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公开(公告)号：CN117593418A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311606575.3
申请日：2023-11-28
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
IPC: G06T11/40 , G06V10/24 , G06V10/22 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V30/146 , G06V30/14 , G06V30/19 , G06F21/60 , G06F21/62
Abstract: 本公开实施例提供一种图像的打码方法和装置，涉及图像处理技术领域。该方法的具体实施方式包括：获取待打码图像；其中待打码图像包括文本特征、和/或图码特征；对待打码图像进行预处理；将预处理后的待打码图像输入特征类别及坐标识别模型，根据特征类别及坐标识别模型的输出，确定待打码图像中各个文本特征、和/或图码特征的特征类别和特征坐标；根据特征类别和特征坐标，对待打码图像中符合预设打码条件的文本特征、和/图码特征进行打码，得到打码结果。该实施方式能够满足任意场景的关键信息的精准、智能打码需求，降低识别成本，减少打码误差，在提高打码精确度的同时提升打码效率和信息利用率，降低风控风险，提升隐私安全。
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公开(公告)号：CN117495535A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311354196.X
申请日：2023-10-18
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
IPC: G06Q40/03 , G06N3/04 , G06N3/0985 , G06F17/18
Abstract: 本申请提供了一种信贷风控模型训练方法、装置、设备、可读存储介质，该方法包括：将获取的样本数据通过Embedding层进行处理，得到每条样本数据对应的Embedding向量；将第一Embedding向量进行第一随机失活处理，得到第一失活向量；将第一Embedding向量进行第二随机失活处理，得到第二失活向量；基于第一失活向量和第二失活向量计算交叉熵；将第一失活向量通过信贷风控模型处理，得到第一信息值；基于第一信息值和交叉熵得到第一调整值；基于第一调整值调整信贷风控模型的参数和/或网络结构；将第二失活向量通过信贷风控模型处理，得到第二信息值；基于第二信息值和交叉熵得到第一调整值；基于第二调整值调整信贷风控模型的参数和/或网络结构。
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公开(公告)号：CN117493314A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311290748.5
申请日：2023-10-08
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/22
Abstract: 本公开提供一种数据的排序方法和装置，涉及大数据技术领域。该方法的具体实施方式包括：接收一个数据排序请求；其中，数据排序请求包括待排序数据；从待排序数据中随机选取分位定准数据，根据预设的分桶大小，从分位定准数据中确定与待排序数据对应的映射分桶的映射分位值；按照映射分位值，将待排序数据分发至各个映射分桶，得到各个映射分桶对应的桶内数据；对各个所述映射分桶的桶内数据进行排序，确定各条桶内数据的全局序号，响应于数据排序请求，组合全局序号和桶内数据得到排序结果。该实施方式能够低成本得到趋近完全均匀的全局分桶的目标，使得全局排序效率大大提升，缓解节点资源和计算压力，保障数据处理系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN117152089A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311125800.1
申请日：2023-09-01
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/42 , G06T7/11
Abstract: 本申请提供了一种图像篡改检测方法、装置及电子设备，该方法包括：基于目标待检测图像数据进行分割处理，以得到不同的目标待检测子图数据，对各不同的目标待检测子图数据进行目标特征提取，以获取整个目标待检测图像数据的若干个目标图像特征数据，并将该若干个目标图像特征数据输入至预先训练得到的图像篡改检测识别模型中，确定该预先训练得到的图像篡改检测识别模型输出的检测结果为目标检测结果。选用本申请实施例，舍弃传统图像压缩的方式，对目标待检测图像数据进行分割，得到不同的局部图像数据，此过程并未丢失原始图像数据中的像素点。如此，可使得图像篡改检测识别模型输出的检测结果准确率更高，进而得到更为精准的图像篡改检测结果。
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公开(公告)号：CN117115832A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311091056.8
申请日：2023-08-28
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
IPC: G06V30/19
