CN113505260A - 人脸识别方法、装置、计算机可读介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请的实施例提供了一种人脸识别方法、装置、计算机可读介质及电子设备，该方法包括：以接入本地局域网的终端设备作为区块链节点，组建在本地局域网内进行数据通信的区块链网络，区块链网络包括目标节点及查询节点；目标节点从服务端下载人脸相关数据，并生成包含人脸相关数据的目标区块；将目标区块保存在目标节点上，并通过目标节点在区块链网络上广播目标区块的上链信息；当查询节点接收到广播的上链信息时，在查询节点上保存根据上链信息生成的区块记录；响应于人脸识别请求，根据查询节点上保存的区块记录，遍历区块链中的各个区块以得到人脸识别结果。本申请实施例能减少网络流量和存储资源的消耗，并提高用户隐私数据的安全性。

Description

人脸识别方法、装置、计算机可读介质及电子设备

技术领域

本申请涉区块链技术领域，具体而言，涉及一种人脸识别方法、装置、计算机可读介质及电子设备。

背景技术

当前，在进行人脸识别时，主要通过将人脸特征库离线存储在终端的本地来实现离线人脸识别，而人脸特征库的文件往往很大，因此，将人脸特征库存储在终端的本地不仅消耗了大量的网络流量，还占用了很多本地的存储资源，造成存储资源的浪费。

发明内容

本申请的实施例提供了一种人脸识别方法、装置、计算机可读介质及电子设备，进而至少在一定程度上可以减少将人脸特征库存储在终端本地所消耗的网络流量和存储资源。

本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种人脸识别方法，所述方法包括：以接入本地局域网的用于进行人脸识别的终端设备作为区块链节点，组建在所述本地局域网内进行数据通信的区块链网络，所述区块链网络包括生成并存储目标区块的目标节点以及用于查找所述目标区块的查询节点；在所述目标节点接入互联网的情况下，通过所述目标节点从服务端下载用于离线存储的人脸相关数据，并在所述目标节点上生成包含所述人脸相关数据的目标区块；将所述目标区块保存在所述目标节点上，并通过所述目标节点在所述区块链网络上广播所述目标区块的上链信息，所述上链信息用于表示所述目标区块与区块链上的其他区块的链接关系；当所述查询节点接收到所述区块链网络中广播的所述上链信息时，在所述查询节点上保存根据所述上链信息生成的区块记录，所述区块记录包括用于查找所述目标区块的查询路径；响应于人脸识别请求，根据所述查询节点上保存的区块记录，遍历所述区块链中的各个区块以得到人脸识别结果。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种人脸识别装置，所述装置包括：组建单元，用于以接入本地局域网的用于进行人脸识别的终端设备作为区块链节点，组建在所述本地局域网内进行数据通信的区块链网络，所述区块链网络包括生成并存储目标区块的目标节点以及用于查找所述目标区块的查询节点；下载和生成单元，用于在所述目标节点接入互联网的情况下，通过所述目标节点从服务端下载用于离线存储的人脸相关数据，并在所述目标节点上生成包含所述人脸相关数据的目标区块；保存和广播单元，用于将所述目标区块保存在所述目标节点上，并通过所述目标节点在所述区块链网络上广播所述目标区块的上链信息，所述上链信息用于表示所述目标区块与区块链上的其他区块的链接关系；接收和保存单元，用于当所述查询节点接收到所述区块链网络中广播的所述上链信息时，在所述查询节点上保存根据所述上链信息生成的区块记录，所述区块记录包括用于查找所述目标区块的查询路径；遍历单元，用于响应于人脸识别请求，根据所述查询节点上保存的区块记录，遍历所述区块链中的各个区块以得到人脸识别结果。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述下载和生成单元配置为：获取所述目标节点的标识信息和最新加入区块链的区块中的第一哈希值；根据所述目标节点的标识信息、所述第一哈希值和所述人脸相关数据确定第二哈希值；基于所述目标节点的标识信息、所述人脸相关数据、所述第一哈希值和所述第二哈希值生成区块。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述下载和生成单元配置为：对所述人脸相关数据进行加密，得到加密后的人脸相关数据；将所述目标节点的标识信息、所述加密后的人脸相关数据、所述第一哈希值和所述第二哈希值打包成区块。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述上链信息包括哈希值和所述目标节点的标识信息，所述接收和保存单元配置为：当所述查询节点接收到所述区块链网络中广播的所述上链信息时，将所述上链信息中包含的所述哈希值和所述目标节点的标识信息作为区块记录保存至所述查询节点上。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述遍历单元配置为：获取所述人脸识别请求中的人脸数据；根据所述区块记录中的哈希值和节点的标识信息，确定所述区块链中各区块的查询路径；根据所述查询路径，依次向所述区块链网络中各节点发送所述人脸数据，由各节点在存储的区块中进行检索，得到各节点返回的人脸识别结果。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述下载和生成单元还用于：通过所述查询节点监听所述目标节点的工作状态；当所述查询节点监听到所述区块链网络中的所述目标节点处于离线状态时，从所述服务端下载已由所述目标节点生成的所述目标区块中的人脸相关数据，并在所述查询节点上生成包含所述目标区块中的人脸相关数据的目标备份区块；将所述目标备份区块保存在所述查询节点上，并通过所述查询节点在所述区块链网络上广播所述目标备份区块的关联节点信息，以使所述区块链网络中的其他节点将所述关联节点信息中的内容保存至区块记录中，其中，所述关联节点信息包括所述查询节点的标识信息和所述目标节点的标识信息。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述下载和生成单元配置为：接收所述区块链网络中所述目标节点定期发来的工作状态信息；根据未定期接收到所述目标节点发来的工作状态信息，确定所述目标节点处于离线状态。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，在通过所述查询节点在所述区块链网络上广播所述目标备份区块的关联节点信息之后，所述下载和生成单元还用于：根据接收到所述目标节点定期发来的工作状态信息，确定所述目标节点恢复至在线状态，并将存储的所述目标备份区块清除。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述区块链网络中的各节点均能够采集人脸数据。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述区块链网络中的各节点用于刷脸支付，所述区块链网络中的各节点与同一商户标识对应。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，在响应于人脸识别请求，根据所述查询节点上保存的区块记录，遍历所述区块链中的各个区块以得到人脸识别结果之后，所述遍历单元还用于：如果检索到与所述人脸识别请求中的人脸数据匹配的所述人脸相关数据，则通过所述查询节点向所述服务端发送支付指令，由所述服务端对所述人脸相关数据对应的支付账户进行支付操作；如果未检索到与所述人脸识别请求中的人脸数据匹配的所述人脸相关数据，则通过所述查询节点将所述人脸数据上传至所述服务端，由所述服务端在确定出与所述人脸数据匹配的支付账户之后，对所述支付账户进行支付操作。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述遍历单元配置为：如果检索到与所述人脸识别请求中的人脸数据匹配的所述人脸相关数据，则在所述查询节点连通了网络时向所述服务端发送支付指令，由所述服务端对所述人脸相关数据对应的支付账户进行支付操作。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例中所述的人脸识别方法。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中所述的人脸识别方法。

在本申请的一些实施例所提供的技术方案中，利用了终端设备作为区块链节点构建起一个区块链网络，区块链网络中的各终端设备在获取到人脸相关数据后就根据人脸相关数据生成区块并将区块上链，同时，各区块存储各生成区块的终端设备上，最终通过在区块链中进行检索来实现离线人脸识别。因此，人脸相关数据是从服务端下载至本地的，无需将人脸数据上传再进行人脸匹配，因此能够提升人脸识别的效率；人脸相关数据是分散存储于区块链网络中，每个节点只存储一部分人脸相关数据，在实现人脸识别特别是离线人脸识别的同时，不仅可以减少将人脸相关数据存储在终端本地所消耗的网络流量，还大大减少了存储人脸相关数据所消耗的存储资源，并且，由于人脸相关数据存储于区块链中，因此还能够保证数据存储的安全性，提高了用户隐私数据的安全性。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。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。在附图中：

