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公开(公告)号：CN113467618B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202110807468.1
申请日：2021-07-16
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F3/01 , G06F3/04847 , G06F3/04883
Abstract: 本说明书实施例涉及一种采集滑动手势的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：在屏幕阅读器运行状态下，应用程序执行以下滑动手势采集操作：首先，响应于接收到操作系统基于用户对目标视图所做的按压操作捕获到的第一事件，发送用于提示用户进行滑动操作的第一提示信息。之后，接收操作系统基于用户对目标视图所做的滑动操作捕获到的第二事件，以及接收操作系统基于用户对目标视图所做的按压释放操作捕获的第三事件。最后，根据第一事件、第二事件和第三事件生成滑动手势数据。
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公开(公告)号：CN111144091B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN201911213507.4
申请日：2019-12-02
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/24 , G06F40/205 , G06Q30/01
Abstract: 本说明书提供了客服成员的确定方法、装置以及群成员身份的确定方法。在一个实施例中，客服成员的确定方法通过获取并根据目标客服群中预设时间段的聊天记录，先确定出在预设时间段内群成员所发布的文本数据的动作类型，以及文本数据与预设的邻近范围内的其他文本数据之间的关联关系；再根据文本数据的动作类型，以及文本数据与预设的邻近范围内的其他文本数据之间的关联关系，从在预设时间段发布过文本数据的成员中筛选出候选成员；进而，确定出候选成员的行为特征数据，再根据上述行为特征数据，从候选成员中确定出客服成员。从而能够高效地从客服群的群成员中识别确定出身份为客服的成员。
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公开(公告)号：CN111144091A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911213507.4
申请日：2019-12-02
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F40/205 , G06Q30/00
Abstract: 本说明书提供了客服成员的确定方法、装置以及群成员身份的确定方法。在一个实施例中，客服成员的确定方法通过获取并根据目标客服群中预设时间段的聊天记录，先确定出在预设时间段内群成员所发布的文本数据的动作类型，以及文本数据与预设的邻近范围内的其他文本数据之间的关联关系；再根据文本数据的动作类型，以及文本数据与预设的邻近范围内的其他文本数据之间的关联关系，从在预设时间段发布过文本数据的成员中筛选出候选成员；进而，确定出候选成员的行为特征数据，再根据上述行为特征数据，从候选成员中确定出客服成员。从而能够高效地从客服群的群成员中识别确定出身份为客服的成员。
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公开(公告)号：CN117095454A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310867744.2
申请日：2023-07-13
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06F40/58 , G06N3/0455
Abstract: 本说明书实施例公开了一种手语识别方法，包括：获取待识别视频流，所述待识别视频流包括连续的手语动作图像序列；获取所述待识别视频流中每个所述手语动作图像序列对应的手部运动姿态序列；将所述待识别视频流输入预先训练的第一识别模型，得到第一识别结果；所述第一识别结果包括每个目标词语在预设词表中的第一概率分布；将所述手部运动姿态序列输入预先训练的第二识别模型，得到第二识别结果；所述第二识别结果包括每个所述目标词语在所述词表中的第二概率分布；基于所述第一识别结果和所述第二识别结果，确定目标文本。相应地，本发明公开了手语识别装置以及相应的交互系统和电子设备。
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公开(公告)号：CN117095440A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311011409.9
申请日：2023-08-10
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书一个或多个实施例公开了一种基于隐私计算的风险识别方法、装置及电子设备。该方法首先获取待查询的目标人脸特征和目标人脸特征对应的目标证件信息，基于混淆电路对目标人脸特征进行隐私保护处理、同态加密处理，得到同态加密后的目标人脸特征；其次基于同态加密后的目标人脸特征生成查询请求，并将查询请求发送给服务器；然后接收服务器发送的匹配结果和每个人脸特征对应的基于shamir秘密共享算法加密和同态加密后的用户证件信息，并基于该用户证件信息分别确定第一人脸特征及其对应的同态加密后的用户证件信息；最后判断目标人脸特征对应的目标证件信息与第一人脸特征对应的同态加密后的用户证件信息是否一致。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117093986A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310868829.2
