CN107403370A - 金融借贷风险控制系统以及运行方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种金融借贷风险控制系统，包括金融借贷管理设备、权限控制设备、DSP处理芯片和高清摄像头，权限控制设备与金融借贷管理设备连接，用于对金融借贷管理设备进行访问入口开启控制，DSP处理芯片分别与权限控制设备和高清摄像头连接，用于基于高清摄像头的输出确定对权限控制设备的控制模式。本发明还涉及一种金融借贷风险运行方法。通过本发明，能够对金融借贷管理设备进行有效的风险控制。
Description
技术领域
本发明涉及金融借贷领域，尤其涉及一种金融借贷风险控制系统以及运行方法。
背景技术
金融指货币的发行、流通和回笼，贷款的发放和收回，存款的存入和提取，汇兑的往来等经济活动。金融就是对现有资源进行重新整合之后，实现价值和利润的等效流通。金融是人们在不确定环境中进行资源跨期的最优配置决策的行为。
金融的本质是价值流通。金融产品的种类有很多，其中主要包括银行、证券、保险、信托等。金融所涉及的学术领域很广，其中主要包括：会计、财务、投资学、银行学、证券学、保险学、信托学等等。
金融是一种交易活动，金融交易本身并未创造价值，金融交易是一种将未来收入变现的方式，也就是明天的钱今天来花。简单地说金融交易的频繁程度就是反映一个地区、区域、乃至国家经济繁荣能力的重要指标。传统金融的概念是研究货币资金的流通的学科。而现代的金融本质就是经营活动的资本化过程。
金融借贷具有一定的风险，其风险控制较为关键，现有技术中出现了一些金融借贷管理设备对金融借贷风险进行监控、协调等管理操作，显然，金融借贷管理设备的数据需要保密，一旦泄漏，对金融借贷双方都有可能造成严重的经济损失。
因此，需要对金融借贷管理设备进行用户授信操作，然而，现有技术中并不存在这样的技术方案。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供了一种金融借贷风险控制系统以及运行方法，改造现有技术中金融借贷管理设备以及运行方法，通过高精度的人脸识别技术和高带宽的网络通讯技术为金融借贷管理设备形成识别速度快、识别精度高的人员识别授信机制，从而保障金融借贷管理设备的使用安全性。
根据本发明的一方面，提供了一种金融借贷风险控制系统，所述系统包括金融借贷管理设备、权限控制设备、DSP处理芯片和高清摄像头，权限控制设备与金融借贷管理设备连接，用于对金融借贷管理设备进行访问入口开启控制，DSP处理芯片分别与权限控制设备和高清摄像头连接，用于基于高清摄像头的输出确定对权限控制设备的控制模式。
更具体地，在所述金融借贷风险控制系统中，包括：金融借贷管理设备，用于在银行雇员的操作下，进行金融借贷管理操作；权限控制设备，与金融借贷管理设备连接，用于对金融借贷管理设备进行控制，当接收到合法用户信号时，打开金融借贷管理设备的访问入口，当接收到非法用户信号时，关闭金融借贷管理设备的访问入口；DSP处理芯片，分别与特征向量比较子设备和权限控制设备连接，用于在接收到人脸识别成功信号时，发出合法用户信号，还用于在接收到人脸识别失败信号，发出非法用户信号；高清摄像头，设置在金融借贷管理设备的前端，用于对金融借贷管理设备前方的人员进行拍照以获得高清图像；面部图像检测设备，与高清摄像头连接，用于接收高清图像，并从高清图像处识别并分割出面部图像；人眼位置检测设备，与面部图像检测设备，用于接收面部图像，并基于面部图像检测脸部图像中是否存在左眼轮廓和右眼轮廓，当存在左眼轮廓且存在右眼轮廓时，发出面部检测成功信号，当不存在左眼轮廓或不存在右眼轮廓时，发出面部检测失败