图1示出了可以应用本申请实施例的技术方案的示例性系统架构的示意图；

图2示出了根据本申请的一个实施例的人脸识别方法的流程图；

图3示出了根据本申请的一个实施例的人脸识别方法的应用架构示意图；

图4示出了根据本申请的一个实施例的区块链网络中节点从服务端下载人脸特征库时的状态监控界面示意图；

图5示出了根据本申请的一个实施例的区块的生成过程的流程图；

图6示出了根据本申请的一个实施例的图5中步骤530的细节的流程图；

图7示出了根据本申请的一个实施例的对区块链进行检索的流程图；

图8示出了根据本申请的一个实施例的当区块链网络中的目标节点处于离线状态时的处理过程的流程图；

图9示出了根据本申请的一个实施例的图2中步骤250之后步骤的流程图；

图10示出了根据本申请的一个实施例的人脸识别装置的框图；

图11示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本申请将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本申请的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本申请的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本申请的各方面。

附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

目前，很多场景需要使用离线人脸识别。如前所述，在相关技术中，实现离线人脸识别的方案主要是将离线人脸特征库存储在终端的本地。而一个离线人脸特征库的文件大小往往高达几百兆，这样，既消耗了大量的网络流量，也占用了很多本地的存储资源，造成存储资源的浪费。

为此，本申请首先提供了一种人脸识别方法。人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，该技术是用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。本申请的人脸识别方法通过将人脸相关数据是分散存储于区块链网络的各个节点中，并基于此进行人脸识别，可以减少存储人脸相关数据所消耗的网络流量和存储资源。

图1示出了可以应用本申请实施例的技术方案的示例性系统架构的示意图。如图1所示，该系统架构可以包括区块链网络100、网络110以及云端服务器120，区块链网络100中至少包括第一节点101、第二节点102、第三节点103、第四节点104以及第五节点105，区块链网络100中各个节点均为刷脸物联网(Internet of Things，IoT)设备，刷脸物联网设备可以设置于商家的门店内，刷脸物联网设备具有摄像头，能够采集人脸数据，刷脸物联网设备用于在消费者付款时进行刷脸支付，并可以进行离线支付。区块链网络100中任意两个节点之间均可以进行通信，区块链网络100中的各个节点也均可以通过网络110与云端服务器120进行通信。利用图1所示系统架构实现人脸识别的过程如下：首先，区块链网络100中各个节点通过网络110从云端服务器120中下载数据，以获得人脸相关数据；接着，各个节点根据获得的人脸相关数据生成区块并将区块添加至区块链中，从而建立区块链，此时区块链存储在区块链网络中的多个节点上；最后，当区块链网络100中某一节点接收到人脸检索请求时，即当某一刷脸物联网设备需要进行刷脸支付时，通过在各个节点中对区块链进行人脸相关数据的检索，从而完成人脸识别。

需要说明的是，图1示出的仅为本申请的一个实施例。虽然图1实施例中人脸识别用于刷脸支付场景中，但本申请提供的人脸识别方法还可以应用于门禁等其他各种需要进行刷脸识别的场景；虽然图1实施例中，人脸相关数据是各节点从一个云端服务器下载得到的，但在本申请的其它实施例中，人脸相关数据可以由节点从包括多个服务器的服务器集群或数据库集群中下载得到；虽然图1实施例中区块链网络仅包括五个节点，但在其他实施例或者具体应用中，区块链网络中可以包括更多或更少的节点。本申请实施例对此不作任何限定，本申请的保护范围也不应因此而受到任何限制。

并且，易于理解，本申请实施例所提供的人脸识别方法由刷脸设备执行，相应地，人脸识别装置一般为刷脸设备。但是，在本申请的其它实施例中，服务器也可以与刷脸设备具有相似的功能，从而执行本申请实施例所提供的人脸识别的方案。

本申请实施例提供的人脸识别方法是基于区块链实现的。

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层。

区块链底层平台可以包括用户管理、基础服务、智能合约以及运营监控等处理模块。其中，用户管理模块负责所有区块链参与者的身份信息管理，包括维护公私钥生成(账户管理)、密钥管理以及用户真实身份和区块链地址对应关系维护(权限管理)等，并且在授权的情况下，监管和审计某些真实身份的交易情况，提供风险控制的规则配置(风控审计)；基础服务模块部署在所有区块链节点设备上，用来验证业务请求的有效性，并对有效请求完成共识后记录到存储上，对于一个新的业务请求，基础服务先对接口适配解析和鉴权处理(接口适配)，然后通过共识算法将业务信息加密(共识管理)，在加密之后完整一致的传输至共享账本上(网络通信)，并进行记录存储；智能合约模块负责合约的注册发行以及合约触发和合约执行，开发人员可以通过某种编程语言定义合约逻辑，发布到区块链上(合约注册)，根据合约条款的逻辑，调用密钥或者其它的事件触发执行，完成合约逻辑，同时还提供对合约升级注销的功能；运营监控模块主要负责产品发布过程中的部署、配置的修改、合约设置、云适配以及产品运行中的实时状态的可视化输出，例如：告警、监控网络情况、监控节点设备健康状态等。

平台产品服务层提供典型应用的基本能力和实现框架，开发人员可以基于这些基本能力，叠加业务的特性，完成业务逻辑的区块链实现。应用服务层提供基于区块链方案的应用服务给业务参与方进行使用。

以下对本申请实施例的技术方案的实现细节进行详细阐述：

图2示出了根据本申请的一个实施例的人脸识别方法的流程图，该人脸识别方法可以由具有计算和通信功能的终端设备来执行，这些终端设备还可以通过设置的摄像头采集人脸数据，比如可以是图1中刷脸IoT设备，具体可以为微信支付所使用的青蛙一代、青蛙二代等智能支付硬件设备。具体到图2实施例中，执行主体可以为以终端设备的形式存在的区块链网络中的节点，区块链网络中任一节点均可以执行本申请实施例的人脸识别方法。参照图2所示，该人脸识别方法至少包括以下步骤：

在步骤210中，以接入本地局域网的用于进行人脸识别的终端设备作为区块链节点，组建在本地局域网内进行数据通信的区块链网络。

区块链网络包括生成并存储目标区块的目标节点以及用于查找目标区块的查询节点。

此处的查询节点是区块链网络中目标节点之外的节点，区块链网络中可以包括多个查询节点。虽然本步骤中将区块链网络中的节点区分为目标节点和查询节点，但此处仅仅是为了使本申请的方案更易于理解。实际上，区块链网络中任意一个节点均可以生成并存储区块，区块链网络中任意一个节点也可以查找区块。

区块链网络中任意两个节点之间均可以进行通信，各节点上可以安装有客户端，节点之间可以利用客户端进行通信。本地局域网覆盖在一个较小的范围内，比如可以是一个学校、一个商场甚至是一个店铺。

在步骤220中，在目标节点接入互联网的情况下，通过目标节点从服务端下载用于离线存储的人脸相关数据，并在目标节点上生成包含人脸相关数据的目标区块。

人脸相关数据是任何能够用于识别出人脸对应的身份信息的数据。比如人脸相关数据可以是人脸照片、人脸视频流中的某一图像帧、甚至还可以是人脸视频流中的一组图像帧等能够完整记录人脸信息的数据；此外，人脸相关数据还可以是从前面所说的人脸照片、一个图像帧或者一组图像帧等能够完整记录人脸信息的数据中提取到的人脸特征数据。此处的人脸特征数据是指能够描述人脸器官的形状以及它们之间的距离特性，并且有助于人脸分类的特征数据。

