本发明专利技术实施例涉及一种图像的识别方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：当检测到当前展示界面中出现目标链接时，获取所述目标链接的对应的页面信息；根据所述页面信息与预设页面信息确定所述展示界面的状态信息；当所述状态信息为安全状态时，获取所述展示界面对应的用户的目标图像；将所述目标图像输入目标模型，以使所述目标模型输出所述目标图像的真实性信息。由此，可以实现自动识别导流页链接内容是否安全，以及用户上传的身份证等图像信息的真实性，在办理信贷业务时减少出现欺诈的情况，提高了用户和业务受理方的安全性。提高了用户和业务受理方的安全性。提高了用户和业务受理方的安全性。
【技术实现步骤摘要】
一种图像的识别方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术实施例涉及图像识别
，尤其涉及一种图像的识别方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]近年来，随着数字化转型的不断深入，信贷业务逐步开始线上化迁移，线上化的欺诈风险防控则面临着更大挑战，加之客群营销竞争激烈，客群质量不断下沉，显性数据逐步减少，不管是个体欺诈风险还是团体欺诈风险，识别难度愈加递增。加上互联网欺诈团伙的增多，这都给信贷业务带来了大量资损。
[0003]在信贷导流场景中，会在APP内植入合作方的导流页链接，用户点击就能跳转到合作方的页面，欺诈团伙可能通过拦截恶意修改链接的内容；在借款阶段，也经常涉及到客户的身份证补件、活体采集、银行卡识别等。这些信息的真实性不能完全依赖于人工审核。现有很多反欺诈系统仍然需要人工审核来确认欺诈情况，而人工审核存在以下不足：
[0004]人工因素造成的误判：人工审核员可能因为疲劳、疏忽等因素导致误判，影响反欺诈的效率和准确性。效率低下：人工审核需要耗费大量的时间和精力，审核效率很难提高。
[0005]成本高昂：人工审核需要招聘和培训大量的审核员，增加了系统的成本。
[0006]容易受到欺诈者的干扰：欺诈者可能通过各种手段影响审核员的判断，使得审核员受到干扰。
技术实现思路
[0007]鉴于此，为解决上述技术问题或部分技术问题，本专利技术实施例提供一种图像的识别方法、装置、电子设备及存储介质。
[0008]第一方面，本专利技术实施例提供一种图像的识别方法，包括：
[0009]当检测到当前展示界面中出现目标链接时，获取所述目标链接的对应的页面信息；
[0010]根据所述页面信息与预设页面信息确定所述展示界面的状态信息；
[0011]当所述状态信息为安全状态时，获取所述展示界面对应的用户的目标图像；
[0012]将所述目标图像输入目标模型，以使所述目标模型输出所述目标图像的真实性信息。
[0013]在一个可能的实施方式中，所述根据所述页面信息与预设页面信息确定所述展示界面的状态信息，包括：
[0014]当所述页面信息与所述预设页面信息相似度大于设定阈值时，确定所述状态信息为安全状态；
[0015]当所述页面信息与所述预设页面信息相似度小于或等于设定阈值时，确定所述状态信息为危险状态。
[0016]在一个可能的实施方式中，所述确定所述状态信息为危险状态之后，所述方法还
包括：
[0017]将所述目标链接发送至服务器；
[0018]删除所述展示界面中的目标链接；
[0019]从所述服务器获取所述目标链接对应的新目标链接；
[0020]执行根据所述新目标链接的页面信息与预设页面信息确定所述展示界面的状态信息的步骤。
[0021]在一个可能的实施方式中，所述目标模型通过以下方式训练得到：
[0022]获取图像集合，所述图像集合中包括真实图像、虚假图像以及每个图像对应的类别标签，所述图像集合中图像的大小均小于设定阈值；
[0023]将所述图像集合和所述类别标签作为训练样本输入初始模型进行训练，直到模型收敛，得到训练好的所述目标模型。
[0024]在一个可能的实施方式中，所述方法还包括：
[0025]根据所述类别标签对所述图像集合进行分类，得到多个子集合；
[0026]针对每个所述子集合中的图像进行预处理，得到预处理后的图像；
[0027]对所述预处理后的图像进行分割处理，得到分割处理后的图像；
[0028]从所述分割处理后的图像中提取图像特征，得到每个所述子集合的图像特征；
[0029]根据所述子集合的图像特征对所述初始模型进行训练。
[0030]在一个可能的实施方式中，所述方法还包括：
[0031]当所述目标模型输出的所述目标图像的真实性信息为虚假图像时，获取所述用户当前的第一面部图像以及所述用户的账号信息；
[0032]将所述第一面部图像和所述账号信息发送至目标终端，并触发报警事件。
[0033]在一个可能的实施方式中，所述方法还包括：
[0034]当所述目标模型输出的所述目标图像的真实性信息为真实图像时，获取所述用户当前的第一面部图像，以及获取所述用户对应的第二面部图像；
