(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111640879.2 (22)申请日 2021.12.2 9 (71)申请人 四川新网银行股份有限公司 地址 610094 四川省成 都市成都高新区吉 泰三路8号1栋1单 元26楼1-8号 (72)发明人 周成　 (74)专利代理 机构 成都智言知识产权代理有限 公司 51282 专利代理师 濮云杉 (51)Int.Cl. G06V 40/16(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06Q 50/26(2012.01) (54)发明名称 一种基于模型可视化的新特征自动预警方 法 (57)摘要 本发明公开了一种基于模型可视化的新特 征自动预警方法， 属于数据处理技术领域， 解决 了有关图像的新特征需要人工处理导致处理较 为麻烦且适应不了未来的新变化的问题， 其步骤 如下： 首先需要准备大量历史图片数据； 对历史 图片数据进行处理； 将图片划分为训练集和测试 集并使用训练集进行模型训练； 使用测试集进行 模型预测， 抽取每张图片的模型的第一层并进行 平均计算， 预测分类概率并进行可视化画图； 对 某一类的图片的可视化热力图结果进行叠加； 画 出每次得到的平均热力图， 发送 合成的最终结果 图给业务及模型人员并提示其关注颜色突出的 区域。 本发明不用人工而识别到新特征区域， 并 自动预报提醒相关业务人员注 意新动向， 减少人 工分析成本 。 权利要求书1页 说明书4页 附图2页 CN 114463806 A 2022.05.10 CN 114463806 A 1.一种基于模型 可视化的新特 征自动预警方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 步骤1： 收集历史图片数据， 并对不同的图片分别对应设置一个业 务标签； 步骤2： 对历史图片进行处理， 得到图片大小统一且图片中的人脸大小统一的历史图 片； 步骤3： 将处 理后的历史图片划分为训练集和 测试集， 并使用训练集进行模型训练； 步骤4： 模型训练完成之后， 使用测试集进行模型预测， 抽取每张历史图片的模型预测 中的模型第一层的计算结果， 并对所有的计算结果进行平均计算， 预测 业务标签的分类概 率并绘制出 可视化热力图， 绘制出模型 学习到的特 征关注区域； 步骤5： 对同一类的历史图片的可视化热力图结果进行叠加， 并得到平均热力图； 步骤6： 重复上述步骤1 ‑5， 绘出每次得到的平均热力图， 将平均热力图合成最终的结果 图， 以不同显示颜色的方式表示出相关人员需关注的区域。 2.根据权利要求1所述的一种基于模型可视化的新特征自动预警方法， 其特征在于， 所 述步骤2的具体步骤为： 步骤2.1： 进行人脸定位检测， 找到人脸位置并标记出人脸检测框以及左眼、 右眼、 鼻尖 和嘴唇两端5个位置； 步骤2.2： 根据标记出的人脸位置坐标， 将人脸放大或缩小形成统一的大小， 保持人脸 大小不变， 将人脸所在的图片扩展或裁 剪形成统一的大小。 3.根据权利要求1所述的一种基于模型可视化的新特征自动预警方法， 其特征在于， 所 述步骤3中， 训练集和测试集中划分的历史图像为随机划分， 并且训练集和测试集划分的历 史图像数量比例为 4:1。 4.根据权利要求1所述的一种基于模型可视化的新特征自动预警方法， 其特征在于， 所 述步骤3中， 设置最大训练次数， 模型训练达 到最大训练次数时自动停止训练。 5.根据权利要求1所述的一种基于模型可视化的新特征自动预警方法， 其特征在于， 所 述步骤3中的模型选用vit_base_patc h16_224的模型进行测试和训练。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114463806 A 2一种基于模型可视化的新 特征自动预警方 法 技术领域 [0001]本发明属于数据处理技术领域， 具体属于一种基于模型可视化的新特征自动预警 方法。 背景技术 [0002]一般金融机构在开展业务的过程中， 需要对客户的申请当时的意愿、 状态进行辅 助核查， 以判断客户是否受中介人员指导、 是否被电信诈骗， 以尽可能保护客户财产安全， 及分析客户参与申请但资料不合格的原因。 经客户授权影像采集后(一般为图像)， 除了核 查是否是本人申请外， 还需提示客户风险因素。 这类风险因素， 除了通过告知客户一些典型 的中介指导、 电信诈骗方法的案例外， 还可以通过对申请当时的影像识别， 针对 具体情况提 示客户风险。 例如， 身边有其他人可提示注意证件安全并防范陌生人， 光线暗可提示开灯 等， 甚至提示资料不合格， 以尽可能提升客户体验。 而这些提示的特征， 往往需要人工提前 去设计， 大量的特 征设计未必能适应未来的新变化。 [0003]有关图像的新特征采用专家经验去制定特征规则， 这需要反复思考可能出现的情 况， 并对可能的情况设计规则； 而有些情况是难以提前预料到。 可能存在脸部部分遮挡， 相 关特征规则一定程度失效， 以前的检查方式可能会给客户办理业 务时带来 不便。 发明内容 [0004]针对现有技术中有关图像的新特征需要人工处理导致处理较为麻烦且适应不了 未来的新变化的问题， 本发明提供一种基于模型可视化的新特征自动预警方法， 其 目的在 于： 本发明不用人工而识别到新特征区域， 并自动预报提醒相关业务人员注意新动向。 利用 大数据的深度学习方法， 通过历史累积的数据， 动态更迭新特征预警， 以减少人工分析成 本。 [0005]本发明采用的技 术方案如下： [0006]一种基于模型 可视化的新特 征自动预警方法， 包括如下步骤： [0007]步骤1： 收集历史图片数据， 并对不同的图片分别对应设置一个业 务标签； [0008]步骤2： 对历史图片进行处理， 得到图片大小统一且图片中的人脸大小统一的历史 图片； [0009]步骤3： 将处理后的历史图片划分为训练集和测试集， 并使用训练集进行模型训 练； [0010]步骤4： 模型训练完成之后， 使用测试集进行模型预测， 抽取每张历史图片的模型 预测中的模型第一层的计算结果， 并对所有的计算结果进行平均计算， 预测 业务标签的分 类概率并绘制出 可视化热力图， 绘制出模型 学习到的特 征关注区域； [0011]步骤5： 对同一类的历史图片的可视化热力图结果进行叠加， 并得到平均热力图； [0012]步骤6： 重复上述步骤1 ‑5， 绘出每次得到的平均热力图， 将平均热力图合成最终的 结果图， 以不同显示颜色的方式表示出相关人员需关注的区域。说　明　书 1/4 页 3 CN 114463806 A 3