在目标节点接入了互联网时，会从服务端下载人脸相关数据。区块是一种数据结构，其包括人脸相关数据，还可以包括其他信息。区块链网络中任一节点均可以从服务端下载用于离线存储的人脸相关数据。

服务端可以为各种能够用于存储数据的终端或设备，比如可以是服务器或者服务器的集群，在云技术场景下，服务端还可以是位于云端的云服务器。

目标节点可以在各种时刻根据多种方式、规则从服务端下载人脸相关数据。

比如，可以在目标节点进行系统初始化时从服务端下载人脸相关数据。

图3示出了根据本申请的一个实施例的人脸识别方法的应用架构示意图。当本申请实施例的方案应用于图3时，实际上是应用于使用刷脸IoT设备进行刷脸支付的场景。请参见图3，从上至下排列的三个方框分别代表了该应用架构的三个部分，其中，位于中间的方框和位于下方的方框分别是私链终端网络中的两个部分，私链终端网络代表本实施例中区块链网络是利用终端设备建立起的私链形式的区块链网络。位于中间的方框中的内容描述了人脸相关数据在区块链网络中的区块链如何存储，位于下方的方框的内容则描述了基于私链终端网络进行刷脸支付的具体流程。根据图3中位于下方的方框中的内容可知，在开始刷脸之后，在区块链网络中的各节点进行特征检索，从而进行人脸识别。

请参照图3，位于上方的方框中的后台即为服务端，其以人脸特征库的方式存储人脸相关数据，并且该人脸相关数据是人脸特征数据。人脸特征库是存储批量的人脸特征数据的文件，各人脸特征库的文件大小均为5M，各人脸特征库存储不同的人脸特征数据，这样可以批量并且有条理地实现对人脸特征数据的存储。区块链网络中的节点以人脸特征库为单位进行人脸相关数据的下载。具体而言，根据图3的位于中间的方框中的内容可知，其中，区块链网络中包括3个节点，分别为节点1、节点2以及节点3，其中，每个节点存储了若干区块，每个区块均包含3个特征库，每个特征库是由存储了包含该特征库的区块的节点从后台(服务端)下载的。

在本申请实施例中，人脸相关数据是人脸特征数据，并且存储人脸特征数据的人脸特征库的文件大小为5M，该人脸特征库可以存储数十万人脸特征数据，由此可见，对于两个同样大小的文件，该文件所能存储的人脸特征数据的数量远远高于人脸照片的数量，因此，本申请实施例采用人脸特征库存储人脸特征数据可以大大减少进行人脸识别所消耗的存储资源。

图4示出了根据本申请的一个实施例的区块链网络中节点从服务端下载人脸特征库时的状态监控界面示意图。请参见图4，该状态监控界面可以是在区块链网络中节点进行显示的，也可以是在服务端进行显示的。在图4中，顶部的大圆柱体代表服务端中所有人脸特征库被下载的状态，在该大圆柱体中深色部分与该大圆柱体的相对大小代表了所有人脸特征库中已下载的人脸特征库的数目与所有人脸特征库的总数的比例关系，同时，该界面还显示了具体的数目，其中，人脸特征库的总数为200，人脸特征库已下载数目为120；位于大圆柱体下方的小圆柱体代表区块链网络中各个节点存储容量的状态，在该小圆柱体中深色部分与该小圆柱体的相对大小代表了节点中已占用容量与总容量的比例关系，同时，该界面还显示了节点中的具体容量数值，比如，各节点的总容量均为1GB，节点1的可用容量为590MB，节点2的可用容量为390MB，节点3的可用容量为230MB。此外，节点1与服务端的连接线为虚线，而节点2、节点3与服务端的连接线为实线。这表示，在当前，节点1未从服务端下载数据，而节点2和节点3均正在从服务端下载数据。因此，通过图4所示的状态监控界面可以让人直观地了解区块链网络中节点从服务端下载人脸特征库时的整个系统的状态。

在服务端存储的人脸相关数据中，可以对区块链网络中各节点能够下载的人脸相关数据进行限制，使节点不能随意进行人脸相关数据的下载。

在本申请的一个实施例中，通过目标节点从服务端下载用于离线存储的人脸相关数据，包括：通过目标节点从服务端下载与目标节点的地域标识信息对应的人脸相关数据。

具体地，举例而言，目标节点的管理员可以通过对目标节点这一终端设备进行操作而向服务端发送下载请求，该下载请求中携带有目标节点的地域标识信息；而服务端存储着地域标识信息以及与地域标识信息对应的人脸相关数据；服务端在接收到由目标节点发来的下载请求之后，会得到该下载请求中目标节点的地域标识信息；服务端根据目标节点的地域标识信息向目标节点返回下载页面，该目标节点中包含与目标节点的地域标识信息对应的人脸相关数据的下载入口，目标节点的管理员可以通过该下载入口下载与目标节点的地域标识信息对应的人脸相关数据。

比如，支付场景中，可以为一个地区内的每个区域设置对应的地域标识信息，当商户购买刷脸IoT设备时，可以根据商户提供的地址提供相应的刷脸IoT设备，这些刷脸IoT设备中配置了商户的地址所属区域对应的地域标识信息，因此，这些刷脸IoT设备向服务端发送的下载请求可以携带各节点的地域标识信息。

再比如，还是以支付场景为例，本申请实施例提供的人脸识别方法可以应用于支付系统中。支付系统包括服务端。每个用户在向支付系统的服务端注册支付账户时会提交住址、户籍地址、电话、人脸原始数据等信息，用户在使用支付系统时还可以向支付系统提供位置信息，如此，服务端便可以利用人脸原始数据生成人脸相关数据，同时，服务端还会根据用户提供的住址、户籍地址、电话、位置信息等信息确定这些信息对应的地域标识信息，进而，服务端可以将人脸相关数据与地域标识信息相关联。

由此可见，在上述实施例中，刷脸IoT设备只需要下载与地域标识信息对应的人脸相关数据，因此，所需下载的人脸相关数据更少，从而能够节约网络资源和存储资源；同时，一个支付账户的住址、户籍地址、电话、位置信息等信息可能对应不同的地域标识信息，因而，本申请实施例中还可以允许将一个人脸相关数据与多个地域标识信息相关联，这样，提高了人脸相关数据的存储冗余性，使得同一个用户在不同地域的刷脸IoT设备中都能够进行离线刷脸支付，提高了用户体验。

在本申请的一个实施例中，通过目标节点从服务端下载与目标节点的地域标识信息对应的人脸相关数据，包括：通过目标节点接收到服务端向区块链网络中的节点发来的广播信息，确定服务端中新增了与目标节点的地域标识信息对应的人脸相关数据，并从服务端下载与目标节点的地域标识信息对应的人脸相关数据，其中，广播信息中包含了目标节点的地域标识信息。

本申请实施例中，一旦服务端中更新了人脸相关数据，相应的终端设备就能收到该服务端发来的广播信息，进而这些终端设备可以及时从服务端下载最近更新的人脸相关数据，保证了人脸识别的可靠性。

