CN111339894A - 一种数据处理、风险识别方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例公开了一种数据处理、风险识别方法、装置、设备及介质，数据处理方法包括：获取视频数据；判定所述视频数据对应的场景数据；根据所述场景数据判定所述视频数据对应的风险数据，所述风险数据用于判定所述视频数据对应的目标对象办理业务和/或操作是否存在风险。

Description

一种数据处理、风险识别方法、装置、设备及介质

技术领域

本说明书涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据处理、风险识别方法、装置、设备及介质。

背景技术

在众多实际应用场景中，为了确保用户以及业务提供方的权益，在用户办理某些业务或某些操作时，需要进行风险识别和/或确认用户资质。

发明内容

本说明书实施例提供一种数据处理、风险识别方法、装置、设备及介质，用以解决如何更好进行数据处理和/或风险识别的技术问题。

为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：

本说明书实施例提供一种数据处理方法，包括：

获取视频数据；

判定所述视频数据对应的场景数据；

根据所述场景数据判定所述视频数据对应的风险数据，所述风险数据用于判定所述视频数据对应的目标对象办理业务和/或操作是否存在风险。

本说明书一实施例中，所述场景数据包括场景类型数据和/或场景位置数据和/或所述目标对象的状态数据。

本说明书一实施例中，所述场景数据包括场景类型数据，所述场景类型数据包括家庭场景和/或代拍场景。

本说明书一实施例中，所述场景数据包括家庭位置和/或非家庭位置。

本说明书一实施例中，根据所述场景数据判定所述视频数据对应的风险数据包括：

若所述场景数据包括家庭场景，则判定所述场景数据对应的整洁度数据；

根据所述整洁度数据判定所述视频数据对应的风险数据。

本说明书一实施例中，所述风险数据包括场景风险，根据所述整洁度数据判定所述视频数据对应的风险数据包括：

根据所述整洁度判定所述视频数据是否存在场景风险；

和/或，

所述风险数据包括生活状态风险，根据所述整洁度数据判定所述视频数据对应的风险数据包括：

根据所述整洁度判定所述视频数据是否存在生活状态风险。

本说明书一实施例中，所述风险数据包括场景风险，根据所述场景数据判定所述视频数据对应的风险数据包括：

若所述场景数据包括代拍场景，则判定所述视频数据存在场景风险。

本说明书一实施例中，若判定所述视频数据对应的目标对象办理业务存在风险，则输出风险提示信息。

本说明书一实施例中，根据所述场景数据判定所述视频数据对应的风险数据包括：

根据所述场景数据判定所述视频数据对应的目标对象与业务办理登记对象的匹配数据，所述匹配数据属于风险数据。

本说明书一实施例中，根据所述场景数据判定所述视频数据对应的目标对象与业务办理登记对象的匹配数据包括：

对比所述视频对象对应的场景数据和业务办理登记对象对应的场景数据；

根据对比结果判定所述目标对象和所述登记对象的匹配数据。

本说明书一实施例中，所述场景数据包括所述视频数据对应的目标对象；

根据所述场景数据判定所述视频数据对应的目标对象与业务办理登记对象的匹配数据包括：

获取所述目标对象的特征图像，对比所述目标对象的特征图像和业务办理登记对象的特征图像；

根据对比结果判定所述目标对象和所述登记对象的匹配数据。

本说明书一实施例中，所述场景数据包括所述视频对应的目标对象的状态数据；

根据所述场景数据判定所述视频数据对应的目标对象与业务办理登记对象的匹配数据包括：

对比所述目标对象的状态数据和业务办理登记对象的状态数据；

根据对比结果判定所述目标对象和所述登记对象的匹配数据。

本说明书一实施例中，所述风险数据包括所述视频对应的目标对象是否属于风险人群，所述场景数据包括所述目标对象的状态数据；

根据所述场景数据判定所述视频数据对应的风险数据包括：

根据所述状态数据判定所述视频数据对应的目标对象的人群属性；

根据所述人群属性确定所述目标对象是否属于风险人群。

本说明书一实施例中，判定所述视频数据对应的场景数据包括：

根据所述视频数据的视频背景判定所述视频数据对应的场景数据。

本说明书一实施例中，获取视频数据包括：

使用图像采集设备拍摄目标对象以获取视频数据。

