本申请涉及图像处理技术领域，可应用于金融领域中，特别是涉及到一种基于图像背景的防欺诈方法、装置、设备及介质，所述方法包括如下步骤：获取待处理图片；对所述待处理图片进行处理，获取背景图像；对所述背景图像进行特征提取，得到图像特征；基于所述图像特征遍历预设的图像信息库，并判断是否存在相似图片；若是，则判定存在欺诈风险，触发告警提醒。本申请依据背景图像的图像特征检索预设的图像信息库，以图像信息库中是否存在类似团伙欺诈的背景图像而判断是否存在欺诈风险，实现对欺诈情况的预先识别，有利于预防欺诈情况的发生，进而保障用户的财产安全。而保障用户的财产安全。而保障用户的财产安全。
【技术实现步骤摘要】
基于图像背景的防欺诈方法、装置、计算机设备
[0001]本申请涉及图像处理
，特别是涉及到一种基于图像背景的防欺诈方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
[0002]在金融领域中，随着时代的进步，科技的不断发展，人们从线下购物发展到线上购物，从到银行存取现金到手机银行，互联网正改变着我们的生活并带领我们走向更快捷、更简单的生活模式。然而，互联网在带给我们好处的同时，也存在很大的风险，一些不法分子通过网络诈骗等方式谋取利益，给人们的生活带来了困扰。目前，针对不法分子的欺诈行为，采取了相应的措施以解决当前困扰，具体表现为通过对人脸进行识别等方式实现对于用户的风险监控以及存在欺诈风险的分析，例如对人脸的多个点进行扫描，并且根据支付时拍摄到的人脸进行比对，从而判断这是否是本人在进行支付等。但随着诈骗方式层出不穷，现在的团伙欺诈作案已逐渐由原来的集中代操作转变为引导客户自己操作的方式，使得检测欺诈的难度大大提高。因此，如何提前识别出欺诈情况已经成为当前形势下亟待解决的问题。
技术实现思路
[0003]本申请的主要目的为提供一种基于图像背景的防欺诈方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在提前识别出欺诈情况，有利于预防欺诈情况的发生，进而保障用户的财产安全。
[0004]为了实现上述专利技术目的，本申请提出一种基于图像背景的防欺诈方法，所述方法包括：
[0005]获取待处理图片；
[0006]对所述待处理图片进行处理，获取背景图像；
[0007]对所述背景图像进行特征提取，得到图像特征；
[0008]基于所述图像特征遍历预设的图像信息库，并判断是否存在相似图片；
[0009]若是，则判定存在欺诈风险，触发告警提醒。
[0010]进一步地，所述对所述待处理图片进行处理，获取背景图像，包括：
[0011]对所述待处理图片进行人像识别，确定所述待处理图片中的人像信息；
[0012]依据所述人像信息对所述待处理图片进行处理，获取背景图像。
[0013]进一步地，所述对所述背景图像进行特征提取，得到图像特征，包括：
[0014]将所述背景图像输入卷积神经网络，其中，所述卷积神经网络包括卷积层、下采样层、全连接层；
[0015]通过所述卷积层对所述背景图像进行特征提取，以获取初始图像特征；
[0016]通过所述下采样层对所述初始图像特征进行筛分，得到有效图像特征；
[0017]通过所述全连接层对所述有效图像特征进行激活及连接，得到所述背景图像的图
像特征。
[0018]进一步地，所述基于所述图像特征遍历预设的图像信息库之前，还包括：
[0019]采集图像数据；
[0020]通过卷积神经网络提取所述图像数据的特征，得到图像特征数据；
[0021]对所述图像特征数据进行识别，确定所述图像特征数据的属性信息；
[0022]依据预设规则结合所述属性信息对所述图像特征数据进行聚类，得到多个子图像特征库；
[0023]根据所述多个子图像特征库构建图像信息库。
[0024]进一步地，所述基于所述图像特征遍历预设的图像信息库，并判断是否存在相似图片，包括：
[0025]基于所述图像特征遍历图像信息库中的第一图像特征库，获取第一图像特征；
[0026]计算所述图像特征和所述第一图像特征的第一相似度；
[0027]将所述第一相似度与第一预设阈值进行比较，判断所述第一相似度是否大于所述第一预设阈值；
[0028]若是，判定所述图像特征和所述第一图像特征相似，无需触发告警提醒。
[0029]进一步地，所述基于所述图像特征遍历预设的图像信息库，并判断是否存在相似图片，包括：
[0030]基于所述图像特征遍历图像信息库中的第二图像特征库，获取第二图像特征；
[0031]计算所述图像特征和所述第二图像特征的第二相似度；
[0032]将所述第二相似度与第二预设阈值进行比较，判断所述第二相似度是否大于所述第二预设阈值；
[0033]若是，判定所述图像特征与所述第二图像特征相似，需触发告警提醒。
