CN111062236A - 一种基于人工智能的数据授权方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明属于计算机应用技术领域，公开了一种基于人工智能的数据授权方法和装置，获取手机屏幕录制的视频流中的图像帧；对所述图像帧进行AI识别分类；利用智能语音引导用户进行交互操作；利用文字识别技术对图像帧进行关键信息提取。通过本发明用户能够通过手机屏幕直播的方式，提供个人的信用数据证明，而无需用户提供账号密码给第三方平台利用爬虫技术进行数据采集，大大提高了用户账户的安全性，有效的保护了用户的隐私信息。
Description
技术领域
本发明属于计算机应用技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的数据授权方法和装置。
背景技术
目前，最接近的现有技术：
随着互联网金融和普惠金融的发展，个人信用数据得到越来越多的重视。多数网贷应用中，需要用户提供个人信用数据作为风控的基础数据。其中人工智能技术的应用，在用户授权的前提下，将个人移动应用的数据实时识别提取，既有良好的体验，也保护了用户账户的安全，做到过程透明，保护了用户个人隐私数据。
在实际过程中存在如下情况，用户在进行网贷借款时，需要提供个人信用数据，现有的情况是，用户需要把自己在第三方平台的账号密码提供给网贷机构，网贷机构通过爬虫技术采集到用户个人的信用数据，例如公积金、移动运营商、信用卡等，显然这样的方式，用户的账户存在安全风险，并且采集过程中，个人隐私数据是否得到保护对用户而言是未知。
综上所述，现有技术存在的问题是：
(1)现有技术中，用户不能够通过人工智能的方式，完成个人信用数据的授权，而且现有技术需提供账号密码通过爬虫获取，造成数据获取方式不安全和透明。不能有效保护用户个人隐私数据。
(2)现有技术中，不能提取场景中的关键信息区域，不能通过文字识别技术提取其中的信用分，信用评估日期，手机号等信息，使个人信息的不能授权。造成用户体验度差。
(3)现有技术中，用户通过爬虫进行模拟登录，可能需要经过账号密码、短信验证码、图形验证码、人脸验证等多种形式的验证，而第三方平台的反爬虫技术一直在迭代升级，非常容易造成登录失败和采集失败，从而导致完成数据授权的用户转化率和成功率不高。
解决上述技术问题的难度：
第三方平台通过升级代理检测、接口加密防护、安全验证等反爬虫技术来防止爬虫，要突破这些验证，不仅需要用户参与，而且需要极高的爬虫技术投入，甚至有些场景下引入了人脸识别等验证，爬虫几乎是无法通过的。
解决上述技术问题的意义：
对于互联网金融行业来说，如何平衡合理利用用户信息和实现用户个人隐私信息保护，是具有非常重要的意义的。人工智能技术在用户个人信用数据授权上的运用，能做到信息获取过程公开透明，有效的保护个人的账户安全和隐私信息安全，并且具有良好的用户体验，在整个授权过程的转化率和成功率上有着明显的优势。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于人工智能的数据授权方法和装置。本发明便于保护用户账户安全和用户隐私数据的基础上，完成个人的信用数据授权。
本发明是这样实现的，一种基于人工智能的数据授权方法，包括：
S1、获取手机屏幕录制的视频流中的图像帧；
S2、对所述图像帧进行AI识别分类；
S3、引导用户进行交互操作；
S4、对图像帧进行关键信息提取。
进一步，所述的S1具体包括：
调用android系统的API，开启屏幕直播；或者，
调用iOS系统的API，开启屏幕直播；或者，
提示用户手动打开屏幕直播功能；
接收到系统发送来的视频流，并以一定的帧率获取图像帧。
进一步，所述的S2具体包括：
对步骤S1取得的图像帧，进行图像预处理。
对预处理完的图像，进行实时AI识别分类。
进一步，所述的AI识别分类包括：
利用深度学习技术，对事先已经搜集好的图像样本集，进行模型训练；
利用深度学习技术，对S1取得的图像帧，利用训练的模型，进行分类判断。将识别到的多个结果的可能性进行排序，概率最高结果如果超过阈值n则判定为正确的识别结果，作为当前用户所在场景的标签，n为预先设定的百分比。
进一步，所述的S3具体包括：
根据S2获取到的AI识别分类结果，匹配到预先设定的交互提示语；
调用系统语音播报的API，智能播放提示语，引导用户操作；或者，
在界面上展示悬浮文案，引导用户操作；
