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公开(公告)号:CN119169139A
公开(公告)日:2024-12-20
申请号:CN202411328480.4
申请日:2024-09-23
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor: 赵诗云
Abstract: 本说明书公开了一种图像的生成方法、装置、存储介质及电子设备,所述方法包括:响应于用户的输入操作,确定用户输入的描述文本,并确定描述文本对应的文本特征。再根据文本特征,确定描述文本对应的风险类型。之后,获取预先构建的风险类型对应的安全特征,再根据安全特征,对文本特征进行调整。将调整后的文本特征输入文生图模型,确定描述文本对应的图像。通过描述文本对应的风险类型的安全特征,对文本特征进行调整,再基于调整后的文本特征生成图像,以避免生成的图像存在有风险的内容,降低内容风险。
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公开(公告)号:CN116935176A
公开(公告)日:2023-10-24
申请号:CN202310872905.7
申请日:2023-07-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了图像处理方法及装置,其中,一种图像处理方法包括:对待检测图像和待检测图像的重建图像进行特征提取,获得待检测图像的图像特征和重建图像的重建图像特征,并借助图像特征进行特征转换处理获得目标特征,将图像特征、重建图像特征和目标特征进行特征融合获得第一融合特征,以待检测图像的图像特征为依据构建特征关系网络,将第一融合特征与借助特征关系网络确定的像素关系特征进行特征融合,并根据特征融合获得的第二融合特征确定待检测图像的图像检测结果。
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公开(公告)号:CN118015441A
公开(公告)日:2024-05-10
申请号:CN202410077301.8
申请日:2024-01-18
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor: 赵诗云
Abstract: 本说明书实施例公开了一种篡改检测方法、装置、存储介质及电子设备,包括:对待检测图像进行特征提取处理,得到与待检测图像对应的第一特征图,然后基于第一特征图进行篡改边缘信息提取处理,得到待检测图像对应的篡改边缘特征图,以篡改边缘信息为引导,基于第一特征图和篡改边缘特征图融合生成第二特征图,最后基于第二特征图进行篡改检测,得到包含预测篡改区域的篡改检测图像。
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公开(公告)号:CN119296107A
公开(公告)日:2025-01-10
申请号:CN202411321613.5
申请日:2024-09-20
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V30/14 , G06V30/146
Abstract: 本说明书公开了一种文字识别方法、装置、存储介质及电子设备。在此方法中,获取待识别图像,确定待识别图像中包含的各待识别区域,针对每个待识别区域,根据确定出的该待识别区域所对应的字符类型,确定该待识别区域所适用的字典,并通过预设的识别模型,对待识别图像中每个待识别区域内所包含的文字信息进行识别,以及通过识别模型,得到该待识别区域中所包含的每个字符的候选识别结果,并针对该待识别区域中所包含的每个字符,从通过识别模型得到的该字符的候选识别结果中确定出位于该待识别区域所适用的字典中的识别结果,作为该字符的实际识别结果,根据待识别区域中所包含的每个字符的实际识别结果,确定针对待识别图像的文字识别结果。
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公开(公告)号:CN118212508A
公开(公告)日:2024-06-18
申请号:CN202410141245.X
申请日:2024-01-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V20/00 , G06V10/82 , G06V30/148 , G06V30/18 , G06V30/19
Abstract: 本说明书实施例公开了一种篡改检测方法、装置、存储介质及电子设备,包括:对待检测证件图像进行字符检测,得到从待检测证件中检测到的各第一字符以及各第一字符分别对应的字符位置,然后对第一字符进行字体表征提取处理,得到各第一字符分别对应的第一字体表征,以及根据第一字符对应的字符位置在位置表征映射表中确定与第一字符对应的第二字体表征,其中位置表征映射表包括字符位置和第二字体表征的映射关系,第二字体表征为对应字符位置处未被篡改的真实字符对应的字体表征,最后通过对比第一字体表征和第二字体表征之间的差异判断第一字符是否存在篡改,若待检测证件中存在被篡改的第一字符,则确定待检测证件被篡改。
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公开(公告)号:CN116664514A
公开(公告)日:2023-08-29
申请号:CN202310628033.X
申请日:2023-05-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V40/40 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例提供了一种数据处理方法、装置及设备,其中,该方法包括:基于预先训练的检测模型对目标图像进行图像特征提取处理,得到第一特征向量,基于预先训练的检测模型,对第一特征向量进行编码处理,得到第二特征向量,基于预先训练的检测模型中不同的特征提取层分别对第二特征向量进行特征提取处理得到的特征向量之间的相似度,确定第三特征向量,基于预先训练的检测模型,对第二特征向量进行解码处理,得到第四特征向量,并基于第三特征向量和第四特征向量,确定与目标图像对应的目标特征向量,基于预先训练的检测模型,对目标特征向量进行分类处理,得到目标图像的预测标签,以基于预测标签确定目标图像是否为篡改图像。
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