Abstract: 本公开提供一种罕见字符的训练样本的生成方法和装置，涉及图像识别技术领域。该方法的具体实施方式包括：响应于客户端发送的业务请求，向客户端下发信息校验指令；根据客户端返回的对待校验字符的校验结果，获取用户通过客户端输入的校正字符，将校正字符作为罕见字符构建罕见字典库；采集与罕见字典库对应的文本语料库，选取背景图像、字体格式和字体颜色对文本语料库的各个文本片段进行渲染，生成训练图像；将各个文本片段作为训练图像的图像标签，组合训练图像和图像标签生成训练样本。该实施方式能够降低人力成本、学习成本、计算资源和开发成本，训练数据量充足且训练出的模型识别准确度高，模型训练、使用的便利性和效率提升，扩展性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117079321A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310954056.X
申请日：2023-07-31
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本公开提供一种人脸属性的识别方法、装置、电子设备及存储介质，属于计算机视觉领域。该方法包括：获取目标人脸图像；调用预先设置的人脸属性识别模型，人脸属性识别模型包括图像特征提取模块、空间注意力机制模块、上采样模块和预测模块；在图像特征提取模块中，对目标人脸图像进行特征提取，得到多个第一特征图；在空间注意力机制模块中，对多个第一特征图进行处理，分别得到每个第一特征图相对应的第二特征图；在上采样模块中，对每个第二特征图进行上采样，分别得到每个第二特征图对应的第三特征图；在预测模块中，基于至少一个第三特征图确定目标人脸图像的目标人脸属性。采用本公开，可以提高识别的准确性。
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公开(公告)号：CN116957959A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310760930.6
申请日：2023-06-26
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
Abstract: 本申请提供了一种神经网络的训练方法、装置、设备以及可读存储介质，该方法包括：基于第一图像每个像素的第一噪声值和神经网络处理第一图像得到的每个像素的第一预测噪声值，得到第一图像每个像素的第一差异值；基于第二图像每个像素的第二噪声值和神经网络处理第二图像得到的每个像素的第二预测噪声值，得到第二图像每个像素的第二差异值；根据第二图像每个像素的第二差异值对第一图像每个像素的第一差异值进行调整，得到第一图像每个像素的第三差异值；通过第一图像每个像素的第三差异值调整神经网络的配置参数和/或网络结构；其中，第一图像是在第二图像的基础上加噪得到的图像。
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公开(公告)号：CN116434260A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310317733.7
申请日：2023-03-27
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
IPC: G06V30/413 , G06V30/414 , G06V30/19 , G06V30/148
Abstract: 本申请的实施例提出了一种信息抽取方法、装置、电子设备以及可读存储介质。信息抽取方法包括：获取原始图像；对原始图像进行解析，得到原始图像的文本框；对文本框建立图，其中，以每一个文本框作为节点，基于文本框的空间位置，并以空间位置的四邻域作为每一个节点的边；为每一个节点分配属性信息；依据节点的属性信息以及边的信息对文本框进行配对，并得到配对结果。本实施例可以应用在对银行流水等信息抽取较为困难的应用场景，与相关技术中采用PDF进行信息抽取相比，本申请实施例可以实现全字段抽取，与相关技术中采用深度学习的方式进行信息抽取相比，本申请实施例可以较为快捷的对信息进行抽取，其所花费的时间也较短。
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公开(公告)号：CN116226741A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310204578.8
申请日：2023-03-03
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/214
Abstract: 本发明的目的是提供一种基于数据类型进行建模的方法和装置。所述方法包括：通过对用户的征信报告进行解析，得到相应的征信数据；将所述征信数据按照预定的多个数据类型进行分类；基于分类后的对应于不同数据类型的征信数据，构建和训练神经网络模型，其中，该模型包括多个分别适用于不同数据类型的子模型。本申请实施例具有以下优点：通过将征信数据按照预定的多个数据类型进行分类，并对征信报告各个字段下的各项数据按照预定的多个数据类型进行建模，降低了征信报告变量管理的复杂度；如果需要进行后续模型的迭代升级，只需修改对应数据类型的神经网络结构即可对所有的同一类型数据生效。
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公开(公告)号：CN114898379A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210507472.0
申请日：2022-05-10
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
IPC: G06V30/24 , G06V30/146
Abstract: 本申请提供了一种弯曲文本识别的方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：根据待识别文本图像内弯曲文本的弯曲边界关键点，确定对应的弯曲文本边界线；对所述弯曲文本边界线形成的文本弯曲区域进行水平转换，得到对应的水平文本识别区域；利用单独训练的水平文本识别模型，识别所述水平文本识别区域内的文本内容。本申请通过弯曲文本边界线形成的文本弯曲区域，无需在弯曲文本识别时对除真正的文本内容之外的其他图像特征进行分析，确保弯曲文本识别的文本特征精确度，然后通过单独训练的水平文本识别模型，进一步提高弯曲文本识别的准确性和高效性。
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