基于多模态隐匿信息测试的风险检测方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种基于多模态隐匿信息测试的风险检测方法及装置，该风险检测方法包括：构造结构化问句问卷，以及场景问卷反馈矩阵；依次播放问句问卷中的初始场景问句、问句库问句以及平滑场景问句；基于音视频数据采集生理特征数据及其归一化时间序列，以及利用所述归一化时间序列构建会话刺激矩阵；按照生理特征数据的归一化时间序列和会话刺激矩阵构建第一模型和第二模型，以得到结果矩阵；利用结果矩阵分别进行环境场景压力检测、全局生理特征的问句压力检测、全局生理特征的回答压力检测和/或个体特征敏感性检测，得到多维的风险检测结果。本申请能够自动检测并识别被测试者在回答特定问句时的压力异常。

【技术实现步骤摘要】
基于多模态隐匿信息测试的风险检测方法及装置
本申请涉及风险管理
，特别是涉及一种基于多模态隐匿信息测试的风险检测方法、装置、及计算机可读存储介质。
技术介绍
银行信贷、保险理赔等金融的风控流程通常有三个步骤：（1）身份鉴权。用于判断是否是本人操作；（2）基础信息核验。用于检查用户提供的基础信息完备性和准确性；（3）隐匿信息检测（真实意图识别）。检测客户是否存在主观的信息隐瞒行为，例如贷款用途是否属实，是否真实发生事故等。真实意图识别通常依靠经验判断或者提供相关证明文件。又如简历履历也存在作假问题，且集中在求职者的工作职责和个人业绩上，一般都会夸大自己在某个项目中的贡献。心理压力测试技术可以介入到相关环节中，识别主观的信息隐瞒行为或意图。心理测试技术，是指在特定场景下，心理测试员对被测试者产生持续的“刺激-反应”作用，提取被测试者的语言、动作、表情、情绪等一系列生理特征，从而判断被测试者的语言表述是否如其内心想法一致、是否与真实客观事实一致，以及是否存在情绪异常的概率情况。实际应用过程中，被测试者产生心理异常反应，并不一定是撒谎导致，也有可能是由一些外部环境因素影响导致：（1）不同场景的压力刺激不同。例如在招聘面试场景，其环境对被测试者带来的压力刺激是显著差异的；（2）心理测试员自身的压力刺激。不同的心理测试员或者面试官，或一些与评测无关或者随机的表情语言、肢体行为都会对被测试者，甚至同时面对多个心理测试员或者面试官时，都会给被测试者带来不同外部压力刺激。然而，现在技术中极少能够考虑到外部环境因素的影响，导致无法准确检测被测试者在回答问卷是的压力异常。
技术实现思路
本申请提供一种基于多模态隐匿信息测试的风险检测方法、装置、及计算机可读存储介质。为解决上述技术问题，本申请提供的第一个技术方案为：提供一种基于多模态隐匿信息测试的风险检测方法，包括：构造结构化问句问卷，以及场景问卷反馈矩阵；依次播放所述问句问卷中的初始场景问句、问句库问句以及平滑场景问句，并获取被测试者在交互过程中的音视频数据；基于所述音视频数据采集生理特征数据及其归一化时间序列，以及利用所述归一化时间序列构建会话刺激矩阵；按照所述生理特征数据的归一化时间序列和所述会话刺激矩阵构建第一模型和第二模型，并根据第二模型优化第一模型的模型参数，以得到结果矩阵；利用所述结果矩阵分别进行环境场景压力检测、全局生理特征的问句压力检测、全局生理特征的回答压力检测和/或个体特征敏感性检测，得到多维的风险检测结果。为解决上述技术问题，本申请提供的第二个技术方案为：提供一种基于多模态隐匿信息测试的风险检测装置，所述风险检测装置包括问句问卷处理模块、时间序列处理模块、模型参数估计模型以及风险检测模型，其中，所述问句问卷处理模块，用于获取预设的问句问卷；所述时间序列处理模块，用于依次播放所述问句问卷中的初始场景问句、问句库问句以及平滑场景问句，并获取被测试者在交互过程中的音视频数据；还用于，基于所述音视频数据采集生理特征数据及其归一化时间序列，以及利用所述归一化时间序列构建会话刺激矩阵；所述模型参数估计模型，用于按照所述生理特征数据的归一化时间序列和所述会话刺激矩阵构建第一模型和第二模型，并并根据第二模型优化第一模型的模型参数，以得到结果矩阵；所述风险检测模型，用于利用所述结果矩阵分别进行环境场景压力检测、全局生理特征的问句压力检测、全局生理特征的回答压力检测和/或个体特征敏感性检测，得到多方面的风险检测结果。为解决上述技术问题，本申请提供的第三个技术方案为：提供另一种基于多模态隐匿信息测试的风险检测装置，所述风险检测装置包括处理器、与所述处理器连接的存储器，其中，所述存储器存储有程序指令；所述处理器用于执行所述存储器存储的程序指令以实现上述的风险检测方法。为解决上述技术问题，本申请提供的第四个技术方案为：提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有程序指令，所述程序指令被执行时实现上述的风险检测方法。本申请提供的风险检测方法，通过构造结构化问句问卷；依次播放问句问卷中的初始场景问句、问句库问句以及平滑场景问句；基于音视频数据采集生理特征数据及其归一化时间序列，以及利用所述归一化时间序列构建会话刺激矩阵；按照生理特征数据的归一化时间序列和会话刺激矩阵构建第一模型和第二模型，并根据第二模型优化获取第一模型的模型参数，以得到结果矩阵；利用结果矩阵分别进行环境场景压力检测、全局生理特征的问句压力检测、全局生理特征的回答压力检测和/或个体特征敏感性检测，得到多维的风险检测结果。本申请能够自动检测并识别被测试者在回答问卷时的压力异常。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本申请提供的基于多模态隐匿信息测试的风险检测方法一实施例的流程示意图；图2是图1所示风险检测方法步骤S11的子步骤流程图图3是本申请提供的问句问卷一实施例的顺序示意图；图4是本申请提供的会话刺激矩阵一实施例的时序示意图；图5是图1所示风险检测方法步骤S14的子步骤流程图；图6是本申请提供的基于多模态隐匿信息测试的风险检测装置一实施例的结构示意图；图7是本申请提供的基于多模态隐匿信息测试的风险检测装置另一实施例的结构示意图；图8是本申请计算机可读存储介质的结构示意图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。心理测试技术包括三个要素：（1）测试场景（例如审讯、招聘面试和银行面签等）；（2）心理测试员和测试问卷；（3）被测试者。心理测试问卷的编制是测试的核心内容，准绳问题测试法CQT（ControlQuestionTest）和隐匿信息测试法CIT（ConcealedInformationTest）是最为常用的两种测试方法。CQT的测试问句由相关问题、不相关问题和准绳问题三类组成；CIT测试问句由关键问题（相关问题）和陪衬问题（背景问题）组成。与CQT不同的是CIT的问句是以“组”为单位的，一套完整的CIT测试题由若干“组”构成，每个“组”由若干问句构成。理论上，只要存在只有被测试者自己知道的隐匿信息，CIT就可以使用，即试图隐匿信息的被测试者容易区分关键问题和陪衬问题，如果被测试者对关键问题和陪衬问题的生理反应没有差异，就可以推断被测人对关键问题存在较小的隐匿可能性；如果关键问题的生理反应显著强于陪衬问题，则推断被测人对关键问题存在较大的隐匿可能性。其中两类测试方法的测试结构都含有相关与对照两类刺激，其本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多模态隐匿信息测试的风险检测方法，其特征在于，所述风险检测方法包括：/n构造结构化问句问卷，以及场景问卷反馈矩阵；/n依次播放所述问句问卷中的初始场景问句、问句库问句以及平滑场景问句，并获取被测试者在交互过程中的音视频数据；/n基于所述音视频数据采集生理特征数据及其归一化时间序列，以及利用所述归一化时间序列构建会话刺激矩阵；/n按照所述生理特征数据的归一化时间序列和所述会话刺激矩阵构建第一模型和第二模型，并根据所述第二模型优化所述第一模型的模型参数，以得到结果矩阵；/n利用所述结果矩阵分别进行环境场景压力检测、全局生理特征的问句压力检测、全局生理特征的回答压力检测和/或个体特征敏感性检测，得到多方面的风险检测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于多模态隐匿信息测试的风险检测方法，其特征在于，所述风险检测方法包括：
构造结构化问句问卷，以及场景问卷反馈矩阵；
依次播放所述问句问卷中的初始场景问句、问句库问句以及平滑场景问句，并获取被测试者在交互过程中的音视频数据；
基于所述音视频数据采集生理特征数据及其归一化时间序列，以及利用所述归一化时间序列构建会话刺激矩阵；
按照所述生理特征数据的归一化时间序列和所述会话刺激矩阵构建第一模型和第二模型，并根据所述第二模型优化所述第一模型的模型参数，以得到结果矩阵；
利用所述结果矩阵分别进行环境场景压力检测、全局生理特征的问句压力检测、全局生理特征的回答压力检测和/或个体特征敏感性检测，得到多方面的风险检测结果。