用户根据引导，通过手动点击、滑动等操作进入相关页面；或者，
应用自动通过第三方应用支持的URL Scheme跳转到相应的页面；
如果结果匹配到造假的分类，即判定为失败，需要用户重新开始认证；
进一步，所述的S4具体包括：
对S1获取的图像，定位到多个重点区域；
对区域内文字形式的内容，通过文字识别技术进行文字信息提取；
对区域内图像形式的内容，进行截取并保存。
本发明的另一目的在于提供一种基于人工智能的数据授权装置，该装置包括：
图像获取单元，用于获取屏幕录制过程的视频流中的实时图像；
AI识别单元，用于对所述的实时图像进行识别分类；
用户引导单元，用于对所述的AI识别结果引导用户操作；
信息提取单元，用于对图像帧进行关键信息的提取；
进一步，所述图像获取单元通过调用android系统的API，开启屏幕直播；或者，调用iOS系统的API，开启屏幕直播；或者，提示用户手动打开屏幕直播功能；接收到系统发送来的视频流，并以一定的帧率获取图像帧。
进一步，所述AI识别单元对图像获取单元取得的图像帧，进行图像预处理。对预处理完的图像，进行实时AI识别分类。
所述AI识别分类，具体：
利用深度学习技术，对事先已经搜集好的图像样本集，进行模型训练；
利用深度学习技术，对图像获取单元取得的图像帧，利用训练的模型，进行分类判断。将识别到的多个结果的可能性进行排序，概率最高结果如果超过阈值n则判定为正确的识别结果，作为当前用户所在场景的标签，n为预先设定的百分比。
所述用户引导单元具体执行：根据AI识别单元的分类结果，匹配到预先设定的交互提示语；如果结果为正常场景，则调用系统语音播报的API，智能播放提示语，引导用户操作；或者，在界面上展示悬浮文案，引导用户操作；用户根据引导，通过手动点击、滑动等操作进入相关页面；或者，应用自动通过第三方应用支持的URL Scheme跳转到相应的页面；如果结果匹配到造假的分类，即判定为失败，需要用户重新开始认证。
所述信息提取单元对获取的图像，定位到多个重点区域；对区域内文字形式的内容，通过文字识别技术进行文字信息提取；对区域内图像形式的内容，进行截取并保存。
本发明的另一目的在于提供一种搭载所述基于人工智能的数据授权装置的基于人工智能的数据授权终端。
综上所述，本发明的优点及积极效果为：
通过本发明的上述方法和装置，用户能够通过人工智能的方式，完成个人信用数据的授权，而无需提供账号密码通过爬虫获取，显然更加安全和透明。例如，用户在将自己在某个第三方平台APP上的信用分授权给某个互联网金融APP时，互联网金融APP调用操作系统的API打开屏幕录制功能，当手机终端跳转到第三方APP后，系统会将屏幕录制到的视频流发送到互联网金融APP端。互联网金融APP中的处理算法，对视频流中的图像帧进行AI识别分类，并根据所在场景对用户进行引导提示，用户通过点击滑动到目的场景时，算法识别到该场景，利用人工智能算法提取场景中的关键信息区域，通过文字识别技术提取其中的信用分，信用评估日期，手机号等信息，完成本次个人信息的授权。例如图4中所示的方式。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于人工智能的数据授权方法流程图。
图2为本发明实施例提供的系统结构图。
图3为本发明实施例提供的基于人工智能的数据授权装置结构图。
图中：301、图像获取单元；302、AI识别单元；303、用户引导单元；304、信息提取单元。
图4为本发明实施例提供的两个展示效果示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
现有技术中，用户不能够通过人工智能的方式，完成个人信用数据的授权，而且现有技术需提供账号密码通过爬虫获取，造成数据获取方式不安全和透明。不能有效保护用户个人隐私数据。而且现有技术中，不能提取场景中的关键信息区域，不能通过文字识别技术提取其中的信用分，信用评估日期，手机号等信息，使个人信息的不能授权。造成用户体验度差。而且现有技术中，用户通过爬虫进行模拟登录，可能需要经过账号密码、短信验证码、图形验证码、人脸验证等多种形式的验证，而第三方平台的反爬虫技术一直在迭代升级，非常容易造成登录失败和采集失败，从而导致完成数据授权的用户转化率和成功率不高。
为解决上述问题，下面结合附图对本发明作详细描述。
如图1所示，本发明实施例提供的基于人工智能的数据授权方法包括以下步骤：
