[发明专利]一种基于区块链的离线支付金融系统及方法

权利要求书

1.一种基于区块链的离线支付金融系统，其特征在于：包括收款通信端、付款通信端和交易信息区块链储存模块；

当收款通信端或付款通信端中一个或两个离线时，所述收款通信端与所述付款通信端建立连接并进行通信，所述付款通信端接收所述收款通信端发送的支付数据和收款账户信息，所述付款通信端依据所述支付数据和所述收款账户信息验证交易信息，所述付款通信端依据所述交易信息验证结论完成支付处理并将支付结果和付款账户信息反馈至所述收款通信端，所述收款通信端依据所述支付结果和所述付款账户信息生成账单信息，并将所述账单信息发送至所述付款通信端；

当所述收款通信端或所述付款通信端一个或两个上线时，处于在线状态的所述收款通信端或所述付款通信端将所述账单信息、所述付款账户信息和所述收款账户信息上传至交易信息区块链储存模块。

2.根据权利要求1所述一种基于区块链的离线支付金融系统，其特征在于，当所述付款通信端或所述收款通信端首次使用时，通过预设的实名认证界面获取用户上传的实名认证信息，完成实名认证，具体如下：

获取用户实名认证信息中的身份证信息并识别用户的面部图片，当该用户身份证信息与该用户的面部图片相匹配时，完成实名认证；当该用户身份证信息与该用户的面部图片不相匹配时，实名认证失败。

3.根据权利要求2所述的一种基于区块链的离线支付金融系统，其特征在于：所述识别用户的面部图片，具体如下：

输入用户面部图片，采用用户面部目标检测模型对输入的用户面部图片进行面部目标检测标出用户面部边界；基于优化的学会学习从自然图片质量评价任务中学习人眼视觉系统评价图片质量的先验信息，所述基于优化的学会学习适用于基于随机梯度下降优化的用户面部图片模型结构，其所用的自然图片质量评价任务数据库作为学会学习的学习任务库来学习人眼视觉系统评价图片质量的先验信息；所述模型结构包括用户面部图片卷积神经模型和用户面部图片全连接层，对用户面部图片卷积神经模型的输出进行全局平均池化计算得到第一全连接层，增加第二全连接层生成用户面部图片深度回归模型的输出；对于输入的用户面部图片，将用户面部图片输入用户面部图片深度回归模型得到预估的用户面部图片质量分数；采用平均欧几里得度量作为代价函数来优化预算用户面部图片质量分数与真实值之间的差距；采用双层增量梯度下降算法对用户面部图片深度回归模型进行优化，并使用自适应矩估计算法对用户面部图片深度回归模型参数进行优化；学习到质量先验模型后，再使用少量用户面部图样对质量先验模型做进一步训练优化，获得最终的用户面部图片可识别度评估模型；将标出用户面部边界的面部图片输入最终的用户面部图片可识别度评估模型，输出得到可识别用户面部图片；基于数据驱动策略建立用户遮盖面部图片分类模型，采用用户无遮盖面部图片识别数据库和用户遮盖目标检测数据库，学习面部识别模型，将可识别用户面部图片输入学习后的面部识别模型并获取用户面部特征，采用林智仁向量机工具包中基于高斯核的支持向量机分类器对获取的用户面部特征进行分类，分别输出可识别用户无遮盖面部与遮盖面部；将输出的用户可辨识无遮盖面部和遮盖面部分别对应输入无遮盖面部识别器和遮盖面部识别器进行识别，所述遮盖面部识别器为基于修复思想的遮盖面部识别模型。