本说明书一实施例中，所述风险数据用于判定所述视频数据对应的目标对象是否具有业务办理资质。

本说明书实施例提供一种风险识别方法，包括：

判定目标对象对应的操作是否需要风险识别；

若是，则获取针对所述目标对象的视频数据；

判定所述视频数据对应的场景数据；

根据所述场景数据判定所述视频数据对应的风险数据，根据所述风险数据判定所述操作是否存在风险和/或所述目标对象是否具有所述操作的办理资质。

本说明书实施例提供一种数据处理装置，包括：

视频模块，用于获取视频数据；

场景模块，用于判定所述视频数据对应的场景数据；

风险模块，用于根据所述场景数据判定所述视频数据对应的风险数据，所述风险数据用于判定所述视频数据对应的目标对象办理业务和/或操作是否存在风险。

本说明书实施例提供一种风险识别装置，包括：

操作识别模块，用于判定目标对象对应的操作是否需要风险识别；

视频模块，用于若判定目标对象对应的操作需要风险识别，则获取针对所述目标对象的视频数据；

场景模块，用于判定所述视频数据对应的场景数据；

风险模块，用于根据所述场景数据判定所述视频数据对应的风险数据，根据所述风险数据判定所述操作是否存在风险和/或所述目标对象是否具有所述操作的办理资质。

本说明书实施例提供一种数据处理设备，包括：

至少一个处理器；

以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，使所述至少一个处理器能够执行上述的数据处理方法。

本说明书实施例提供一种风险识别设备，包括：

至少一个处理器；

以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，使所述至少一个处理器能够执行上述的风险识别方法。

本说明书实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器执行时实现上述的数据处理方法。

本说明书实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器执行时实现上述的风险识别方法。

本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

通过对视频数据的分析获得对应的场景数据，根据场景数据确定视频数据对应的风险数据，根据所述风险数据判定操作是否存在风险和/或目标对象是否具有办理资质，可以有效确保所得到的风险数据的准确性，从而有效提高数据处理和风险识别结果的准确性；从外部环境角度对视频数据进行分析，从而得到风险数据，为风险识别和用户资质的分析提供了有效的数据支持，从而有效提高了风险识别和用户资质确认的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对本说明书实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本说明书第一个实施例中的数据处理方法的流程示意图。

图2是本说明书第二个实施例中的风险识别方法的流程示意图。

图3是本说明书第三个实施例中的数据处理装置的结构示意图。

图4是本说明书第四个实施例中的风险识别装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

在众多实际应用场景中，为了确保用户以及业务提供方的权益，在用户办理某些业务或某些操作时，需要进行风险识别和/或确认用户资质。用户资质信息用于确定用户是否具备办理某些业务的资质，用户资质信息包含的越全面，根据用户资质信息来确定的用户资质就越准确。

在现有技术中，通常是通过人工方式采集当前用户的多种描述信息(例如，当前用户的身份证明、家庭状况、工作状况、财产状况等)，通过对用户描述信息的认证以及分析来获取当前用户的用户资质信息，并最终通过对用户资质信息的分析来确认当前用户的资质。用户资质信息的全面性以及真实性会直接影响到用户资质的确认结果的准确性。

然而，由于用户描述信息通常为私人性质的数据并涵盖个人生活的方方面面，因此，获取足够全面有效的用户资质信息存在很大的执行难度(例如，缺乏获取渠道或者获取信息所消耗的工作量过大)。在用户资质信息的获取过程中，不仅很多种类的用户资质信息无法顺利获取，而且即使是可以获取的用户资质信息也存在真实性质疑，这就严重影响了用户资质的确认结果的准确性。