信号；特征提取设备，与IP解包设备连接，还与人眼位置检测设备连接以在接收到面部检测成功信号后启动对接收到的面部图像进行的处理，在接收到面部检测失败信号后关闭对接收到的面部图像进行的处理；特征提取设备包括复杂度检测子设备、像素处理子设备、矩阵转换子设备、特征向量获取子设备和特征向量比较子设备；复杂度检测子设备与人眼位置检测设备连接，用于计算面部图像的复杂度，基于面部图像的复杂度选择像素矩阵的大小，面部图像的复杂度越高，选择的像素矩阵越大；像素处理子设备分别与复杂度检测子设备和人眼位置检测设备连接，用于接收面部图像，针对面部图像的每一个像素作为对象像素执行以下处理：将对象像素作为复杂度检测子设备确定的像素矩阵的中心像素在面部图像中获取对象像素矩阵，对象像素矩阵的大小与复杂度检测子设备确定的像素矩阵的大小相同，将对象像素矩阵内除了对象像素之外的每一个像素作为参考像素与对象像素进行比较，以获得二值化矩阵，二值化矩阵的大小与对象像素矩阵的大小相同，二值化矩阵由多个参考像素分别对应的多个二值化像素组成，参考像素大于等于对象像素，则参考像素对应的二值化像素的像素值为1，参考像素小于对象像素，则参考像素对应的二值化像素的像素值为0；矩阵转换子设备与像素处理子设备连接，用于将每一个对象像素对应的二值化矩阵转换成目标十进制数，具体转换操作为：将每一个对象像素对应的二值化矩阵的所有二值化像素值按其在二值化矩阵中的位置以先左后右再先上后下的顺序组成一个二进制数作为目标二进制数，再将目标二进制数转化成十进制数以作为目标十进制数；特征向量获取子设备分别与人眼位置检测设备和矩阵转换子设备连接，用于将面部图像中每一个对象像素的像素值替换成该对象像素对应的目标十进制数并按照对象像素在面部图像中的位置将所有对象像素对应的目标十进制数组成一维特征向量，作为目标特征向量输出；特征向量比较子设备分别与特征向量获取子设备和IP解包设备连接，用于将目标特征向量分别与各个基准特征向量进行匹配，匹配成功则输出人脸识别成功信号以及与匹配到的基准特征向量对应的授权用户名称，匹配失败则输出人脸识别失败信号；IP解包设备，用于与远程的数据服务器网络连接，通过网络接收来自数据服务器处的IP数据包，并对IP数据包解包以获得6LowPAN数据包；边缘传感设备，与IP解包设备连接，用于接收IP解包设备输出的6LowPAN数据包，获得呈现为压缩数据的6LowPAN数据包的头部，对6LowPAN数据包的头部解压以获得解压后的6LowPAN数据包中的头部；6LowPAN解包设备，与边缘传感设备连接，用于接收6LowPAN数据包以获取6LowPAN数据包中的负载，并基于解压后的6LowPAN数据包中的头部对6LowPAN数据包中的负载进行解析，以获得各个基准特征向量；双声道扬声器，与DSP处理芯片连接，用于在接收到DSP处理芯片发出的非法用户信号时，实时发出与非法用户信号相应的语音报警信号；其中，IP数据包是对6LowPAN数据包进行打IP包后而获得的数据包，6LowPAN数据包中的负载包括数据服务器处的各个基准特征向量，6LowPAN数据包中的头部是压缩数据，解压后的6LowPAN数据包中的头部用于对6LowPAN数据包中的负载进行解析；其中，每一个基准特征向量为对相应授权用户基准面部图像预先进行与特征提取设备相同操作的特征向量提取而获得的向量；其中，在面部图像检测设备和高清摄像头之间还包括中值滤波设备，用于接收高清图像，并对高清图像进行5像素×5像素大小的中值滤波处理以获得中值滤波图像，将中值滤波图像替换高清图像发送给面部图像检测设备。
更具体地，在所述金融借贷风险控制系统中，还包括：显示设备，与高清摄像头连接，用于显示高清摄像头输出的图像内容。
