空壳公司的识别方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种空壳公司的识别方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法通过获取目标公司的公司地址信息以及员工人像图片；根据在公司地址信息所处的预设地理范围内拍摄得到的人像拍摄图片，进而获得标准人脸图片，将员工人像图片与标准人脸图片进行图像特征比对，得到第一图像比对结果；根据人像拍摄图片与员工人像图片之间的第一图像比对结果，确定人像拍摄图片与目标公司对应的第一比对分值；获取预设识别阈值，并根据第一比对分值与预设识别阈值对目标公司进行疑似空壳公司的识别，得到第一识别结果。本发明专利技术提高了对空壳公司的识别分析的效率以及准确率。识别分析的效率以及准确率。识别分析的效率以及准确率。

【技术实现步骤摘要】
空壳公司的识别方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及网络信息
，尤其涉及一种空壳公司的识别方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]空壳公司可能通过参与各种买空卖空事件进行经济犯罪，并且通常涉及的资金规模庞大，威胁金融秩序和经济发展。因此，对空壳公司进行准确识别，可以有效降低甚至避免可能引发的非法资金转移及欺诈风险。
[0003]现有技术中，一般是通过司法机关对各公司进行侦查，或者是在接到公众的投诉时对该被投诉公司进行侦查。但是该方法需要耗用大量的人力物力，且对空壳公司的识别效率较低，也无法准确识别出空壳公司。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种空壳公司的识别方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有技术中对空壳公司的识别效率较低且准确率较低的问题。
[0005]本专利技术提供一种空壳公司的识别方法，其特征在于，包括：获取目标公司的公司信息，所述公司信息包括所述目标公司的公司地址信息以及所述目标公司的至少一个目标员工的员工人像图片；根据在所述公司地址信息所处的预设地理范围内拍摄得到的拍摄图片，在所述拍摄图片中选择包含人员对象的人像拍摄图片；对所述人像拍摄图片进行聚类，确定包含同一个人员对象的多个图像聚类集；针对每一个图像聚类集，在所述图像聚类集中选取脸部区域清晰度最高的人像拍摄图片作为标准人脸图片；将所述标准人脸图片与所述员工人像图片进行图像特征比对，以产生第一图像比对结果；根据所述第一图像比对结果，确定所述人像拍摄图片与所述目标公司对应的第一比对分值；获取预设识别阈值，并根据所述第一比对分值与所述预设识别阈值对所述目标公司进行疑似空壳公司的识别，得到第一识别结果。
[0006]本专利技术还提供一种空壳公司的识别装置，其特征在于，包括：信息获取模块，用于获取目标公司的公司信息，所述公司信息包括所述目标公司的公司地址信息以及所述目标公司的至少一个目标员工的员工人像图片；图像特征比对模块，用于根据在所述公司地址信息所处的预设地理范围内拍摄得到的拍摄图片，在所述拍摄图片中选择包含人员对象的人像拍摄图片；对所述人像拍摄图片进行聚类，确定包含同一个人员对象的多个图像聚类集；针对每一个图像聚类集，在所述图像聚类集中选取脸部区域清晰度最高的人像拍摄图片作为标准人脸图片；将所述标准人脸图片与所述员工人像图片进行图像特征比对，以产生第一图像比对结果；空壳公司识别模块，用于获取预设识别阈值，并根据所述第一比对分值与所述预设识别阈值对所述目标公司进行疑似空壳公司的识别，得到第一识别结果。
[0007]本专利技术还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述空壳公
司的识别方法。
[0008]本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述空壳公司的识别方法。
[0009]本专利技术可以对目标公司做出初步的空壳公司分析，为后续对目标公司进一步分析提供了准确的数据，提高了对目标公司进行空壳公司分析识别的效率以及准确率。
附图说明
[0010]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的描述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专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0011]图1是本专利技术一实施例中空壳公司的识别方法的一应用环境示意图；
[0012]图2是本专利技术一实施例中空壳公司的识别方法的一流程图；
[0013]图3是本专利技术一实施例训练卷积神经网络的一流程图；
[0014]图4是本专利技术一实施例推理卷积神经网络的一流程图；
[0015]图5是是本专利技术一实施例对人像拍摄图片进行聚类的方法的一流程图；
[0016]图6是本专利技术一实施例中空壳公司的识别方法的另一流程图；
[0017]图7是本专利技术一实施例中空壳公司的识别方法的另一流程图；
[0018]图8是本专利技术一实施例中空壳公司的识别方法的另一流程图；
[0019]图9是本专利技术一实施例中空壳公司的识别装置的一原理框图；
[0020]图10是本专利技术一实施例中计算机设备的一示意图。
具体实施方式