在本申请的一个实施例中，从服务端下载用于离线存储的人脸相关数据是定期执行的。

在本申请的一个实施例中，在通过目标节点从服务端下载用于离线存储的人脸相关数据之前，所述方法还包括：确定目标节点在当天之前的预定天数内每天每小时接收到的人脸识别请求的频次；针对预定天数内的每一天，确定该天内接收到的人脸识别请求的频次最低的小时，作为该天的低频时段；根据各天的低频时段，确定当天的目标低频时段；通过目标节点从服务端下载用于离线存储的人脸相关数据，包括：在当天的目标低频时段通过目标节点从服务端下载用于离线存储的人脸相关数据。

在本申请的一个实施例中，根据各天的低频时段，确定当天的目标低频时段，包括：确定各低频时段对应的天数；将对应的天数最大的低频时段作为当天的目标低频时段。

比如，预定天数为7天，那么，若低频时段为21:00-22:00的天数为1，低频时段为22:00-23:00的天数为2，低频时段为23:00-24:00的天数为4，那么，确定出的目标低频时段为23:00-24:00，也就是说，将在当天的23:00-24:00内从服务端下载人脸相关数据。

当终端设备在一个小时内接收到的人脸识别请求的频次比较大时，说明该终端设备的负荷较高，此时若从服务端下载人脸相关数据，则会进一步加大终端设备的负荷，并可能影响终端设备的性能。本申请实施例中，通过预测当天的低频时段并在低频时段下载人脸相关数据，从而在终端设备负荷较低时再从服务端下载数据，避免影响终端设备的性能；同时，当天的低频时段是根据当天之前的预定天数内各小时接收到的人脸识别请求的频次来确定的，能够提高所预测的低频时段的准确性。

在本申请的一个实施例中，区块链网络中各节点在向服务端发送下载请求之后，将各下载请求按照请求的时间先后顺序发送至请求消息队列中，各节点按照所发送的下载请求在请求消息队列中排序的顺序依次从服务端下载人脸相关数据。

在本申请实施例中，各节点的下载请求会被按照发送顺序被存储至请求消息队列中，并由服务端对各下载请求依次进行处理，利用消息队列实现了对下载请求的削峰处理，避免了服务端因短时间内收到大量下载请求而导致系统崩溃，提高了系统的可用性。

在本申请的一个实施例中，目标节点是区块链网络中连续处于空闲状态的时间最长的终端设备，其中，空闲状态是终端设备未下载人脸相关数据且未生成区块的状态。

也就是说，目标节点是各终端设备中空闲时间最长的终端设备，空闲时间是最近一次生成区块的时刻距离当前时刻的时间。可以对各终端设备对应的空闲时间长度从大到小进行排序，各终端设备按照该排序依次下载人脸相关数据，并根据人脸相关数据生成和打包区块。

本申请实施例中，各终端设备按照空闲时间的长短依次进行人脸相关数据的下载和区块的生成，不仅大大减轻了服务端的压力，更能够充分区块链网络中的闲置终端设备，提高了资源的利用率。

在本申请的一个实施例中，区块生成过程的具体步骤如图5所示。图5示出了根据本申请的一个实施例的区块的生成过程的流程图。请参见图5，具体包括以下步骤：

在步骤510中，获取目标节点的标识信息和最新加入区块链的区块中的第一哈希值。

目标节点的标识信息是能够唯一标识一个目标节点的信息，目标节点的标识信息的数据类型可以为字符串，其可以包括字母、数字、下划线等。

加入区块链的各区块依次连接组成区块链。因此，各区块在加入至区块链中时，具有一定的顺序。最新加入区块链的区块即当前时间之前最后一个加入区块链的区块，每个区块中都有一个哈希值。

在步骤520中，根据目标节点的标识信息、第一哈希值和人脸相关数据确定第二哈希值。

具体来说，对第一哈希值、人脸相关数据和目标节点的标识信息的组合进行哈希运算，得到第二哈希值。

在步骤530中，基于目标节点的标识信息、人脸相关数据、第一哈希值和第二哈希值生成区块。

第二哈希值在生成的区块中的作用和位置与第一哈希值在前述的最新加入区块链的区块中的作用和位置是类似的。

在本申请的一个实施例中，步骤530的具体步骤可以如图6所示。图6示出了根据本申请的一个实施例的图5中步骤530的细节的流程图。如图6所示，步骤530具体包括以下步骤：

在步骤531中，对人脸相关数据进行加密，得到加密后的人脸相关数据。

在本申请的一个实施例中，对人脸相关数据进行加密，得到加密后的人脸相关数据，包括：利用在目标节点的本地存储的密钥对人脸相关数据进行加密，得到加密后的人脸相关数据，其中，密钥无法被目标节点的使用人员获取。

比如，在支付场景中，可以使用对称密钥对人脸相关数据进行加密，对称密钥被烧录在刷脸IoT设备的ROM(Read-Only Memory，只读存储器)上。通过将对称密钥烧录在刷脸IoT设备的ROM中，使得对称密钥无法通过技术手段被强制获取，提高了数据存储的安全性。

在本申请的一个实施例中，在对人脸相关数据进行加密，得到加密后的人脸相关数据之前，还包括：获取服务端定期发来的加密后的对称密钥，加密后的对称密钥由服务端利用目标节点的公钥对对称密钥加密而成；基于目标节点的私钥对加密后的对称密钥进行解密，得到对称密钥；对人脸相关数据进行加密，得到加密后的人脸相关数据，包括：利用对称密钥对人脸相关数据进行加密，得到加密后的人脸相关数据。

目标节点的私钥和对称密钥一样都烧录在目标节点的ROM中，以提高安全性。

在本申请实施例中，实现了对终端设备中对称密钥的自动更新，有效保证了人脸相关数据的加密安全性，并且由于对称密钥是服务端利用终端设备的公钥加密生成的，而终端设备的私钥只存储于终端设备上，因此只有终端设备能够获得对称密钥的明文，从而提高了对称密钥的传输安全性。

在步骤532中，将目标节点的标识信息、加密后的人脸相关数据、第一哈希值和第二哈希值打包成区块。

具体而言，将目标节点的标识信息、加密后的人脸相关数据、第一哈希值和第二哈希值这些信息按照区块的数据结构进行数据封装，从而得到区块，这些信息在区块中的排列顺序可以是任意的。

由于区块链中人脸相关数据经过了加密，所以当需要进行人脸检索时，需要对加密后的人脸相关数据进行解密处理。

根据图6所示的实施例，通过先对人脸相关数据进行加密，然后再进行区块的打包，进一步提高了人脸相关数据的安全性，避免用户隐私出现泄露。

在本申请的一个实施例中，人脸相关数据存储在位于服务端的人脸特征库中，该方法还包括：若根据正在下载的目标人脸特征库的大小，判断在下载了目标人脸特征库之后，根据已下载但未打包的人脸特征库打包成的区块文件大小将会超过预定文件大小，则将在当前已下载但未打包的人脸特征库打包成区块。

目标人脸特征库在当前正在下载，因此，当前已下载但未打包的人脸特征库不包括目标人脸特征库。

请继续参见图3，根据位于中间的方框中的内容可知，每个区块包括前一个区块的哈希值和当前区块的哈希值，各区块依据哈希值依次相连，组成区块链。每个区块均包括3个人脸特征库，比如创世区块包括特征库1、特征库2以及特征库3，区块1则包括特征库4、特征库5以及特征库6，以此类推，其中才，创世区块是区块链中首个生成的区块，其在进行区块打包时所依据哈希值为空值。在本申请实施例中，当每台刷脸IoT设备下载的人脸特征库即将超过20M时，该刷脸IoT设备负责将这些人脸特征库打包集成为一个区块文件。由于每个人脸特征库的文件大小为5M，因此，当下载了三个人脸特征库之后，刷脸IoT设备就需要将这些人脸特征库打包成区块，这是因为区块中还包括哈希值、节点的标识信息等其他信息，若下载4个人脸特征库之后再进行打包，将会导致区块过大。