更具体地，在所述金融借贷风险控制系统中：显示设备为LCD显示屏。
更具体地，在所述金融借贷风险控制系统中，还包括：显示设备为LED显示屏。
更具体地，在所述金融借贷风险控制系统中：触摸屏，用于根据用户的操作，接收用户的输入信息。
更具体地，在所述金融借贷风险控制系统中：触摸屏被集成在显示设备上。
根据本发明的另一方面，还提供了一种金融借贷风险控制方法，所述方法用于搭建金融借贷风险控制系统。
附图说明
以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：
图1为根据本发明实施方案示出的金融借贷风险控制系统的结构方框图。
图2为根据本发明实施方案示出的金融借贷风险控制系统的特征提取设备的结构方框图。
附图标记：1金融借贷管理设备；2权限控制设备；3DSP处理芯片；4高清摄像头；5复杂度检测子设备；6像素处理子设备；7矩阵转换子设备；8特征向量获取子设备；9特征向量比较子设备
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的金融借贷风险控制系统的实施方案进行详细说明。
金融借贷简单理解就是需要利息的借钱。金融借贷是银行或其他金融机构按一定利率和必须归还等条件出借货币资金的一种信用活动形式。广义的贷款指贷款、贴现、透支等出贷资金的总称。银行通过贷款的方式将所集中的货币和货币资金投放出去，可以满足社会扩大再生产对补充资金的需要，促进经济的发展；同时，银行也可以由此取得贷款利息收入，增加银行自身的积累。
民间金融借贷，是指自然人、法人、其他组织之间及其相互之间，而非经金融监管部门批准设立的从事贷款业务的金融机构及其分支机构进行资金融通的行为。
民间金融借贷作为一种资源丰富、操作简捷灵便的融资手段，在一定程度上缓解了银行信贷资金不足的矛盾，促进了经济的发展。但是显而易见，民间借贷的随意性、风险性容易造成诸多社会问题。向私人借钱，大多是在半公开甚至秘密进行的资金交易，借贷双方仅靠所谓的信誉维持，借贷手续不完备，缺乏担保抵押，无可靠的法律保障，一旦遇到情况变化，极易引发纠纷乃至刑事犯罪。由此看来，民间金融借贷也必须规范运作，控制风险。
金融借贷管理设备用于规范金融借贷操作，控制金融借贷风险。其安全性能尤其重要，未经授权的不法人员如果能够进入金融借贷管理设备操作，则后果不堪设想。因此，需要对金融借贷管理设备的使用者进行授信操作。当前并不存在这样的技术方案。
为了克服上述不足，本发明搭建了一种金融借贷风险控制系统，在金融借贷管理设备中引入了高效率的人员授信设备，从而解决了上述技术问题。
图1为根据本发明实施方案示出的金融借贷风险控制系统的结构方框图，所述系统包括金融借贷管理设备、权限控制设备、DSP处理芯片和高清摄像头，权限控制设备与金融借贷管理设备连接，用于对金融借贷管理设备进行访问入口开启控制，DSP处理芯片分别与权限控制设备和高清摄像头连接，用于基于高清摄像头的输出确定对权限控制设备的控制模式。
接着，继续对本发明的金融借贷风险控制系统的具体结构进行进一步的说明。
所述系统包括：金融借贷管理设备，用于在银行雇员的操作下，进行金融借贷管理操作；权限控制设备，与金融借贷管理设备连接，用于对金融借贷管理设备进行控制，当接收到合法用户信号时，打开金融借贷管理设备的访问入口，当接收到非法用户信号时，关闭金融借贷管理设备的访问入口。
所述系统包括：DSP处理芯片，分别与特征向量比较子设备和权限控制设备连接，用于在接收到人脸识别成功信号时，发出合法用户信号，还用于在接收到人脸识别失败信号，发出非法用户信号。
