【技术实现步骤摘要】
本公开涉及数据处理
,尤其涉及一种征信值计算方法及装置。
技术介绍
目前,互联网征信成为了互联网金融的基础性工作。互联网征信主要分析的是用户的日常行为数据。但是从日常行为数据中,可能并不能获取到有用的征信数据。
技术实现思路
本公开实施例提供一种征信值计算方法及装置,包括如下技术方案:第一方面,提供了一种征信值计算方法,包括:获取用户的图片数据库中的图片;通过识别所述图片,从所述图片中获取用户的个人信息,其中,所述个人信息包括以下至少一种类型的信息:基础属性信息、生活状况信息和社交信息;根据所述个人信息和预设计算规则,计算所述用户的征信值。在一个实施例中,所述通过识别所述图片,从所述图片中获取用户的个人信息,包括:确定欲获取的个人信息的目标类型;获取与所述目标类型对应的目标深度卷积神经网络模型;利用所述目标深度卷积神经网络模型对所述图片进行识别,得到识别结果;从所述识别结果中提取所述个人信息。在一个实施例中,征信值计算方法还包括:利用属于所述目标类型的样本图片集、深度卷积神经网络协议和深度卷积神经网络模型进行训练,得到目标深度卷积神经网络模型;将所述目标类型与所述目标深度卷积神经网络模型进行对应存储;其中,所述目标类型的样本图片集包括至少一个样本图片,每个样本图片中均包括属于所述目标类型的个人信息。在一个实施例中,所述基础属性信息包括以下至 ...
【技术保护点】
一种征信值计算方法,其特征在于,包括:获取用户的图片数据库中的图片;通过识别所述图片,从所述图片中获取用户的个人信息,其中,所述个人信息包括以下至少一种类型的信息:基础属性信息、生活状况信息和社交信息;根据所述个人信息和预设计算规则,计算所述用户的征信值。
【技术特征摘要】
1.一种征信值计算方法,其特征在于,包括:
获取用户的图片数据库中的图片;
通过识别所述图片,从所述图片中获取用户的个人信息,其中,所述个
人信息包括以下至少一种类型的信息:基础属性信息、生活状况信息和社交
信息;
根据所述个人信息和预设计算规则,计算所述用户的征信值。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过识别所述图片,
从所述图片中获取用户的个人信息,包括:
确定欲获取的个人信息的目标类型;
获取与所述目标类型对应的目标深度卷积神经网络模型;
利用所述目标深度卷积神经网络模型对所述图片进行识别,得到识别结
果;
从所述识别结果中提取所述个人信息。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
利用属于所述目标类型的样本图片集、深度卷积神经网络协议和深度卷
积神经网络模型进行训练,得到目标深度卷积神经网络模型;
将所述目标类型与所述目标深度卷积神经网络模型进行对应存储;
其中,所述目标类型的样本图片集包括至少一个样本图片,每个样本图
片中均包括属于所述目标类型的个人信息。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述基础属性信息包括以下至少一项:年龄、性别、人脸和婚姻状况;
所述生活状况信息包括以下至少一项:用户的居所信息、用户的服饰信
息、用户的随身物品信息和用户的交通工具信息;
所述社交信息包括以下至少一项:用户的社交场所信息和与用户合影的
\t其他用户的信息。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
接收输入的设置命令;
根据所述设置命令设置所述预设计算规则。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述个人信息和
预设计算规则,计算所述用户的征信值,包括:
根据所述个人信息和所述个人信息所属的类型对应的权重值的乘积,计
算得到所述用户的征信值。
7.一种征信值计算装置,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于获取用户的图片数据库中的图片;
第二获取模块,用于通过识别所述第一获取模块获取的所述图片,从所
述图片中获取用户的个人信息,其中,所述个人信息包括以下至少一种类型
的信息:基础属性信息、生活状况信息和社交信息;
计算模块,用于根据所述第二获...
【专利技术属性】
技术研发人员:张向阳,陈帅,刘铁俊,
申请(专利权)人:小米科技有限责任公司,
类型:发明
国别省市:北京;11
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