请继续参见图2，在步骤230中，将目标区块保存在目标节点上，并通过目标节点在区块链网络上广播目标区块的上链信息。

上链信息用于表示目标区块与区块链上的其他区块的链接关系。

区块链网络中终端设备从服务端下载的人脸相关数据最终以区块的形式进行存储。区块链网络上目标节点之外的其他节点均可以接收到上链信息。

具体地，上链信息中可以包括目标区块中的标识信息、第一哈希值及第二哈希值，由于第一哈希值属于最新加入区块链的区块，因此，基于最新加入区块链的区块中的第一哈希值和目标区块中的第二哈希值可以确定目标区块与其他区块的链接关系；当然，上链信息中可以仅包括目标区块中的标识信息、第二哈希值及时间戳，时间戳反映了上链信息的发送时间，因此，基于时间戳的先后顺序可以确定目标区块与其他区块的链接关系。

在步骤240中，当查询节点接收到区块链网络中广播的上链信息时，在查询节点上保存根据上链信息生成的区块记录。

区块记录包括用于查找目标区块的查询路径。

区块记录中的数据形式可以是各种各样的。区块记录中包括区块链中各个区块的链接关系，这些链接关系是各个区块的查询路径的一部分。

具体地，在本申请的一个实施例中，上链信息包括哈希值和目标节点的标识信息，当查询节点接收到区块链网络中广播的上链信息时，在查询节点上保存根据上链信息生成的区块记录，包括：当查询节点接收到区块链网络中广播的上链信息时，将上链信息中包含的哈希值和目标节点的标识信息作为区块记录保存至查询节点上。

实际上，上链信息可以是区块记录的一部分，上链信息对应着区块记录中目标区块的这一部分。

被作为区块记录保存至查询节点上的上链信息中的哈希值，既可以是第二哈希值，也可以同时包括第一哈希值和第二哈希值。当该哈希值为第二哈希值时，上链信息中还可以包括时间戳，还可以将时间戳作为区块记录保存至查询节点上。这些时间戳的先后顺序代表着各个区块的链接关系。

本申请实施例通过向区块链网络中的其他节点广播上链信息实现了区块链的建立，使得每个被添加到区块链中的区块都能够得到新加入区块链中的区块的信息。

在步骤250中，响应于人脸识别请求，根据查询节点上保存的区块记录，遍历区块链中的各个区块以得到人脸识别结果。

人脸识别请求的内容中包含了人脸数据。人脸识别请求通常是根据依赖于人脸识别的功能模块的调用而触发的。比如，在支付场景中，功能模块为支付模块，当用户在刷脸IoT设备上进行刷脸支付操作时，就会触发生成人脸识别请求。需要指出的是，此处的人脸识别请求可以不是网络请求，比如可以为接口调用请求或者方法之间的参数传递。

人脸数据是任何能够用于识别出人脸对应的身份信息的数据。比如人脸数据可以是人脸照片、人脸视频流中的某一图像帧、甚至还可以是人脸视频流中的一组图像帧等能够完整记录人脸信息的数据；此外，人脸数据还可以是从前面所说的人脸照片、一个图像帧或者一组图像帧等能够完整记录人脸信息的数据中提取到的人脸特征数据。

接收到人脸识别请求的节点可以是区块链网络中的任意一个查询节点。由于区块记录中包括各区块的查询路径，因此，可以根据区块记录实现对区块链中的各个区块的遍历。

对区块链中区块进行遍历实际上就是对区块链进行检索的过程，人脸识别结果是由区块链网络中的节点提供的，当对区块链网络中的各节点进行检索时，各节点可以返回人脸识别结果。在本申请实施例中，区块链中的区块是根据人脸相关数据生成。因此，通过对区块链进行检索，可以确定出与人脸数据对应的人脸相关数据，而人脸相关数据绑定的身份信息是已知的，因而能够识别出人脸数据对应的身份信息。

如果在目标节点上进行检索发现目标区块中的人脸相关数据与人脸识别请求中包含的人脸数据相匹配，那么目标节点将会向接收到人脸识别请求的节点返回人脸识别结果，区块链网络中的节点返回的人脸识别结果的形式可以是多种多样的。

比如，节点上可以存储与人脸相关数据对应的身份信息，当在一个节点上检索到与人脸数据匹配的人脸相关数据时，该节点可以将该人脸相关数据对应的身份信息作为人脸识别结果返回，当在该节点上未检索到与人脸数据匹配的人脸相关数据时，该节点返回的人脸识别结果可以为“未检索到相关数据”等类似能够表示查询失败的信息。此处的身份信息可以为任何能够唯一标识人脸对应的身份的信息，例如，身份信息可以是用户的身份证号、银行卡号、手机号等用户固有的信息，还可以是与身份证号、银行卡号、手机号等用户固有的信息一一对应的标识信息。

再比如，当在一个节点上检索到与人脸数据匹配的人脸相关数据时，该节点可以将“查询成功”或者类似的能够表示查询成功的信息作为人脸识别结果返回，当在该节点上未检索到与人脸数据匹配的人脸相关数据时，该节点返回的人脸识别结果可以为“查询失败”或者相关的能够表示查询失败的信息。

图7示出了根据本申请的一个实施例的对区块链进行检索的流程图。

请参阅图7，包括以下步骤：

在步骤710中，获取人脸识别请求中的人脸数据。

人脸识别请求中携带有人脸数据。

此处的人脸相关数据既可以是人脸照片等能够完整记录人脸信息的数据，还可以是前述的能够描述人脸器官的形状以及它们之间的距离特性、并且有助于人脸分类的人脸特征数据。

在步骤720中，根据区块记录中的哈希值和节点的标识信息，确定区块链中各区块的查询路径。

每个区块在打包上链时，其他终端设备会接收到打包该区块的终端设备广播的上链信息，上链信息中的哈希值和终端设备的标识信息会被存储至区块记录中。

根据区块记录中的哈希值(比如第一哈希值和第二哈希值)，可以确定各个区块的链接关系，因此，区块链网络中各个终端设备均知晓区块链中各区块的连接顺序；再根据区块记录中各哈希值对应的节点的标识信息，就可以确定用于表示依次向区块链网络中哪个节点上的哪个区块进行查询的查询路径。

在步骤730中，根据查询路径，依次向区块链网络中各节点发送人脸数据，由各节点在存储的区块中进行检索，得到各节点返回的人脸识别结果。

当在各终端设备上存储的人脸相关数据经过加密后，需要先进行解密，然后再判断存储的人脸相关数据是否与人脸数据匹配，各终端设备具体可以通过深度学习模型等各种算法确定人脸相关数据与人脸数据是否相匹配。

通过图3还可以看到，不同区块分散存储在多个节点上。节点上除了包括存储的区块之外，还包括区块链中各区块在节点上的存储顺序，这个存储顺序即为区块的查询路径，其与区块链中区块的连接关系相对应。举例而言，创世区块位于节点1上，而区块1位于节点3上，因此，创世区块和区块1对应的存储顺序为节点1->节点3，即需要先向节点1发送人脸数据，再向节点3发送人脸数据。

根据图7所示的实施例，可以依据区块在各终端设备上的存储顺序对人脸数据进行检索，从而避免了重复检索，保证了检索效率。

在本申请的一个实施例中，若在区块链网络中的一个节点上未检索到与人脸数据匹配的人脸相关数据，该节点会根据查询路径直接向下一个节点发送人脸数据。

在本申请实施例中，当在一个终端设备上未检索到匹配的人脸相关数据时，当前终端设备无需在接收到该终端设备返回的人脸识别结果之后再向其他终端设备发送人脸数据，提高了人脸识别效率。本申请实施例还实现了备份机制。