所述系统包括：高清摄像头，设置在金融借贷管理设备的前端，用于对金融借贷管理设备前方的人员进行拍照以获得高清图像；面部图像检测设备，与高清摄像头连接，用于接收高清图像，并从高清图像处识别并分割出面部图像。
所述系统包括：人眼位置检测设备，与面部图像检测设备，用于接收面部图像，并基于面部图像检测脸部图像中是否存在左眼轮廓和右眼轮廓，当存在左眼轮廓且存在右眼轮廓时，发出面部检测成功信号，当不存在左眼轮廓或不存在右眼轮廓时，发出面部检测失败信号。
如图2所示，所述系统包括：特征提取设备，与IP解包设备连接，还与人眼位置检测设备连接以在接收到面部检测成功信号后启动对接收到的面部图像进行的处理，在接收到面部检测失败信号后关闭对接收到的面部图像进行的处理；特征提取设备包括复杂度检测子设备、像素处理子设备、矩阵转换子设备、特征向量获取子设备和特征向量比较子设备；复杂度检测子设备与人眼位置检测设备连接，用于计算面部图像的复杂度，基于面部图像的复杂度选择像素矩阵的大小，面部图像的复杂度越高，选择的像素矩阵越大；像素处理子设备分别与复杂度检测子设备和人眼位置检测设备连接，用于接收面部图像，针对面部图像的每一个像素作为对象像素执行以下处理：将对象像素作为复杂度检测子设备确定的像素矩阵的中心像素在面部图像中获取对象像素矩阵，对象像素矩阵的大小与复杂度检测子设备确定的像素矩阵的大小相同，将对象像素矩阵内除了对象像素之外的每一个像素作为参考像素与对象像素进行比较，以获得二值化矩阵，二值化矩阵的大小与对象像素矩阵的大小相同，二值化矩阵由多个参考像素分别对应的多个二值化像素组成，参考像素大于等于对象像素，则参考像素对应的二值化像素的像素值为1，参考像素小于对象像素，则参考像素对应的二值化像素的像素值为0；矩阵转换子设备与像素处理子设备连接，用于将每一个对象像素对应的二值化矩阵转换成目标十进制数，具体转换操作为：将每一个对象像素对应的二值化矩阵的所有二值化像素值按其在二值化矩阵中的位置以先左后右再先上后下的顺序组成一个二进制数作为目标二进制数，再将目标二进制数转化成十进制数以作为目标十进制数；特征向量获取子设备分别与人眼位置检测设备和矩阵转换子设备连接，用于将面部图像中每一个对象像素的像素值替换成该对象像素对应的目标十进制数并按照对象像素在面部图像中的位置将所有对象像素对应的目标十进制数组成一维特征向量，作为目标特征向量输出；特征向量比较子设备分别与特征向量获取子设备和IP解包设备连接，用于将目标特征向量分别与各个基准特征向量进行匹配，匹配成功则输出人脸识别成功信号以及与匹配到的基准特征向量对应的授权用户名称，匹配失败则输出人脸识别失败信号。
所述系统包括：IP解包设备，用于与远程的数据服务器网络连接，通过网络接收来自数据服务器处的IP数据包，并对IP数据包解包以获得6LowPAN数据包。
所述系统包括：边缘传感设备，与IP解包设备连接，用于接收IP解包设备输出的6LowPAN数据包，获得呈现为压缩数据的6LowPAN数据包的头部，对6LowPAN数据包的头部解压以获得解压后的6LowPAN数据包中的头部。
所述系统包括：6LowPAN解包设备，与边缘传感设备连接，用于接收6LowPAN数据包以获取6LowPAN数据包中的负载，并基于解压后的6LowPAN数据包中的头部对6LowPAN数据包中的负载进行解析，以获得各个基准特征向量。
所述系统包括：双声道扬声器，与DSP处理芯片连接，用于在接收到DSP处理芯片发出的非法用户信号时，实时发出与非法用户信号相应的语音报警信号。
其中，IP数据包是对6LowPAN数据包进行打IP包后而获得的数据包，6LowPAN数据包中的负载包括数据服务器处的各个基准特征向量，6LowPAN数据包中的头部是压缩数据，解压后的6LowPAN数据包中的头部用于对6LowPAN数据包中的负载进行解析。
