1.一种使用生物识别技术改进的小额免密支付系统，包括生物识别信息采集模块、微处理器、传输模块、金融服务交易中心、支付端，其特征在于，所述生物识别信息采集模块采集的生物识别信息经特征提取后传输到微处理器，微处理器对生物识别信息进行评估质量分析，满足质量精度时，通过传输模块传送至金融服务交易中心，金融服务交易中心与数据库内预存的生物识别信息进行匹配，输出匹配结果经传输模块发送到微处理器，微处理器控制是否允许支付端进行免密交易：所述对生物识别信息进行评估质量分析的具体方法步骤如下：

S1，获取特征提取后的生物识别信息，并进一步划分为四个小区域X1，X2，X3，X4，四个小区域构成矩阵形式，在行与列方向上的相邻的小区域之间形成八个边缘；

S2，采用边缘检测方法对四个小区域的八个边缘、主要特征的边界进行提取；

S3，采用梯度算子计算出步骤2提取的梯度幅值，分别计算出量化平均值XP、量化值XZL；

S4，计算质量评估R，公式为R=XP×40％+XZL×60％；

S5，将质量评估R与阈值0.8比较、二值化，转化为1或0表示满足精度或不满足；

S6，满足时，微处理器控制通过传输模块传送至金融服务交易中心，不满足时，使微处理器重新采集生物识别信息；

所述步骤3采用梯度算子计算出步骤2提取的梯度幅值具体为：

S31，采用梯度算子分别计算出各区域的梯度幅值X1A，A2A，A3A，A4A，并进行归一化处理，使梯度幅值在0-1之间，分别设置四个区域的权重为28％、35％、22％、15％，计算出四个小区域的边界的量化平均值XP=（X1L+X2 L +X3 L +X4 L）/4，其中， X1 L =X1A×28％，X2 L = A2A×35％，X3 L = A3A×22％，X4 L = A4A×15％；

S32，将量化平均值XP与阈值0.3比较、二值化，转化为1或0表示满足精度或不满足，不满足时执行步骤6中的不满足时，使微处理器重新采集生物识别信息；

S33，S32满足时，采用梯度算子分别计算出四个小区域中主要特征的梯度幅值X1B，A2B，A3B，A4B，并进行归一化处理，使梯度幅值在0-1之间分别设置四个区域的权重为20％、40％、

20％、20％，计算出四个主要特征的量化值

XZL=（X1B×20％+ A2B×40％ + A3B×20％+ A4B×20％）/100；

S34，将量化值XZL与阈值0.5比较、二值化，转化为1或0表示满足精度或不满足，满足时执行步骤4，不满足时执行步骤6中的不满足时，使微处理器重新采集生物识别信息；

所述步骤S5中质量评估R超过三次仍不满足精度时，微处理器提醒进行其他类型的生物识别信息采集、评估。

2.根据权利要求 1所述的一种使用生物识别技术改进的小额免密支付系统，其特征在于，所述生物识别信息包括指纹识别、人脸识别、虹膜识别。