[0021]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0022]本专利技术实施例提供的空壳公司的识别方法，该空壳公司的识别方法可应用如图1所示的应用环境中。具体地，该空壳公司的识别方法应用在空壳公司的识别系统中，该空壳公司的识别系统包括如图1所示的客户端和服务器，可以通过该空壳公司的识别系统中的客户端或者服务器实现空壳公司的识别方法，客户端与服务器通过网络进行通信，用于解决现有技术中对空壳公司的识别效率较低且准确率较低的问题。其中，客户端又称为用户端，是指与服务器相对应,为客户提供本地服务的程序。客户端可安装在但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备上。服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
[0023]在一实施例中，如图2所示，提供一种空壳公司的识别方法，以该方法应用在图1中的服务器为例进行说明，包括如下步骤：
[0024]S10：获取目标公司的公司信息，公司信息包括目标公司的公司地址信息以及目标公司的至少一个目标员工的员工人像图片。
[0025]可以理解地，目标公司指的是需要进行空壳公司分析的公司，公司信息指的是与目标公司关联的信息，示例性地，公司信息可以为目标公司的地址、工商信息等，公司地址信息主要是指目标公司注册时的地址信息。
[0026]其中，目标员工是指该目标公司的在职员工，进一步地，在本实施例中不限定目标员工的数量，也即此处的目标员工可以为目标公司的所有在职员工，也可以为目标公司的部分在职员工(例如目标公司的法人、董监高等)。员工人像图片是指包含目标员工的脸部特征的图片，且一个目标员工具有一张员工人像图片。进一步地，该员工人像图片可以存储在目标公司的数据库中，进而可以从该数据库中获取各目标员工的员工人像图片。
[0027]S20：根据在公司地址信息所处的预设地理范围内拍摄得到的拍摄图片，在拍摄图片中选择包含人员对象的人像拍摄图片。
[0028]人像拍摄图片即为在公司地址信息所处的预设地理范围内的摄像头或者其它拍摄设备拍摄得到的人像图片，例如目标公司所处大厦的门口，电梯处的摄像头拍摄的图片，该人像拍摄图片一般存储在公司地址的大厦摄像头关联的数据库中存储，因此可以直接从这些摄像头关联的数据库中获取人像拍摄图片。其中，预设地本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种空壳公司的识别方法，其特征在于，包括：获取目标公司的公司信息，所述公司信息包括所述目标公司的公司地址信息以及所述目标公司的至少一个目标员工的员工人像图片；根据在所述公司地址信息所处的预设地理范围内拍摄得到的拍摄图片，在所述拍摄图片中选择包含人员对象的人像拍摄图片；对所述人像拍摄图片进行聚类，确定包含同一个人员对象的多个图像聚类集；针对每一个图像聚类集，在所述图像聚类集中选取脸部区域清晰度最高的人像拍摄图片作为标准人脸图片；将所述标准人脸图片与所述员工人像图片进行图像特征比对，以产生第一图像比对结果；根据所述第一图像比对结果，确定所述人像拍摄图片与所述目标公司对应的第一比对分值；获取预设识别阈值，并根据所述第一比对分值与所述预设识别阈值对所述目标公司进行疑似空壳公司的识别，得到第一识别结果。2.如权利要求1所述的空壳公司的识别方法，其特征在于，所述对所述人像拍摄图片进行聚类，确定包含同一个人员对象的多个图像聚类集，包括：根据所述人像拍摄图片构建关系网图，每张人像拍摄图片为一个节点；基于人脸特征相似度来连接所述节点；当所述关系网图中存在一阶未连接节点时，基于邻接关系度量距离的人脸聚类算法，对所述一阶未连接节点进行连接，以得到聚类节点集；当所述关系网图存在二阶未连接节点时，根据所述二阶未连接节点与所述聚类节点集之间的人脸特征相似度，连接所述二阶未连接节点，以生成包含同一个人员对象的所述多个图像聚类集。3.如权利要求2所述的空壳公司的识别方法，其特征在于，基于邻接关系度量距离的人脸聚类算法，对所述一阶未连接节点进行连接，以得到聚类节点集，包括：确定所述一阶未连接节点之间共同的邻居节点；基于所述邻居节点获取所述一阶未连接节点之间的所述邻接关系度量距离；根据所述邻接关系度量距离对所述一阶未连接节点进行连接聚类，以得到聚类节点集。4.如权利要求1所述的空壳公司的识别方法，其特征在于，所述根据在所述公司地址信息所处的预设地理范围内拍摄得到的拍摄图片，在所述拍摄图片中选择包含人员对象的人像拍摄图片，包括：将在所述公司地址信息所处的预设地理范围内拍摄得到的每张拍摄图片进行灰度化，得到灰度化的拍摄图片；由所述灰度化后的拍摄图片得到的二阶导数的零交叉点来定位边缘，以框出所述灰度化后的拍摄图片中的面部轮廓，作为人像面部轮廓；在所述人像面部轮廓中，识别脸部特征点的位置，生成人像位置；根据所述人像位置，将所述人像面部轮廓划分为六个局部图片；将所述人像面部轮廓和由所述人像面部轮划分得到的六个局部图片输入至训练好的
卷积神经网络中，以获得所述人像拍摄图片。5.如权利要求4所述的空壳公司的识别方法，其特征在于，所述卷积神经网络基于以下步骤进行训练得到：构建样本数据库，对所述样本数据库中的样本图片进行灰度化；由所述灰度化后的样本图片得到的二阶导数的零交叉点来定位边缘，以框出所述样本图片的面部轮廓，作为样本面部轮廓；在所述样本面部轮廓中，识别脸部特征点...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹义，张宁，刁俊，
申请(专利权)人：深圳云天励飞技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：