S101：获取手机屏幕录制的视频流的图像帧。互金APP通过调用android系统的API，开启屏幕直播；或者，调用iOS系统的API，开启屏幕直播；或者，提示用户手动打开屏幕直播功能；APP接收到操作系统发送来的视频流，并以一定的帧率获取到图像帧。
S102：对所述图像帧进行AI识别分类。对步骤S101取得的图像帧，进行预处理。对预处理完的图像，进行实时AI识别分类。其中，AI识别分类的方式可以采用现有的方式，包括但不限于利用深度学习技术，对事先已经搜集好的图像样本集，进行模型训练；利用深度学习技术，对S1取得的图像帧，利用训练的模型，进行分类判断。将识别到的多个结果的可能性进行排序，概率最高结果如果超过阈值n则判定为正确的识别结果，作为当前用户所在场景的标签，n为预先设定的百分比。
S103：引导用户进行交互操作。根据步骤S102获取到的AI识别分类结果，从事先获取的配置信息中匹配相应的提示语，引导用户进行操作，引导方式包括但不限于以下方法：APP通过调用系统语音播报的API，智能播放提示语；或者，在界面上展示悬浮文案。引导的内容多种多样，包括但不限于让用户进行手动点击、滑动等，或者让用户等待，应用自动通过第三方应用支持的URL Scheme跳转到相应的页面；如果结果匹配到造假的分类，即判定为失败，需要用户重新开始认证。
S104：对图像帧进行关键信息提取。对步骤S101获取的图像，定位到多个重点区域；对区域内文字形式的内容，通过文字识别技术进行文字信息提取；对区域内图像形式的内容，进行截取并保存。
下面结合图2、图3对本发明作进一步描述。
实施例一：
如图2所示，该系统由操作系统，互联网金融APP和第三方APP构成，其中互联网金融APP调用操作系统的API打开屏幕录制功能，当手机终端跳转到第三方APP后，系统会将屏幕录制到的视频流发送到互联网金融APP端。互联网金融APP中的处理算法，对视频流中的图像帧进行AI识别分类，并根据所在场景对用户进行引导提示，当识别到存在关键信息的场景时，利用人工智能算法提取场景中的关键信息区域，该区域可能是一个或者多个，如果区域内是文字形式的内容，利用文字识别技术提取文字；如果区域内是图像内容，进行截取保存。
实施例二：
如图3所示，该装置包括：图像获取单元301、AI识别单元302、用户引导单元303、信息提取单元304。
首先，图像获取单元301获取屏幕录制过程的视频流中的实时图像。此处，互金APP需要获得屏幕录制的权限，此权限获取方式为实施例一中所述的方式，并且该内容为现有技术，在此不再详述。
然后AI识别单元302，对图像获取单元301取得的实时图像帧，实时进行AI识别分类。具体分类过程包括：采用现有的方式，包括但不限于利用深度学习技术，对事先已经搜集好的图像样本集，进行模型训练；利用深度学习技术，对S1取得的图像帧，利用训练的模型，进行分类判断。将识别到的多个结果的可能性进行排序，概率最高结果如果超过阈值n则判定为正确的识别结果，作为当前用户所在场景的标签，n为预先设定的百分比。
用户引导单元303利用AI识别单元302的分类结果，从事先获取的配置信息中匹配相应的提示语，引导用户进行操作，引导方式包括但不限于以下方法：APP通过调用系统语音播报的API，智能播放提示语；或者，在界面上展示悬浮文案。引导的内容多种多样，包括但不限于让用户进行手动点击、滑动等，或者让用户等待，应用自动通过第三方应用支持的URL Scheme跳转到相应的页面；如果结果匹配到造假的分类，即判定为失败，需要用户重新开始认证。
最后，用户引导单元304对经过AI识别单元302后确认的要处理的图像，定位到多个重点区域；对区域内文字形式的内容，通过文字识别技术进行文字信息提取；对区域内图像形式的内容，进行截取并保存。
下面结合效果对本发明作进一步描述。
通过本发明的上述方法和装置，用户能够通过人工智能的方式，完成个人信用数据的授权，而无需提供账号密码通过爬虫获取，显然更加安全和透明。例如，用户在将自己在某个第三方平台APP上的信用分授权给某个互联网金融APP时，互联网金融APP调用操作系统的API打开屏幕录制功能，当手机终端跳转到第三方APP后，系统会将屏幕录制到的视频流发送到互联网金融APP端。互联网金融APP中的处理算法，对视频流中的图像帧进行AI识别分类，并根据所在场景对用户进行引导提示，用户通过点击滑动到目的场景时，算法识别到该场景，利用人工智能算法提取场景中的关键信息区域，通过文字识别技术提取其中的信用分，信用评估日期，手机号等信息，完成本次个人信息的授权。例如图4中所示的方式。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于人工智能的数据授权方法，其特征在于，所述基于人工智能的数据授权方法包括：