[0034]进一步地，所述触发告警提醒之后，还包括：
[0035]接收所述告警提醒，并触发消息拦截指令；
[0036]基于所述消息拦截指令进行消息拦截。
[0037]本申请还提供一种基于图像背景的防欺诈装置，所述装置包括：
[0038]获取模块，用于获取待处理图片；
[0039]处理模块，用于对所述待处理图片进行处理，获取背景图像；
[0040]提取模块，用于对所述背景图像进行特征提取，得到图像特征；
[0041]判断模块，用于基于所述图像特征遍历预设的图像信息库，并判断是否存在相似图片；
[0042]告警模块，用于若是，则判定存在欺诈风险，触发告警提醒。
[0043]本申请还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的基于图像背景的防欺诈方法的步骤。
[0044]本申请还提供一种计算机可读存储介质，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上述任一项所述的基于图像背景的防欺诈方法的步骤。
[0045]本申请例提供了一种基于图像背景的防欺诈方法，通过获取待处理图片，对所述待处理图片进行处理，获取背景图像，对所述背景图像进行特征提取，得到图像特征，基于
所述图像特征遍历预设的图像信息库，并判断是否存在相似图片，若是，则判定存在欺诈风险，触发告警提醒，实现对欺诈情况的预先识别，有利于预防欺诈情况的发生，进而保障用户的财产安全。
附图说明
[0046]图1为本申请基于图像背景的防欺诈方法的一实施例流程示意图；
[0047]图2为本申请基于图像背景的防欺诈方法的另一实施例流程示意图；
[0048]图3为本申请基于图像背景的防欺诈方法的另一实施例流程示意图；
[0049]图4为本申请基于图像背景的防欺诈方法的另一实施例流程示意图；
[0050]图5为本申请基于图像背景的防欺诈方法的另一实施例流程示意图；
[0051]图6为本申请基于图像背景的防欺诈方法的另一实施例流程示意图；
[0052]图7为本申请基于图像背景的防欺诈方法的另一实施例流程示意图；
[0053]图8为本申请基于图像背景的防欺诈装置的一实施例结构示意图；
[0054]图9为本申请计算机设备的一实施例结构示意框图。
[0055]本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0056]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于图像背景的防欺诈方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理图片；对所述待处理图片进行处理，获取背景图像；对所述背景图像进行特征提取，得到图像特征；基于所述图像特征遍历预设的图像信息库，并判断是否存在相似图片；若是，则判定存在欺诈风险，触发告警提醒。2.根据权利要求1所述的基于图像背景的防欺诈方法，其特征在于，所述对所述待处理图片进行处理，获取背景图像，包括：对所述待处理图片进行人像识别，确定所述待处理图片中的人像信息；依据所述人像信息对所述待处理图片进行处理，获取背景图像。3.根据权利要求1所述的基于图像背景的防欺诈方法，其特征在于，所述对所述背景图像进行特征提取，得到图像特征，包括：将所述背景图像输入卷积神经网络，其中，所述卷积神经网络包括卷积层、下采样层、全连接层；通过所述卷积层对所述背景图像进行特征提取，以获取初始图像特征；通过所述下采样层对所述初始图像特征进行筛分，得到有效图像特征；通过所述全连接层对所述有效图像特征进行激活及连接，得到所述背景图像的图像特征。4.根据权利要求1所述的基于图像背景的防欺诈方法，其特征在于，所述基于所述图像特征遍历预设的图像信息库之前，还包括：采集图像数据；通过卷积神经网络提取所述图像数据的特征，得到图像特征数据；对所述图像特征数据进行识别，确定所述图像特征数据的属性信息；依据预设规则结合所述属性信息对所述图像特征数据进行聚类，得到多个子图像特征库；根据所述多个子图像特征库构建图像信息库。5.根据权利要求4所述的基于图像背景的防欺诈方法，其特征在于，所述基于所述图像特征遍历预设的图像信息库，并判断是否存在相似图片，包括：基于所述图像特征遍历图像信息库中的第一图像特征库，获取第一图...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑喜民，朱雪娟，舒畅，陈又新，肖京，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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