图8示出了根据本申请的一个实施例的当区块链网络中的目标节点处于离线状态时的处理过程的流程图。请参见图8，备份机制可通过如下过程实现：

在步骤810中，通过查询节点监听目标节点的工作状态。

在本申请的一个实施例中，通过查询节点监听目标节点的工作状态，包括：接收区块链网络中目标节点定期发来的工作状态信息；根据未定期接收到目标节点发来的工作状态信息，确定目标节点处于离线状态。

举例来说，整个区块链网络中所有终端设备会每隔5分钟会向其他终端设备发放一次广播消息，告知当前自身的状态信息，因此，对于每个终端设备而言，它们近似于实时的知道链上每个终端设备的存活状态；在当前终端设备最近一次收到来自目标终端设备的广播信息的时刻距离当前时刻的时长超过预定时长时，可以确定目标终端设备处于离线状态。

在本申请实施例中，通过根据未定期接收到区块链网络中其他终端设备发来的工作状态信息而确定其他终端设备处于离线状态，使得区块链网络中某一终端设备在出现宕机、故障等事故时，区块链网络中其他终端设备也能够获知该终端设备的状态信息，提高了区块链网络的运行可靠性。

在步骤820中，当查询节点监听到区块链网络中的目标节点处于离线状态时，从服务端下载已由目标节点生成的目标区块中的人脸相关数据，并在查询节点上生成包含目标区块中的人脸相关数据的目标备份区块。

人脸相关数据是节点从服务端下载的，因此，服务端可以知晓哪些人脸相关数据是由目标节点下载和打包的，进而知晓哪些人脸相关数据是由目标节点生成的目标区块中所包含的，这样，服务端就可以向查询节点提供目标区块中的人脸相关数据。

在步骤830中，将目标备份区块保存在查询节点上，并通过查询节点在区块链网络上广播目标备份区块的关联节点信息，以使区块链网络中的其他节点将关联节点信息中的内容保存至区块记录中。

其中，关联节点信息包括查询节点的标识信息和目标节点的标识信息。

由于目标节点已经离线，因此为了能够利用目标区块中的人脸相关数据进行人脸识别，需要在区块链网络中由查询节点代替目标节点来存储目标区块中的人脸相关数据。

当区块链网络中其他节点接收到关联节点信息后，会对关联节点信息中的内容进行保存，以用于进行人脸识别的检索过程。

关联节点信息是与目标备份区块相对应的，既反映了目标备份区块是由哪个节点生成的，也反映了目标备份区块是用于替代哪个节点上的区块。

其他节点至少可以将关联节点信息中查询节点的标识信息保存至区块记录中。具体来说，其他节点可以根据关联节点信息中目标节点的标识信息将在本地的区块记录中存储的目标节点的标识信息替换为查询节点的标识信息；其他节点还可以根据关联节点信息中目标节点的标识信息将查询节点的标识信息和目标节点的标识信息对应存储。目标区块中的人脸相关数据已经存储在查询节点中的目标备份区块上，之后，其他节点再将区块记录中目标节点的标识信息替换为查询节点的标识信息，这样，当区块链网络中的节点需要对目标区块中的人脸相关数据进行检索时，可以知晓需要向保存有目标备份区块的查询节点发送人脸数据。

基于图8所示实施例，实现了目标区块中的人脸相关数据在区块链网络中的备份，即使区块链网络中的节点发生宕机等离线状况，其他节点也能够顺利进行人脸识别。

需要指出的是，将某一查询节点选择作为目标区块的备份存储节点可以是根据各种规则和机制来确定的。比如，当区块链中各个终端设备在监听到某一终端设备宕机之后，可以通过竞争方式向服务端请求获取由该终端设备存储的人脸相关数据，服务端会向首个发出请求的节点提供相应的人脸相关数据，由于当前的查询节点是最先发出请求的节点，因此当前的查询节点能从服务端获取到由宕机的终端设备存储的人脸相关数据；再比如，能够下载目标区块中的人脸相关数据的查询节点可以是区块链中被指定的用于获取由宕机的终端设备存储的人脸相关数据的节点。

在本申请的一个实施例中，在通过查询节点在区块链网络上广播目标备份区块的关联节点信息之后，该方法还包括：根据接收到目标节点定期发来的工作状态信息，确定目标节点恢复至在线状态，并将存储的目标备份区块清除。

在本申请的一个实施例中，其他节点根据关联节点信息中目标节点的标识信息将在本地的区块记录中存储的目标节点的标识信息替换为查询节点的标识信息，在接收到目标节点定期发来的工作状态信息之后，其他节点根据接收到目标节点定期发来的工作状态信息而将区块记录中由目标节点的标识信息替换成的查询节点的标识信息重置为目标节点的标识信息。

由于能够再次接收到目标节点定期发来的工作状态信息，因此，可以确定目标节点已经恢复至在线状态，此时，目标节点上存储的人脸相关数据已经可以用于人脸识别，通过将存储的目标备份区块清除，能够减少存储空间的占用；并且，其他节点通过将查询节点的标识信息重置为目标节点的标识信息，使得在需要使用目标区块中的人脸相关数据进行匹配时，可以目标节点。

在本申请的一个实施例中，区块链网络中的各节点均能够采集人脸数据。

具体来说，当本申请实施例用于刷脸支付场景时，区块链网络中的各节点可以为刷脸IoT设备，此时，节点既可以存储人脸相关数据，也能够直接采集人脸数据。

在本申请的一个实施例中，区块链网络中的各节点用于刷脸支付，区块链网络中的各节点与同一商户标识对应。

商户标识用于唯一标识一个商户，因此，与同一商户标识对应的节点的规模是很小的，比如，与同一商户标识对应的区块链网络中的各终节点可以是一个门店内的刷脸IoT设备，这些刷脸IoT设备可以部署在一个本地局域网中，而利用本地局域网可以在各节点之间高速传输数据，从而大大降低了在区块链网络中进行检索的延时，使得人脸识别的效率与全部在本地上存储人脸相关数据时人脸识别的效率相当。

图9示出了根据本申请的一个实施例的图2中步骤250之后步骤的流程图。如图9所示，在步骤250之后，还可以包括以下步骤：

在步骤910中，如果检索到与人脸识别请求中的人脸数据匹配的人脸相关数据，则通过查询节点向服务端发送支付指令，由服务端对人脸相关数据对应的支付账户进行支付操作。

比如，一个节点上可以存储与人脸相关数据对应的支付账号，当该节点上一个人脸相关数据与人脸数据匹配时，该节点可以向当前节点返回与该人脸相关数据对应的支付账号，当前节点可以向服务端发送支付指令，而支付指令中包含该支付账号对应的支付票据，从而进行支付操作。

对支付账户进行支付操作是将消费金额从支付账户转移至商家账户。

在本申请的一个实施例中，如果检索到与人脸识别请求中的人脸数据匹配的人脸相关数据，则通过查询节点向服务端发送支付指令，由服务端对人脸相关数据对应的支付账户进行支付操作，包括：如果检索到与人脸识别请求中的人脸数据匹配的人脸相关数据，则在查询节点连通了网络时向服务端发送支付指令，由服务端对人脸相关数据对应的支付账户进行支付操作。

具体而言，当在区块链网络中检索完毕时，可以得到与人脸数据匹配的人脸相关数据所对应的支付账号。此时，由于当前的查询节点尚未连通网络，可以将包含支付账号的支付票据暂时存储在本地，而在当前的查询节点连通了网络时，再向服务端发送包含支付票据的支付指令。