在实际的应用场景中，用户当前的状态可以作为某些用户资质确认的重要参考因素。例如，某些业务的办理需要办理人在完全了解所有业务细节并经过深思熟虑后决定办理的，这样才能确保业务办理后，办理人能够认真履行与业务相关的义务；或者，某些业务需要办理人在没有外界因素干扰下，自行决定办理，这样才能确保业务办理的合法性。因此，在某些确认用户资质的流程中，确认用户当前状态(或获取可以证明用户当前状态的用户资质信息)是相当重要的一个环节。

进一步的，在实际的应用场景中，用户当前所处的环境会侧面的体现用户的当前状态。例如，当用户身处吵闹的街头时，可以近似认定用户当前状态无法进行认真冷静的思考；当用户身处偏僻荒凉的环境中时，用户自身的安全程度就存在疑问，其有很大可能存在外界因素干扰。

基于上述分析，在本说明书一实施例中，使用目标对象所处场景的风险状态描述来描述用户在该环境中执行业务操作时所可能存在的风险，将目标对象所处场景的风险状态描述作为风险识别和/或用户资质信息的一部分。通过获取目标对象所处场景的风险状态描述，来作为风险识别和/或用户资质的有力数据支持。由于目标对象所处场景的风险状态描述可以有效地体现用户当前的状态，并且，目标对象所处场景的确认相对较为容易，因此，将目标对象所处场景的风险状态描述作为用户资质信息的一部分可以有效提高用户资质确认结果的准确性。

根据本说明书实施例的方法，从外部环境角度对视频数据进行分析，从而获取针对场景风险度的用户资质信息，为用户资质的分析提供了有效的数据支持，从而有效提高了用户资质确认结果的准确性。

进一步的，随着网络技术的发展，用户资质信息的获取通常采用在线方式，通过电子照片、电子文档的方式传输。业务提供方往往不是直接面对用户，其也就无法直接确认用户当前所处的场景，这就使得用户所处的场景信息需要用户自身提交，这就存在真实性质疑。

针对上述问题，本说明书一实施例将视频数据作为用户资质信息的来源，通过对用户所提交的视频数据进行分析，来获取用户当前所处环境的风险状态描述。由于视频数据的伪造难度远远高于电子照片、电子文档，因此通过视频数据而获取的用户资质信息的可信度也就远远高于通过电子照片、电子文档所获取的用户资质信息。根据本说明书实施例的方法，通过视频数据获取用户资质信息，可以有效确保获取到的用户资质信息的可信度。

根据本说明书实施例的方法，通过对视频数据的分析获取用户资质信息，可以有效确保获取到的用户资质信息的可信度，从而有效提高了用户资质确认结果的准确性。

以下结合附图，详细说明本说明书各实施例提供的技术方案。

如图1所示，本说明的第一个实施例提供了一种数据处理方法，包括：

S101：获取视频数据；

本实施例中，视频数据可以是与目标对象(即办理某个或某些指定业务或执行某项或某些项指定操作的用户)相对应，即目标对象存在于视频数据中。视频数据可以通过图像采集设备来生成，且可以使用图像采集设备拍摄目标对象以生成视频数据，以满足视频数据与目标对象对应的要求，同时确保获取到的视频数据能够正确反映目标对象的状态，避免使用预先录制的视频可能出现的不准确性。

本实施例中，可以通过数据调用来获取生成的上述视频数据，本实施例对此不作限定。

S103：判定所述视频数据对应的场景数据；

通过解析视频数据，可以获取视频数据对应的场景数据，即视频数据中所展示出来的目标对象所处场景的场景数据。具体的，可以根据视频数据的视频背景判定所述视频数据对应的场景数据。