步骤一，获取手机屏幕录制的视频流中的图像帧；
步骤二，对所述图像帧进行AI识别分类；
步骤三，引导用户进行交互操作；
步骤四，对图像帧进行关键信息提取。
2.如权利要求1所述的基于人工智能的数据授权方法，其特征在于，步骤一具体包括：
调用android系统的API，开启屏幕直播；或者，
调用iOS系统的API，开启屏幕直播；或者，
提示用户手动打开屏幕直播功能；
接收到系统发送来的视频流，并以一定的帧率获取图像帧。
3.如权利要求1所述的基于人工智能的数据授权方法，其特征在于，步骤二具体包括：
对步骤一取得的图像帧，进行图像预处理；
对预处理完的图像，进行实时AI识别分类。
4.如权利要求3所述的基于人工智能的数据授权方法，其特征在于，步骤所述的AI识别分类包括：
利用深度学习技术，对事先已经搜集好的图像样本集，进行模型训练；
利用深度学习技术，对S1取得的图像帧，利用训练的模型，进行分类判断；将识别到的多个结果的可能性进行排序，概率最高结果如果超过阈值n则判定为正确的识别结果，作为当前用户所在场景的标签，n为预先设定的百分比。
5.如权利要求1所述的基于人工智能的数据授权方法，其特征在于，步骤三具体包括：
根据步骤二获取到的AI识别分类结果，匹配到预先设定的交互提示语；
调用系统语音播报的API，智能播放提示语，引导用户操作；或者，
在界面上展示悬浮文案，引导用户操作；
用户根据引导，通过手动点击、滑动等操作进入相关页面；或者，
应用自动通过第三方应用支持的URL Scheme跳转到相应的页面；
如果结果匹配到造假的分类，即判定为失败，需要用户重新开始认证。
6.如权利要求1所述的基于人工智能的数据授权方法，其特征在于，步骤四具体包括：对步骤一获取的图像，定位到多个重点区域；
对区域内文字形式的内容，通过文字识别技术进行文字信息提取；
对区域内图像形式的内容，进行截取并保存。
7.一种实施权利要求1所述基于人工智能的数据授权方法的基于人工智能的数据授权装置，其特征在于，所述基于人工智能的数据授权装置包括：
图像获取单元，用于获取屏幕录制过程的视频流中的实时图像；
AI识别单元，用于对所述的实时图像进行识别分类；
用户引导单元，用于对所述的AI识别结果引导用户操作；
信息提取单元，用于对图像帧进行关键信息的提取。
8.如权利要求7所述的基于人工智能的数据授权装置，其特征在于，所述图像获取单元通过调用android系统的API，开启屏幕直播；或者，调用iOS系统的API，开启屏幕直播；或者，提示用户手动打开屏幕直播功能；接收到系统发送来的视频流，并以一定的帧率获取图像帧；
所述AI识别单元对图像获取单元取得的图像帧，进行图像预处理；对预处理完的图像，进行实时AI识别分类。
9.如权利要求8所述的基于人工智能的数据授权装置，其特征在于，所述AI识别分类，具体：
利用深度学习技术，对事先已经搜集好的图像样本集，进行模型训练；
利用深度学习技术，对图像获取单元取得的图像帧，利用训练的模型，进行分类判断；将识别到的多个结果的可能性进行排序，概率最高结果如果超过阈值n则判定为正确的识别结果，作为当前用户所在场景的标签，n为预先设定的百分比；
所述用户引导单元具体执行：根据AI识别单元的分类结果，匹配到预先设定的交互提示语；如果结果为正常场景，则调用系统语音播报的API，智能播放提示语，引导用户操作；或者，在界面上展示悬浮文案，引导用户操作；用户根据引导，通过手动点击、滑动等操作进入相关页面；或者，应用自动通过第三方应用支持的URL Scheme跳转到相应的页面；如果结果匹配到造假的分类，即判定为失败，需要用户重新开始认证；
所述信息提取单元对获取的图像，定位到多个重点区域；对区域内文字形式的内容，通过文字识别技术进行文字信息提取；对区域内图像形式的内容，进行截取并保存。
10.一种搭载权利要求7所述基于人工智能的数据授权装置的基于人工智能的数据授权终端。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20200424 |