[發明專利]一種基于領域分析的金融產品圖片信息識別方法

有效

• 申請號: 201710458165.7
• 申請日: 2017-06-16
• 公開（公告）號: CN107423359B
• 公開（公告）日: 2020-05-29
• 發明（設計）人: 楊益明
• 申請（專利權）人: 興業數字金融服務（上海）股份有限公司
• 主分類號: G06F16/28
• 分類號: G06F16/28;G06F16/22;G06Q10/06;G06Q40/06
• 代理公司: 上海漢聲知識產權代理有限公司 31236
• 代理人: 郭國中

本發明公開了一種基于領域分析的金融產品圖片信息識別方法，包括如下步驟：數據準備工作，從各渠道匯總金融市場數據在數據倉庫中進行持久化，并對原始數據建立數據模型；用形式化的方法準確描述金融產品的領域模型，建立領域模型中模型屬性與金融市場數據倉庫中數據字段的關聯關系；識別用戶提供的金融產品圖片中所有位置連續的數值型變量；利用大數據分析平臺的大規模并行計算能力，根據領域模型計算輸出結果與領域模型屬性的匹配度，從而對金融產品圖片信息進行解讀。本發明降低普通用戶理解金融產品的門檻，提高了金融產品相關圖片信息的識別精度。

技術領域

本發明涉及到圖片識別領域，具體地，涉及到一種基于領域分析的金融產品圖片信息識別方法，通過對圖片中數值的識別、結合領域模型分析被識別數值之間的關聯關系，從而對該金融產品圖片進行準確解讀。

背景技術

金融產品具有專業性與嚴謹性的特點：專業性體現在擁有大量的專業術語與背后隱含的內在含義，使得未經專業訓練的普通公眾對于理解金融產品的消費與解讀存在門檻；嚴謹性體現在金融產品的各種屬性之間存在數理上的關聯關系，細小的誤差會造成失之毫厘謬以千里的結果。目前的OCR技術對于識別文字與數字有廣泛應用，但是對于金融產品圖片的識別無論在精度還是在解讀上均無法滿足要求。圖片識別技術，例如人臉識別、驗證碼識別，主要基于特征的比對技術，得到2張圖片的相似度值。

現有技術中不能夠準確識別金融產品圖片中各數值項代表的含義，也不能解讀金融產品圖片中各數值項之間的關聯關系，這樣就降低普通用戶理解金融產品的門檻。

發明內容

針對上述技術問題，本發明的目的在于提供一種基于領域分析的金融產品圖片信息識別方法，將圖片識別中的數字識別技術與領域模型相結合，能夠達到準確識別與解讀金融產品圖片信息的功效。

為實現上述目的，本發明是根據以下技術方案實現的：

一種基于領域分析的金融產品圖片信息識別方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟S1：數據準備工作，從各渠道匯總金融市場數據在數據倉庫中進行持久化，并對原始數據建立數據模型；

步驟S2：用形式化的方法準確描述金融產品的領域模型，建立領域模型中模型屬性與金融市場數據倉庫中數據字段的關聯關系；

步驟S3：識別用戶提供的金融產品圖片中所有位置連續的數值型變量；

步驟S4：利用大數據分析平臺的大規模并行計算能力，根據領域模型計算輸出結果與領域模型屬性的匹配度，從而對金融產品圖片信息進行解讀。

上述技術方案中，所述步驟S1包括：

步驟S101：定義目標數據的范圍，及獲取渠道；

步驟S102：從數據建模角度建立數據的實體對象、對象間的關系、對象的屬性列表，所述實體對象包括基金、指數，所述基金擁有凈值、歷史凈值集合、基金代碼屬性；

步驟S103：通過http、socket或向外部采購數據，獲取上一步驟所需要的數據，并持久化到數據倉庫中。

上述技術方案中，所述步驟S2包括：

步驟S201：從業務角度識別金融產品領域中的領域實體對象E、對象間的關系、對象的屬性集合；對象屬性集合分為2種類型：實體客觀事實的屬性F，代表隨客戶個體差異而可變的實體屬性P；客觀事實屬性F直接對應金融超市數據倉庫中的實體屬性；

步驟S202：使用形式化語言，建立領域實體屬性之間的關系集合FORMULA，formula為FORMULA中的一條規則；FORMULA由業務專家根據面向的金融產品來定義。規則f的形式為等式，formula中的變量來自于F和P。

步驟S203：建立領域實體客觀事實屬性F到數據實體屬性之間的映射關系。