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申请/专利权人：长沙银行股份有限公司

摘要：本发明提供一种基于图像技术的反欺诈系统及反欺诈方法，其包括图像采集模块、图像背景场景分类模块、图像背景相似度比较模块以及反欺诈决策模块，图像采集模块用于采集人物和背景图像得到原始数据集；图像背景场景分类模块输出分类后的数据集；图像背景相似度比较模块包括数据转换单元及数据比对单元，数据转换单元输出特征向量集；数据比对单元输出比对结果；反欺诈决策模块用于将对比结果进行识别，输出反欺诈结果。本发明的反欺诈系统采用图像背景场景分类模块和图像背景相似度比较模块的组合，能够高效、精准地识别用户进行贷款等操作的场景，结合反欺诈决策模块高准确性和可靠性地输出反欺诈结果。

主权项：1.一种基于图像技术的反欺诈方法，其特征在于，采用反欺诈系统进行，所述反欺诈系统包括图像采集模块、图像背景场景分类模块、图像背景相似度比较模块以及反欺诈决策模块；所述图像采集模块用于采集人物和背景图像，得到原始数据集；所述图像背景场景分类模块用于对所述图像采集模块采集到的原始数据集进行识别分类，得到分类后的数据集；所述图像背景相似度比较模块包括欺诈样本数据库、数据转换单元以及数据比对单元，所述数据转换单元用于将分类后的数据集进行向量转换，得到特征向量集；数据比对单元用于将欺诈样本数据库与特征向量集进行比较，得到比对结果；所述反欺诈决策模块用于将对比结果进行识别，输出反欺诈结果；所述反欺诈方法具体包括：步骤一、采用图像采集模块对场景下的人物和背景图像进行采集，得到原始数据集；步骤二、采用图像背景场景分类模块对原始数据集进行分类处理，得到分类后的数据集；步骤三、采用图像背景相似度比较模块对分类后的数据集进行处理，包括以下步骤：采用数据转换单元获取特征向量集，包括：步骤3.1、采用数据转换单元将原始数据集中各图像中的人像用模型分割出来，得到人像掩码数据集；步骤3.2、将人像掩码数据集经过图像形态学的膨胀操作得到掩码图像集；步骤3.3、将掩码图像集放入模型中，通过生成式的网络恢复分割后破损的背景信息，得到恢复背景信息的图像数据集；步骤3.4、将恢复背景信息的图像数据集输入到分类器得到特征图像集；步骤3.5、将特征图像集经池化处理得到特征向量集；采用数据比对单元进行比对，具体是：采用数据比对单元将欺诈样本数据库与特征向量集进行比较，得到比对结果；步骤四、将步骤三所得比对结果输入反欺诈决策模块，所述反欺诈决策模块识别对比结果并输出反欺诈结果；所述步骤3.1中采用segformer模型进行分割，segformer模型采用的公式为： 其中：AttentionQ,K,V表示注意力计算公式；Q为query向量序列，为模型的输入层输出；K为key向量序列，为前一层的输出，取值范围是[-∞,+∞]，并在使用时进行归一化得到均值为0且方差为1的分布；V为value向量序列，取值为[64,16,4,1]；T表示向量维度数；Dhead表示每一组线性投影后的向量；所述步骤3.3中采用LAMA算法模型恢复分割后破损的背景信息；LAMA算法模型中采用的公式为：Lfinal＝δLadv+αLHRFPL+βLDiscPL+γR1；其中：Lfinal表示最终的总体损失；δLadv表示对抗损失；α、β、γ分别表示常量数值，取值范围为[0,1]；LHRFPL表示高感受野知觉损失；LDiscPL表示感知鉴别器网络，R1用于进行梯度惩罚，取值为[31,38,7]。

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