在本实施例中，实现了延迟支付，通过本申请实施例的方案，即使终端设备暂时未连通网络，只要终端设备能够恢复与网络的连通，就能够顺利完成支付操作。

在步骤920中，如果未检索到与人脸识别请求中的人脸数据匹配的人脸相关数据，则通过查询节点将人脸数据上传至服务端，由服务端在确定出与人脸数据匹配的支付账户之后，对支付账户进行支付操作。

在本实施例中，只有在本地局域网无法完成人脸识别时，再由服务端进行人脸识别，并完成相应的支付操作；而在大多数情况下，人脸识别都是在本地局域网进行的，从而有效降低了网络拥塞的风险。

值得一提的是，虽然本申请实施例中，向服务端发送支付指令以及人脸数据是由接收到人脸识别请求的查询节点执行的，但在本申请的其他实施例中，向服务端发送支付指令以及人脸数据可以由当前的查询节点之外的其他节点执行。具体地，向服务端发送支付指令可以由存储了与人脸数据匹配的人脸相关数据的节点执行，人脸数据可以由区块链网络中存储了最后一个区块的节点执行。

请继续参见图3，根据图3位于下方的方框中的内容可以确定，在进行特征检索之后，如果在区块链网络中检索失败，即区块链中不存在与人脸数据匹配的人脸相关数据，此时，在云端进行人脸识别，并在识别完成之后直接扣款；而如果在区块链网络中检索成功，但如果当前节点尚未连通网络，可以将包含支付账号的支付票据暂时存储在本地，而在当前节点连通了网络时，再向服务端发送包含支付票据的支付指令，从而实现了延迟支付。

需要指出的是，虽然本申请实施例中，进行支付操作的服务端和节点下载的人脸相关数据所来源的服务端为同一服务端，但在本申请的其他实施例中，进行支付操作和人脸相关数据所来源的服务端还可以是不同的终端设备。

综上所述，根据本申请实施例提供的人脸识别方法，人脸相关数据是从服务端下载至本地的，无需将人脸数据上传再进行人脸匹配，因此能够提升人脸识别的效率；在实现人脸识别特别是离线人脸识别的同时，既可以减少将人脸相关数据存储在终端本地所消耗的网络流量，也能够减少存储人脸相关数据所消耗的存储资源，并且，通过将人脸相关数据存储于区块链中，还能够保证数据存储的安全性，能够有效保护用户隐私数据。

以下介绍本申请的装置实施例，可以用于执行本申请上述实施例中的人脸识别方法。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请上述的人脸识别方法的实施例。

图10示出了根据本申请的一个实施例的人脸识别装置的框图。参照图10所示，根据本申请的一个实施例的人脸识别装置1000，包括：组建单元1010、下载和生成单元1020、保存和广播单元1030、接收和保存单元1040和遍历单元1050。

其中，组建单元1010用于以接入本地局域网的用于进行人脸识别的终端设备作为区块链节点，组建在所述本地局域网内进行数据通信的区块链网络，所述区块链网络包括生成并存储目标区块的目标节点以及用于查找所述目标区块的查询节点；下载和生成单元1020用于在所述目标节点接入互联网的情况下，通过所述目标节点从服务端下载用于离线存储的人脸相关数据，并在所述目标节点上生成包含所述人脸相关数据的目标区块；保存和广播单元1030用于将所述目标区块保存在所述目标节点上，并通过所述目标节点在所述区块链网络上广播所述目标区块的上链信息，所述上链信息用于表示所述目标区块与区块链上的其他区块的链接关系；接收和保存单元1040用于当所述查询节点接收到所述区块链网络中广播的所述上链信息时，在所述查询节点上保存根据所述上链信息生成的区块记录，所述区块记录包括用于查找所述目标区块的查询路径；遍历单元1050用于响应于人脸识别请求，根据所述查询节点上保存的区块记录，遍历所述区块链中的各个区块以得到人脸识别结果。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，下载和生成单元1020配置为：获取所述目标节点的标识信息和最新加入区块链的区块中的第一哈希值；根据所述目标节点的标识信息、所述第一哈希值和所述人脸相关数据确定第二哈希值；基于所述目标节点的标识信息、所述人脸相关数据、所述第一哈希值和所述第二哈希值生成区块。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，下载和生成单元1020配置为：对所述人脸相关数据进行加密，得到加密后的人脸相关数据；将所述目标节点的标识信息、所述加密后的人脸相关数据、所述第一哈希值和所述第二哈希值打包成区块。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述上链信息包括哈希值和所述目标节点的标识信息，接收和保存单元1040配置为：当所述查询节点接收到所述区块链网络中广播的所述上链信息时，将所述上链信息中包含的所述哈希值和所述目标节点的标识信息作为区块记录保存至所述查询节点上。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，遍历单元1050配置为：获取所述人脸识别请求中的人脸数据；根据所述区块记录中的哈希值和节点的标识信息，确定所述区块链中各区块的查询路径；根据所述查询路径，依次向所述区块链网络中各节点发送所述人脸数据，由各节点在存储的区块中进行检索，得到各节点返回的人脸识别结果。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，下载和生成单元1020还用于：通过所述查询节点监听所述目标节点的工作状态；当所述查询节点监听到所述区块链网络中的所述目标节点处于离线状态时，从所述服务端下载已由所述目标节点生成的所述目标区块中的人脸相关数据，并在所述查询节点上生成包含所述目标区块中的人脸相关数据的目标备份区块；将所述目标备份区块保存在所述查询节点上，并通过所述查询节点在所述区块链网络上广播所述目标备份区块的关联节点信息，以使所述区块链网络中的其他节点将所述关联节点信息中的内容保存至区块记录中，其中，所述关联节点信息包括所述查询节点的标识信息和所述目标节点的标识信息。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，下载和生成单元1020配置为：接收所述区块链网络中所述目标节点定期发来的工作状态信息；根据未定期接收到所述目标节点发来的工作状态信息，确定所述目标节点处于离线状态。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，在通过所述查询节点在所述区块链网络上广播所述目标备份区块的关联节点信息之后，下载和生成单元1020还用于：根据接收到所述目标节点定期发来的工作状态信息，确定所述目标节点恢复至在线状态，并将存储的所述目标备份区块清除。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述区块链网络中的各节点均能够采集人脸数据。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述区块链网络中的各节点用于刷脸支付，所述区块链网络中的各节点与同一商户标识对应。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，在响应于人脸识别请求，根据所述查询节点上保存的区块记录，遍历所述区块链中的各个区块以得到人脸识别结果之后，遍历单元1050还用于：如果检索到与所述人脸识别请求中的人脸数据匹配的所述人脸相关数据，则通过所述查询节点向所述服务端发送支付指令，由所述服务端对所述人脸相关数据对应的支付账户进行支付操作；如果未检索到与所述人脸识别请求中的人脸数据匹配的所述人脸相关数据，则通过所述查询节点将所述人脸数据上传至所述服务端，由所述服务端在确定出与所述人脸数据匹配的支付账户之后，对所述支付账户进行支付操作。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，遍历单元1050配置为：如果检索到与所述人脸识别请求中的人脸数据匹配的所述人脸相关数据，则在所述查询节点连通了网络时向所述服务端发送支付指令，由所述服务端对所述人脸相关数据对应的支付账户进行支付操作。

图11示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

需要说明的是，图11示出的电子设备的计算机系统1100仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图11所示，计算机系统1100包括中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)1101，其可以根据存储在只读存储器(Read-Only Memory，ROM)1102中的程序或者从存储部分1108加载到随机访问存储器(Random Access Memory，RAM)1103中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述实施例中所述的方法。在RAM 1103中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 1101、ROM 1102以及RAM 1103通过总线1104彼此相连。输入/输出(Input/Output，I/O)接口1105也连接至总线1104。

