【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像智能分析领域，可应用于金融领域和其他领域，尤指一种基于统计特性的金融图像异常检测方法及装置。
技术介绍
1、随着无纸化办公越来越普及，人们在日常生活中常使用数字图像存储文档影像和电子合同等。与此同时，已有的图像编辑软件操作简单，导致了图像修改变得越来越容易，伪造图像也变得越来越不易察觉，甚至能够以假乱真。有人可以通过修改电子合同的客户信息和金额等重要信息以实施犯罪手段获取非法资金，这对银行以及客户的财产安全构成了巨大的威胁。因此银行等金融机构需要加强对文档影像、业务申请材料、相关凭证等图像的异常修改检测，具有十分重要的实际意义和应用价值。
2、随着银行业务的发展，越来越多的业务线涉及各类纸质凭证影响，按格式大致分为两类：一是固定格式的凭证，例如户口本、身份证等，二是非固定格式的凭证，如银行流水、合同等。在各个业务处理流程中涉及到的凭证上百种，也会随着业务需求和监管要求不断调整。传统人工稽查核实票据模式在海量凭证到来时不堪重负。通过计算机模型替换人工稽查，使得持续投入成本大幅减少，人员投入减少，且更加迅速高效。
3、现由业务部门进行人工核对，需组织人员进行相关培训，了解专业的修图知识，且检验速度较慢，受到个人经验影响，耗时耗力，难以适应当前海量图像数据实时性的处理要求。
技术实现思路
1、本申请目的在于提供一种基于统计特性的金融图像异常检测方法及装置，克服现有人工辨别金融图像异常检测的不足。
2、为达上述目的，本申请所提供的基于统计特
3、在上述基于统计特性的金融图像异常检测方法中，可选的，提取待识别金融图像的能量与频率获得第一图像异常特征包含：提取待识别金融图像的离散余弦转换系数；通过benford定律分析所述离散余弦转换系数首位数分布情况获得第一图像异常特征。
4、在上述基于统计特性的金融图像异常检测方法中，可选的，提取待识别金融图像的离散余弦转换系数包含：将待识别金融图像的边界进行翻折转化为偶函数模式数据；对偶函数模式数据进行傅氏变换得到待识别金融图像的离散余弦转换系数。
5、在上述基于统计特性的金融图像异常检测方法中，可选的，根据待识别金融图像的亮度值在归一化后的正态高斯分布数据提取第二图像异常特征包含：提取待识别金融图像的归一化亮度值获得归一化亮度系数；通过正态高斯分布函数对所述归一化亮度系数进行拟合分析获得第二图像异常特征。
6、在上述基于统计特性的金融图像异常检测方法中，可选的，通过transformer算法对待识别金融图像进行图像区域分析获得坐标权重数据包含：通过transformer算法的目标检测模型识别目标和全局图像向下文之间的关系输出目标位置的置信度和坐标信息；根据所述置信度和对应的坐标信息获得坐标权重数据。
7、在上述基于统计特性的金融图像异常检测方法中，可选的，所述方法还包含：对历史金融图像数据按预设异常分类进行图像修改获得训练样本和对应的异常分类标签；根据所述训练样本和所述异常分类标签通过深度神经网络进行建模获得异常分析模型。
8、在上述基于统计特性的金融图像异常检测方法中，可选的，通过预设异常分析模型分析所述统计特征数据获得待识别金融图像的异常分析结果包含：通过预设异常分析模型分析所述统计特征数据与训练样本的相似性获得待识别金融图像的异常分析结果。
9、本申请还提供一种基于统计特性的金融图像异常检测装置，所述装置包含第一特征提取模块、第二特征提取模块、加权模块和分析模块；所述第一特征提取模块用于提取待识别金融图像的能量与频率获得第一图像异常特征；所述第二特征提取模块用于根据待识别金融图像的亮度值在归一化后的正态高斯分布数据提取第二图像异常特征；所述加权模块用于通过transformer算法对待识别金融图像进行图像区域分析获得坐标权重数据，根据所述坐标权重数据和所述第一图像异常特征与所述第二图像异常特征加权累加获得统计特征数据；所述分析模块用于通过预设异常分析模型分析所述统计特征数据获得待识别金融图像的异常分析结果。
10、本申请还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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方法。
11、本申请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执行上述方法的计算机程序。
12、本申请还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述方法的步骤。
13、本申请的有益技术效果在于：使用算法代替人工检查，大量减少了人力，缩短检查时间；使用benford定律来拟合图像的统计特性数据；增加了taranformer结构的目标检测算法对关键信息进行加权检测，能更好的关注到被修改的区域，提高检测准确度。在检测图像真伪的同时，还可用于检测图像的质量水平。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于统计特性的金融图像异常检测方法，其特征在于，所述方法包含：
2.根据权利要求1所述的基于统计特性的金融图像异常检测方法，其特征在于，提取待识别金融图像的能量与频率获得第一图像异常特征包含：
3.根据权利要求2所述的基于统计特性的金融图像异常检测方法，其特征在于，提取待识别金融图像的离散余弦转换系数包含：
4.根据权利要求1所述的基于统计特性的金融图像异常检测方法，其特征在于，根据待识别金融图像的亮度值在归一化后的正态高斯分布数据提取第二图像异常特征包含：
5.根据权利要求1所述的基于统计特性的金融图像异常检测方法，其特征在于，通过Transformer算法对待识别金融图像进行图像区域分析获得坐标权重数据包含：
6.根据权利要求1所述的基于统计特性的金融图像异常检测方法，其特征在于，所述方法还包含：
7.根据权利要求6所述的基于统计特性的金融图像异常检测方法，其特征在于，通过预设异常分析模型分析所述统计特征数据获得待识别金融图像的异常分析结果包含：
8.一种基于统计特性的金融图像异常检测
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一所述方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有由计算机执行权利要求1至7任一所述方法的计算机程序。
...【技术特征摘要】
1.一种基于统计特性的金融图像异常检测方法，其特征在于，所述方法包含：
2.根据权利要求1所述的基于统计特性的金融图像异常检测方法，其特征在于，提取待识别金融图像的能量与频率获得第一图像异常特征包含：
3.根据权利要求2所述的基于统计特性的金融图像异常检测方法，其特征在于，提取待识别金融图像的离散余弦转换系数包含：
4.根据权利要求1所述的基于统计特性的金融图像异常检测方法，其特征在于，根据待识别金融图像的亮度值在归一化后的正态高斯分布数据提取第二图像异常特征包含：
5.根据权利要求1所述的基于统计特性的金融图像异常检测方法，其特征在于，通过transformer算法对待识别金融图像进行图像区域分析获得坐标权重数据包含：
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【专利技术属性】
技术研发人员：李艳莉，程锦东，陈思念，吴琪，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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