[0035]当所述第一面部图像与所述第二面部图像的相似度大于设定阈值时，对所述用户开放使用权限。
[0036]第二方面，本专利技术实施例提供一种图像的识别装置，包括：
[0037]获取模块，用于当检测到当前展示界面中出现目标链接时，获取所述目标链接的对应的页面信息；
[0038]确定模块，用于根据所述页面信息与预设页面信息确定所述展示界面的状态信息；
[0039]所述获取模块，还用于当所述状态信息为安全状态时，获取所述展示界面对应的用户的目标图像；
[0040]输入模块，用于将所述目标图像输入目标模型，以使所述目标模型输出所述目标图像的真实性信息。
[0041]第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括：处理器和存储器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的图像的识别程序，以实现上述第一方面中任一项所述的图像的识别方法。
[0042]第四方面，本专利技术实施例提供一种存储介质，所述存储介质存储有一个或者多个
程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述第一方面中任一项所述的图像的识别方法。
[0043]本专利技术实施例提供的图像的识别方案，通过当检测到当前展示界面中出现目标链接时，获取所述目标链接的对应的页面信息；根据所述页面信息与预设页面信息确定所述展示界面的状态信息；当所述状态信息为安全状态时，获取所述展示界面对应的用户的目标图像；将所述目标图像输入目标模型，以使所述目标模型输出所述目标图像的真实性信息。由此，可以实现自动识别导流页链接内容是否安全，以及用户上传的身份证等图像信息的真实性，在办理信贷业务时减少出现欺诈的情况，提高了用户和业务受理方的安全性。
附图说明
[0044]图1为本专利技术实施例提供的一种图像的识别方法的流程示意图；
[0045]图2为本专利技术实施例提供的另一种图像的识别方法的流程示意图；
[0046]图3为本专利技术实施例提供的一种图像的识别装置的结构示意图；
[0047]图4为本专利技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图；
[0048]图5为本专利技术实施例提供的一种卷积神经网络模型示意图；
[0049]图6为本专利技术实施例提供的一种图像分割示意图；
[0050]图7为本专利技术实施例提供的一种目标链接识别方法的时序图。
具体实施方式
[0051]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像的识别方法，其特征在于，包括：当检测到当前展示界面中出现目标链接时，获取所述目标链接的对应的页面信息；根据所述页面信息与预设页面信息确定所述展示界面的状态信息；当所述状态信息为安全状态时，获取所述展示界面对应的用户的目标图像；将所述目标图像输入目标模型，以使所述目标模型输出所述目标图像的真实性信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述页面信息与预设页面信息确定所述展示界面的状态信息，包括：当所述页面信息与所述预设页面信息相似度大于设定阈值时，确定所述状态信息为安全状态；当所述页面信息与所述预设页面信息相似度小于或等于设定阈值时，确定所述状态信息为危险状态。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述状态信息为危险状态之后，所述方法还包括：将所述目标链接发送至服务器；删除所述展示界面中的目标链接；从所述服务器获取所述目标链接对应的新目标链接；执行根据所述新目标链接的页面信息与预设页面信息确定所述展示界面的状态信息的步骤。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标模型通过以下方式训练得到：获取图像集合，所述图像集合中包括真实图像、虚假图像以及每个图像对应的类别标签，所述图像集合中图像的大小均小于设定阈值；将所述图像集合和所述类别标签作为训练样本输入初始模型进行训练，直到模型收敛，得到训练好的所述目标模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述类别标签对所述图像集合进行分类，得到多个子集合；针对每个所述子集合中的图像进行预处理，得到预处理后的图像；对所述预处理后的图像进行分割...
【专利技术属性】
技术研发人员：林建明，姚倾，郑景方，李杰斌，
申请(专利权)人：深圳萨摩耶数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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