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公开(公告)号：CN114819142B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210406287.2
申请日：2022-04-18
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种拍屏图像识别及其模型的训练方法、装置和电子设备，该方法包括：对原始图像进行特征解耦以得到原始图像的拍屏特征，所述拍屏特征至少包括边框特征、摩尔纹特征、反光特征和其他拍屏特征；基于原始图像的拍屏特征进行特征融合得到原始图像的融合特征；基于多个不同原始图像对应的融合特征和所述多个不同原始图像对应的拍屏标签，对拍屏图像识别模型进行训练，得到所述拍屏图像识别模型。
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公开(公告)号：CN115618964B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202211320460.3
申请日：2022-10-26
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N20/00
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练的方法、装置、存储介质及电子设备。该模型训练的方法包括：获取样本数据，将所述样本数据输入待训练的数据处理模型中，得到各候选处理结果，以及每个候选处理结果对应的概率，从所述各候选处理结果中确定与所述样本数据对应的标签信息不匹配的目标结果，根据每个目标结果对应的概率，确定每个目标结果对应的权重，根据每个候选处理结果对应的概率以及所述权重，确定损失值，并根据所述损失值，对所述数据处理模型进行训练。
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公开(公告)号：CN115600157B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211508343.X
申请日：2022-11-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/25
Abstract: 本说明书公开了一种数据处理的方法、装置、存储介质及电子设备。该数据处理的方法包括：获取待处理数据，其中，所述待处理数据中包含有至少一种类型的数据，针对所述待处理数据中包含的每种类型的数据，确定该类型的数据对应的数据特征，并按照预设的特征尺度，从所述数据特征中提取出各子特征，作为该类型的子特征，针对每个子特征，通过预设的识别模型识别该子特征得到的识别结果，将识别结果之间满足预设关联程度的不同类型的子特征进行融合，得到各融合子特征，根据各融合子特征，对所述待处理数据进行处理。
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公开(公告)号：CN115600157A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211508343.X
申请日：2022-11-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司(CN)
IPC: G06F18/25
Abstract: 本说明书公开了一种数据处理的方法、装置、存储介质及电子设备。该数据处理的方法包括：获取待处理数据，其中，所述待处理数据中包含有至少一种类型的数据，针对所述待处理数据中包含的每种类型的数据，确定该类型的数据对应的数据特征，并按照预设的特征尺度，从所述数据特征中提取出各子特征，作为该类型的子特征，针对每个子特征，通过预设的识别模型识别该子特征得到的识别结果，将识别结果之间满足预设关联程度的不同类型的子特征进行融合，得到各融合子特征，根据各融合子特征，对所述待处理数据进行处理。
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公开(公告)号：CN112949752B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202110322500.7
申请日：2021-03-25
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种业务预测系统的训练方法。在该方法中的第一阶段，先利用源域丰富的标签信息，训练源域与目标域共享的强特征提取器，之后将其应用于目标域；在第二阶段，利用经由训练后的特征提取器从目标域样本中提取出的强特征，以及目标域样本中的原始特征和业务标签，对针对目标域对象的业务预测模型进行有监督地训练。由此，第一阶段中训练出的强特征提取器和第二阶段中训练出的业务预测模型，构成应用于目标域的业务预测系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113837257A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111081576.1
申请日：2021-09-15
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提供一种目标检测模型的训练方法以及目标检测方法，目标检测时，不仅是基于图像本身，还将图像的描述文本同样作为目标检测时的考虑因素。在训练目标检测模型时，先获取训练样本集，任一训练样本包括：一张图像、该图像的描述文本、目标物体在图像中的位置信息、目标物体的类别信息，其中，任一图像中包含至少一种目标物体、对应的描述文本中包含对该至少一种目标物体的描述。确定初始目标检测模型，其中，目标检测模型以图像及其描述文本为输入、以目标物体在图像中的位置信息及目标物体的类别信息为输出。然后利用训练样本集合对所述目标检测模型进行迭代更新，直到满足预设条件。
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公开(公告)号：CN110728375B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201910982730.9
申请日：2019-10-16
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N20/00
Abstract: 本说明书实施例提供一种多个计算单元联合训练逻辑回归模型的方法和装置，其中主计算单元中存储样本的第一部分特征和样本标签，从计算单元存储样本的第二部分特征。在联合训练的迭代过程中，针对采样的任意样本，主计算单元和从计算单元各自根据本地存储的该样本的特征部分和模型参数部分，得到部分处理值。主计算单元汇总各个部分处理值后，根据总处理值，该样本的标签值，以及之前采样该样本时存储的梯度值，采用方差约减方式得到不泄露标签值的中间值，并将其发送给从计算单元。于是，各个计算单元可以根据该中间值更新模型参数，进行后续迭代。
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公开(公告)号：CN111291282A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010390982.5
申请日：2020-05-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/9537 , G06Q20/14 , G06Q20/32 , G06Q50/26
Abstract: 本说明书提供一种推荐乘车补登站点的方法及装置和电子设备。所述方法包括：在当前乘车渠道响应于用户的进站请求发现该用户需要补登上一次出站站点时，查询当前乘车渠道内存储的该用户上一次乘车记录的用户乘车数据；基于多方安全排序算法，按照时间顺序对存储在其它乘车渠道内该用户上一次乘车记录的用户乘车数据和当前乘车渠道内的用户乘车数据进行排序；其中，多方安全排序算法用于在其它乘车渠道不发送存储的用户乘车数据的情况下，确定当前乘车渠道和其它乘车渠道的用户乘车数据之间的排序结果；根据排序结果中每个用户乘车数据对应的站点名称，向用户推荐补登站点。由于多方安全排序过程中用户乘车数据不出域，从而保护了用户的隐私。
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公开(公告)号：CN111078880B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN201911272849.3
申请日：2019-12-12
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06Q10/0635 , G06Q40/04
Abstract: 本说明书提供子应用的风险识别方法以及装置，其中所述子应用的风险识别方法，应用于第三方应用，包括：获取搭载于第三方应用并依赖所述第三方应用运行的子应用的属性数据；通过对所述属性数据进行预处理，获得各个风险识别维度的风险识别数据；将所述各个风险识别维度的风险识别数据分别输入至所述各个风险识别维度对应的风险识别模型，对所述子应用在所述各个风险识别维度进行风险识别，获得所述各个风险识别模型输出的所述各个风险识别维度的风险评分；根据所述各个风险识别维度的风险评分计算所述子应用的风险总评分，并基于所述风险总评分确定所述子应用的风险识别结果。
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公开(公告)号：CN116415961A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310183941.2
申请日：2023-02-23
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 郑霖
Abstract: 本说明书公开了一种信息验证的方法、装置、存储介质和电子设备，根据商户发送的验证请求，获取所述商户输入的验证文本和所述商户采集的验证图像，分别验证所述验证文本的文本质量和所述验证图像的图像质量，若所述文本质量满足预设的第一条件，则提取所述验证文本中的有效信息，若所述图像质量满足预设的第二条件，则提取所述验证图像中的文本信息，根据所述有效信息及所述文本信息，对所述商户进行信息验证。本方法通过机器自动验证的方式，先验证文本质量以及验证图像质量，再对验证文本及验证图像进行交叉验证，对商户信息进行多维度验证，提高信息验证效率。
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