申请日：2023-07-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F21/55 , G06N3/092 , G06N3/0442
Abstract: 本说明书实施例公开了一种交互式攻击测试方法，包括对目标终端中部署的人机识别模型进行至少一次攻击；其中，每一次攻击包括：基于攻击策略模型确定攻击策略，所述攻击策略包括执行预设交互动作的动作参数；通过机械臂抓取所述目标终端，并基于所述攻击策略对所述目标终端执行所述交互动作，以实现对所述目标终端中部署的人机识别模型的攻击；基于所述人机识别模型针对所述攻击的响应，确定奖励；基于所述目标终端在被攻击过程中的姿态数据，确定环境信息；采用强化学习，基于所述奖励和所述环境信息更新所述攻击策略模型，以得到新的攻击策略。相应地，本发明公开了优化方法及装置。
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公开(公告)号：CN116737268A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310707919.3
申请日：2023-06-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F9/445
Abstract: 本说明书一个或多个实施例公开了一种应用程序的处理方法及装置，该方法首先获取预设时间周期内终端设备的传感器采集的传感数据，然后将所采集的传感数据输入预先训练的匹配模型中，通过匹配模型对传感数据进行拟合处理生成终端设备的运动行为，并基于预先存储的基准行为映射关系和所生成的运动行为，确定与终端设备相匹配的应用程序或应用程序的功能，最后，启动与终端设备相匹配的应用程序或应用程序的功能。
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公开(公告)号：CN111353290B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202010126592.7
申请日：2020-02-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F40/194 , G06F40/126 , G06F18/22 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N20/00 , H04L51/02 , H04L51/04
Abstract: 本说明书实施例公开了一种自动响应用户询问的方法和系统，所述方法包括：获取用户的询问内容以及所述询问对应的至少一个特征参数；基于所述用户的询问内容从知识库中确定至少一个候选问题以及所述至少一个候选问题对应的回答；基于所述用户的询问内容、所述至少一个候选问题以及所述询问对应的至少一个特征参数，采用判断模型判断所述至少一个候选问题对应的回答使得所述用户满意的信心分；判断所述信心分是否大于预设阈值，是则输出所述至少一个候选问题对应的回答；否则执行相应的提醒动作。
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公开(公告)号：CN112580619B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202011516219.9
申请日：2020-12-21
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V10/22 , G06V10/26 , G06V30/148 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06F40/126 , G06F40/232 , G06N3/04
Abstract: 本说明书实施例提供了对识别结果进行辅助修改的方法和装置。根据实施例的方法，首先将通过终端设备识别得到的参考识别结果对应输出到预先根据语义特征划分好的语义分割单元中，通过将从语义分割单元中输出的与参考识别结果相关的目标文本输入到预先训练的修改结果预测模型中，该修改结果预测模型通过至少两组样本集训练得到，每一组样本集中包括一个样本目标文本与一个样本识别结果，此后，用户可以根据从修改结果预测模型中输出的辅助修改结果完成对识别结果的修改。
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公开(公告)号：CN112580619A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011516219.9
申请日：2020-12-21
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06K9/20 , G06K9/34 , G06K9/62 , G06F40/126 , G06F40/232 , G06N3/04
Abstract: 本说明书实施例提供了对识别结果进行辅助修改的方法和装置。根据实施例的方法，首先将通过终端设备识别得到的参考识别结果对应输出到预先根据语义特征划分好的语义分割单元中，通过将从语义分割单元中输出的与参考识别结果相关的目标文本输入到预先训练的修改结果预测模型中，该修改结果预测模型通过至少两组样本集训练得到，每一组样本集中包括一个样本目标文本与一个样本识别结果，此后，用户可以根据从修改结果预测模型中输出的辅助修改结果完成对识别结果的修改。
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