其中，每一个基准特征向量为对相应授权用户基准面部图像预先进行与特征提取设备相同操作的特征向量提取而获得的向量。
其中，在面部图像检测设备和高清摄像头之间还包括中值滤波设备，用于接收高清图像，并对高清图像进行5像素×5像素大小的中值滤波处理以获得中值滤波图像，将中值滤波图像替换高清图像发送给面部图像检测设备。
可选地，在所述控制平台中：还包括显示设备，与高清摄像头连接，用于显示高清摄像头输出的图像内容；显示设备为LCD显示屏；显示设备为LED显示屏；触摸屏，用于根据用户的操作，接收用户的输入信息；触摸屏被集成在显示设备上。
为了克服上述不足，本发明还提供了一种金融借贷风险控制方法，所述方法用于搭建金融借贷风险控制系统。
另外，DSP芯片，也称数字信号处理器，是一种特别适合于进行数字信号处理运算的微处理器，其主要应用是实时快速地实现各种数字信号处理算法。
根据数字信号处理的要求，DSP芯片一般具有如下主要特点：(1)在一个指令周期内可完成一次乘法和一次加法；(2)程序和数据空间分开，可以同时访问指令和数据；(3)片内具有快速RAM，通常可通过独立的数据总线在两块中同时访问；(4)具有低开销或无开销循环及跳转的硬件支持；(5)快速的中断处理和硬件I/O支持；(6)具有在单周期内操作的多个硬件地址产生器；(7)可以并行执行多个操作；(8)支持流水线操作，使取指、译码和执行等操作可以重叠执行。
采用本发明的金融借贷风险控制系统以及运行方法，针对现有技术金融借贷管理方案安全性能不高的技术问题，通过在金融借贷管理设备中加入授信机制，允许经过授权的人员使用，拒绝未经过授权的人员使用，从而保障电子设备的安全运行，避免金融借贷管理设备的金融数据被泄漏，维护金融借贷双方的资金安全。
可以理解的是，虽然本发明已以较佳实施例披露如上，然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。
Claims (3)
1.一种金融借贷风险控制系统，所述系统包括金融借贷管理设备、权限控制设备、DSP处理芯片和高清摄像头，权限控制设备与金融借贷管理设备连接，用于对金融借贷管理设备进行访问入口开启控制，DSP处理芯片分别与权限控制设备和高清摄像头连接，用于基于高清摄像头的输出确定对权限控制设备的控制模式。
2.如权利要求1所述的金融借贷风险控制系统，其特征在于，所述系统包括：
金融借贷管理设备，用于在银行雇员的操作下，进行金融借贷管理操作；
权限控制设备，与金融借贷管理设备连接，用于对金融借贷管理设备进行控制，当接收到合法用户信号时，打开金融借贷管理设备的访问入口，当接收到非法用户信号时，关闭金融借贷管理设备的访问入口；
DSP处理芯片，分别与特征向量比较子设备和权限控制设备连接，用于在接收到人脸识别成功信号时，发出合法用户信号，还用于在接收到人脸识别失败信号，发出非法用户信号；
高清摄像头，设置在金融借贷管理设备的前端，用于对金融借贷管理设备前方的人员进行拍照以获得高清图像；
面部图像检测设备，与高清摄像头连接，用于接收高清图像，并从高清图像处识别并分割出面部图像；
人眼位置检测设备，与面部图像检测设备，用于接收面部图像，并基于面部图像检测脸部图像中是否存在左眼轮廓和右眼轮廓，当存在左眼轮廓且存在右眼轮廓时，发出面部检测成功信号，当不存在左眼轮廓或不存在右眼轮廓时，发出面部检测失败信号；