以下部件连接至I/O接口1105：包括键盘、鼠标等的输入部分1106；包括诸如阴极射线管(Cathode Ray Tube，CRT)、液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)等以及扬声器等的输出部分1107；包括硬盘等的存储部分1108；以及包括诸如LAN(Local AreaNetwork，局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1109。通信部分1109经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1110也根据需要连接至I/O接口1105。可拆卸介质1111，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器1110上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1108。

特别地，根据本申请的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分1109从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1111被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)1101执行时，执行本申请的系统中限定的各种功能。

需要说明的是，本申请实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。其中，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。

作为一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现上述实施例中所述的方法。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本申请的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本申请实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等)执行根据本申请实施方式的方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的实施方式后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (15)

1.一种人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：

以接入本地局域网的用于进行人脸识别的终端设备作为区块链节点，组建在所述本地局域网内进行数据通信的区块链网络，所述区块链网络包括生成并存储目标区块的目标节点以及用于查找所述目标区块的查询节点；

在所述目标节点接入互联网的情况下，通过所述目标节点从服务端下载用于离线存储的人脸相关数据，并在所述目标节点上生成包含所述人脸相关数据的目标区块；

将所述目标区块保存在所述目标节点上，并通过所述目标节点在所述区块链网络上广播所述目标区块的上链信息，所述上链信息用于表示所述目标区块与区块链上的其他区块的链接关系；

当所述查询节点接收到所述区块链网络中广播的所述上链信息时，在所述查询节点上保存根据所述上链信息生成的区块记录，所述区块记录包括用于查找所述目标区块的查询路径；

响应于人脸识别请求，根据所述查询节点上保存的区块记录，遍历所述区块链中的各个区块以得到人脸识别结果。

2.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述在所述目标节点上生成包含所述人脸相关数据的目标区块，包括：

获取所述目标节点的标识信息和最新加入区块链的区块中的第一哈希值；

根据所述目标节点的标识信息、所述第一哈希值和所述人脸相关数据确定第二哈希值；

基于所述目标节点的标识信息、所述人脸相关数据、所述第一哈希值和所述第二哈希值生成区块。

3.根据权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，所述基于所述目标节点的标识信息、所述人脸相关数据、所述第一哈希值和所述第二哈希值生成区块，包括：

对所述人脸相关数据进行加密，得到加密后的人脸相关数据；

将所述目标节点的标识信息、所述加密后的人脸相关数据、所述第一哈希值和所述第二哈希值打包成区块。

4.根据权利要求3所述的人脸识别方法，其特征在于，所述上链信息包括哈希值和所述目标节点的标识信息，所述当所述查询节点接收到所述区块链网络中广播的所述上链信息时，在所述查询节点上保存根据所述上链信息生成的区块记录，包括：

当所述查询节点接收到所述区块链网络中广播的所述上链信息时，将所述上链信息中包含的所述哈希值和所述目标节点的标识信息作为区块记录保存至所述查询节点上。

5.根据权利要求4所述的人脸识别方法，其特征在于，所述响应于人脸识别请求，根据所述查询节点上保存的区块记录，遍历所述区块链中的各个区块以得到人脸识别结果，包括：

获取所述人脸识别请求中的人脸数据；

根据所述区块记录中的哈希值和节点的标识信息，确定所述区块链中各区块的查询路径；

根据所述查询路径，依次向所述区块链网络中各节点发送所述人脸数据，由各节点在存储的区块中进行检索，得到各节点返回的人脸识别结果。

6.根据权利要求5所述的人脸识别方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过所述查询节点监听所述目标节点的工作状态；

当所述查询节点监听到所述区块链网络中的所述目标节点处于离线状态时，从所述服务端下载已由所述目标节点生成的所述目标区块中的人脸相关数据，并在所述查询节点上生成包含所述目标区块中的人脸相关数据的目标备份区块；

将所述目标备份区块保存在所述查询节点上，并通过所述查询节点在所述区块链网络上广播所述目标备份区块的关联节点信息，以使所述区块链网络中的其他节点将所述关联节点信息中的内容保存至区块记录中，其中，所述关联节点信息包括所述查询节点的标识信息和所述目标节点的标识信息。

7.根据权利要求6所述的人脸识别方法，其特征在于，所述通过所述查询节点监听所述目标节点的工作状态，包括：

接收所述区块链网络中所述目标节点定期发来的工作状态信息；

根据未定期接收到所述目标节点发来的工作状态信息，确定所述目标节点处于离线状态。

8.根据权利要求7所述的人脸识别方法，其特征在于，在通过所述查询节点在所述区块链网络上广播所述目标备份区块的关联节点信息之后，所述方法还包括：

根据接收到所述目标节点定期发来的工作状态信息，确定所述目标节点恢复至在线状态，并将存储的所述目标备份区块清除。

9.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述区块链网络中的各节点均能够采集人脸数据。

10.根据权利要求9所述的人脸识别方法，其特征在于，所述区块链网络中的各节点用于刷脸支付，所述区块链网络中的各节点与同一商户标识对应。

11.根据权利要求10所述的人脸识别方法，其特征在于，在响应于人脸识别请求，根据所述查询节点上保存的区块记录，遍历所述区块链中的各个区块以得到人脸识别结果之后，所述方法还包括：

如果检索到与所述人脸识别请求中的人脸数据匹配的所述人脸相关数据，则通过所述查询节点向所述服务端发送支付指令，由所述服务端对所述人脸相关数据对应的支付账户进行支付操作；

如果未检索到与所述人脸识别请求中的人脸数据匹配的所述人脸相关数据，则通过所述查询节点将所述人脸数据上传至所述服务端，由所述服务端在确定出与所述人脸数据匹配的支付账户之后，对所述支付账户进行支付操作。

12.根据权利要求11所述的人脸识别方法，其特征在于，所述如果检索到与所述人脸识别请求中的人脸数据匹配的所述人脸相关数据，则通过所述查询节点向所述服务端发送支付指令，由所述服务端对所述人脸相关数据对应的支付账户进行支付操作，包括：

如果检索到与所述人脸识别请求中的人脸数据匹配的所述人脸相关数据，则在所述查询节点连通了网络时向所述服务端发送支付指令，由所述服务端对所述人脸相关数据对应的支付账户进行支付操作。

13.一种人脸识别装置，其特征在于，所述装置包括：

组建单元，用于以接入本地局域网的用于进行人脸识别的终端设备作为区块链节点，组建在所述本地局域网内进行数据通信的区块链网络，所述区块链网络包括生成并存储目标区块的目标节点以及用于查找所述目标区块的查询节点；

下载和生成单元，用于在所述目标节点接入互联网的情况下，通过所述目标节点从服务端下载用于离线存储的人脸相关数据，并在所述目标节点上生成包含所述人脸相关数据的目标区块；

保存和广播单元，用于将所述目标区块保存在所述目标节点上，并通过所述目标节点在所述区块链网络上广播所述目标区块的上链信息，所述上链信息用于表示所述目标区块与区块链上的其他区块的链接关系；

接收和保存单元，用于当所述查询节点接收到所述区块链网络中广播的所述上链信息时，在所述查询节点上保存根据所述上链信息生成的区块记录，所述区块记录包括用于查找所述目标区块的查询路径；

遍历单元，用于响应于人脸识别请求，根据所述查询节点上保存的区块记录，遍历所述区块链中的各个区块以得到人脸识别结果。

14.一种计算机可读介质，其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如权利要求1至12中任一项所述的人脸识别方法。

15.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至12中任一项所述的人脸识别方法。

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