－6)进行坐标变换；在极坐标下用qj(rj,θj,αj,tj)表示一个特征点：
θj＝arctan[(yj-yr)/(xj-xr)]+di-dr (S9200－6)
αj＝dj-dr (S9200－6)
tj＝tj (S9200－6)
式中，rj为极径，θj为极角，αj为极坐标系下特征点的方向，tj为特征点的类型；di-dr是模板特征点和输入特征点的方向差；
其中，S9400中的限制框可如下确定：
radius＝ri n/m 式(S9400－1)
其中式中，n、m为预先定义的整数，取m大于n。
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