业务类别识别方法、装置、设备、存储介质和程序产品.pdf
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业务类别识别方法、装置、设备、存储介质和程序产品.pdf
本申请涉及大数据技术领域,特别涉及一种业务类别识别方法、装置、设备、存储介质和程序产品。该方法包括:获取目标用户在处理金融业务时产生的多维度业务操作数据;将多维度业务操作数据输入至业务类别识别模型中,得到金融业务的业务风险类别识别结果;业务类别识别模型包括第一类型学习器和第二类型学习器级联构成的学习器模块;其中,第一类型学习器用于根据第一分类算法对获取到的输入数据进行识别;第二类型学习器用于根据第二分类算法对获取到的输入数据进行识别。本申请能够精准高效地对金融业务的类别进行识别。
人脸识别方法、装置、设备、存储介质和程序产品.pdf
本公开提供了一种人脸识别方法、装置、设备、存储介质和程序产品,涉及人工智能领域,具体为深度学习、计算机视觉技术领域,可应用于人脸图像处理、人脸识别等场景。具体实现方案为:通过对目标对象提取脸部区域特征和局部区域特征,并将提取到的特征分别与预设特征数据库中多个参照对象的预设脸部区域特征和预设局部区域特征进行相似度比对,进而基于相似度最高的第二脸部区域特征、第二局部区域特征、以及表征脸部区域特征和局部区域特征重要性的置信度,准确确定目标对象是否属于参照对象集合以及具体是参照对象集合中的哪一个参照对象,可以在佩
挂失类型识别方法、装置、设备、存储介质和程序产品.pdf
本申请涉及一种挂失类型识别方法、装置、设备、存储介质和程序产品,计算机设备通过获取待识别银行卡的挂失交易数据,将挂失交易数据分别输入多个目标模型中,得到各目标模型输出的针对待识别银行卡的挂失类型,进而根据各目标模型输出的针对待识别银行卡的挂失类型,确定待识别银行卡的目标挂失类型。本方法中通过目标模型获取待识别银行卡的目标挂失类型,提高了银行卡挂失类型的识别效率,而且,本方法中采用多个目标模型得到基于各个模型的针对待识别银行卡的挂失类型,进一步根据各模型输出的挂失类型确定目标挂失类型,避免了采用单一目标模型
业务干预方法、装置、设备、存储介质和程序产品.pdf
本申请涉及一种业务干预方法、装置、设备、存储介质和程序产品,涉及人工智能领域。所述方法包括:获取包含用于标识目标交易数据所对应交易的目标交易代码的目标交易数据,然后,根据目标交易代码查询预设数据库,若在预设数据库中查询到目标交易代码,则从预设数据库中获取与目标交易代码对应的干预措施,最后,根据干预措施对目标交易数据所对应的交易进行干预处理。其中,预设数据库是根据交易报错信息构建的,存储有受日切延迟影响而出现错误的交易的受影响交易代码和干预措施的多组对应关系。采用本方法能够对日切延迟影响的业务进行自动干预。
动物识别方法、装置、设备、存储介质及程序产品.pdf
本申请提供了一种动物识别方法、装置、设备、存储介质及程序产品,涉及图像处理技术领域。该方法包括:获取训练样本集;该训练样本集中包含至少两个动物样本图像,以及至少两个动物样本图像各自的第一动物标签;基于第一动物标签指示的生物学分类,对至少两个动物样本图像进行聚类,获得至少两个动物样本图像的第二动物标签;基于至少两个动物样本图像,以及至少两个动物样本图像各自的第二动物标签,训练获得第一特征提取模型;该第一特征提取模型用以对目标图像进行特征提取,以根据提取到的目标图像的动物特征对目标图像中包含的目标动物进行识别