2.根据权利要求1所述的风险检测方法，其特征在于，所述风险检测方法还包括：
定义词典矩阵，遍历所述词典矩阵中的词，定义对应的字典矩阵；
利用所述字典矩阵定义问句库以及回答库，其中，所述问句库内定义有若干所述问句库问句，所述回答库内定义有若干回答库问句；
利用所述字典矩阵定义所述初始场景问句以及若干所述平滑场景问句；
利用所述问句库、所述回答库、所述初始场景问句以及所述平滑场景问句定义场景问卷反馈矩阵；
利用所述问句库的属性分类定义心测问答矩阵属性。


3.根据权利要求2所述的风险检测方法，其特征在于，
所述依次播放所述问句问卷中的初始场景问句、问句库问句以及平滑场景问句，包括：
在交互开始时，播放所述初始场景问句；
循环执行以下步骤：依次获取并播放所述问句库问句、所述回答库问句以及所述平滑场景问句。


4.根据权利要求2所述的风险检测方法，其特征在于，
所述构造结构化问句问卷，包括：
对所述问句问卷的问句文本进行正规化处理，将所述问句文本的单词数进行增删，以固定在预设文本长度。


5.根据权利要求1所述的风险检测方法，其特征在于，
所述利用所述归一化时间序列构建会话刺激矩阵之前，所述风险检测方法还包括：
利用单位根检验对所述归一化时间序列进行平稳性检验；
若所述归一化时间序列为非平稳时间序列，则对所述归一化时间序列进行差分处理，生成与所述归一化时间序列时间长度相同的平稳时间序列。

【专利技术属性】
技术研发人员：喻炜，张文珺，
申请(专利权)人：深圳般若计算机系统股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44