特征提取设备，与IP解包设备连接，还与人眼位置检测设备连接以在接收到面部检测成功信号后启动对接收到的面部图像进行的处理，在接收到面部检测失败信号后关闭对接收到的面部图像进行的处理；特征提取设备包括复杂度检测子设备、像素处理子设备、矩阵转换子设备、特征向量获取子设备和特征向量比较子设备；复杂度检测子设备与人眼位置检测设备连接，用于计算面部图像的复杂度，基于面部图像的复杂度选择像素矩阵的大小，面部图像的复杂度越高，选择的像素矩阵越大；像素处理子设备分别与复杂度检测子设备和人眼位置检测设备连接，用于接收面部图像，针对面部图像的每一个像素作为对象像素执行以下处理：将对象像素作为复杂度检测子设备确定的像素矩阵的中心像素在面部图像中获取对象像素矩阵，对象像素矩阵的大小与复杂度检测子设备确定的像素矩阵的大小相同，将对象像素矩阵内除了对象像素之外的每一个像素作为参考像素与对象像素进行比较，以获得二值化矩阵，二值化矩阵的大小与对象像素矩阵的大小相同，二值化矩阵由多个参考像素分别对应的多个二值化像素组成，参考像素大于等于对象像素，则参考像素对应的二值化像素的像素值为1，参考像素小于对象像素，则参考像素对应的二值化像素的像素值为0；矩阵转换子设备与像素处理子设备连接，用于将每一个对象像素对应的二值化矩阵转换成目标十进制数，具体转换操作为：将每一个对象像素对应的二值化矩阵的所有二值化像素值按其在二值化矩阵中的位置以先左后右再先上后下的顺序组成一个二进制数作为目标二进制数，再将目标二进制数转化成十进制数以作为目标十进制数；特征向量获取子设备分别与人眼位置检测设备和矩阵转换子设备连接，用于将面部图像中每一个对象像素的像素值替换成该对象像素对应的目标十进制数并按照对象像素在面部图像中的位置将所有对象像素对应的目标十进制数组成一维特征向量，作为目标特征向量输出；特征向量比较子设备分别与特征向量获取子设备和IP解包设备连接，用于将目标特征向量分别与各个基准特征向量进行匹配，匹配成功则输出人脸识别成功信号以及与匹配到的基准特征向量对应的授权用户名称，匹配失败则输出人脸识别失败信号；
IP解包设备，用于与远程的数据服务器网络连接，通过网络接收来自数据服务器处的IP数据包，并对IP数据包解包以获得6LowPAN数据包；
边缘传感设备，与IP解包设备连接，用于接收IP解包设备输出的6LowPAN数据包，获得呈现为压缩数据的6LowPAN数据包的头部，对6LowPAN数据包的头部解压以获得解压后的6LowPAN数据包中的头部；
6LowPAN解包设备，与边缘传感设备连接，用于接收6LowPAN数据包以获取6LowPAN数据包中的负载，并基于解压后的6LowPAN数据包中的头部对6LowPAN数据包中的负载进行解析，以获得各个基准特征向量；
双声道扬声器，与DSP处理芯片连接，用于在接收到DSP处理芯片发出的非法用户信号时，实时发出与非法用户信号相应的语音报警信号；
其中，IP数据包是对6LowPAN数据包进行打IP包后而获得的数据包，6LowPAN数据包中的负载包括数据服务器处的各个基准特征向量，6LowPAN数据包中的头部是压缩数据，解压后的6LowPAN数据包中的头部用于对6LowPAN数据包中的负载进行解析；
其中，每一个基准特征向量为对相应授权用户基准面部图像预先进行与特征提取设备相同操作的特征向量提取而获得的向量；
其中，在面部图像检测设备和高清摄像头之间还包括中值滤波设备，用于接收高清图像，并对高清图像进行5像素×5像素大小的中值滤波处理以获得中值滤波图像，将中值滤波图像替换高清图像发送给面部图像检测设备；
显示设备，与高清摄像头连接，用于显示高清摄像头输出的图像内容；
显示设备为LCD显示屏。
3.一种金融借贷风险运行方法，用于搭建如权利要求2所述的金融借贷风险控制系统。
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