本实施例中，视频数据对应的场景数据可以包括场景类型数据和/或场景位置数据和/或所述目标对象的状态数据。

所述场景类型数据包括家庭场景和/或代拍场景，这里的家庭场景可以指视频数据中的场景布置是目标对象的家庭；这里的代拍场景可以指视频数据非目标对象拍摄或非指定的设备拍摄或非指定人员拍摄。

所述场景位置数据包括家庭位置和/或非家庭位置(例如商超)，这里的家庭位置可以是指目标对象的家庭。

所述目标对象的状态数据可以是指目标对象的年龄和/或衣着。

S105：根据所述场景数据判定所述视频数据对应的风险数据，所述风险数据用于判定所述视频数据对应的目标对象办理业务和/或操作是否存在风险。

本实施例中，可以解析上述场景数据，根据场景数据判定视频数据对应的风险数据。这里的风险数据可以看作(目标对象的)风险状态描述，风险状态描述可以用于描述用户在视频数据中所展示出来的环境中执行业务操作时所可能存在的风险，并可以将风险状态描述作为用户资质信息输出。

在实施例中，在解析场景信息的过程中，可以基于预设规则解析场景信息。预设规则可以根据用户执行业务操作所需的环境要求所制定。例如，在某些金融业务操作环境要求中，要求执行业务操作的用户必须处于安全、安静、没有外部干扰的环境中，据此可以制定相应的规则，例如解析场景数据，确定场景数据是否符合安全、安静、没有外部干扰。预设规则可以根据目标对象与场景的相关性制定。

本实施例中，从外部环境角度对视频数据进行分析，从而获取针对场景风险度的用户资质信息，为用户资质的分析提供了有效的数据支持，从而有效提高了用户资质确认结果的准确性；进一步的，根据本说明书实施例的方法，通过对视频数据的分析获取用户资质信息，可以有效确保获取到的用户资质信息的可信度，从而有效提高了用户资质确认结果的准确性。

本实施例中，目标对象所处场景的风险状态描述是对目标对象所处场景的风险程度进行的描述。风险状态描述是一个参考量，如果风险状态描述表述存在场景风险，那并不等于目标对象一定不具备办理业务的资质，只是说明目标对象可能不具备办理资质，需要进行进一步的资质分析认定。在进行用户资质确定时，风险状态描述可以作为用户资质判定的主要因素或是辅助因素。还可以综合风险状态描述以及其他用户资质信息对用户资质进行判定，而不是仅以风险状态描述对用户资质进行判定。

具体的，在获取场景信息的过程中，获取目标对象所处场景的场景类型和/或场景位置；在获取风险状态描述的过程中，根据目标对象所处场景的场景类型和/或场景位置判断目标对象所处场景是否为预定义的风险异常场景。

例如，在一应用场景中，办理某业务需要办理人在完全了解所有业务细节并经过深思熟虑后决定办理。那么，如果办理人处在不能认真思考的环境中，其在该环境下做出的业务办理决定就是有风险的。也就是说，处于不能认真思考的环境中的办理人就不具备足够的用户资质来办理当前业务。因此，在本应用场景中，将不能令人认真思考的场景定义为风险异常场景，判断目标对象是否处于风险异常场景，就可以进一步判断目标对象当前是否具备办理业务的资质。

例如，在开通支付账户或资金账户的应用场景中，某些特殊环境场景(例如某些推销场所)，推销人员会以送礼品的方式邀请人用新手机号码注册支付账户或资金账户，并引导其开通支付账户或资金账户。这种情况下就存在支付账户或资金账户的账号被推销人员掌握的风险。因此，在一应用场景中，预定义推销场所(可以定义具体的场所为推销场所，例如商超)为风险场景。在目标对象期望开通支付账户或资金账户时，获取目标对象对应的视频数据，判定视频数据对应的场景数据，根据场景数据判断目标对象是否在风险场景。如果在，那么目标对象就存在办理资质不足的可能，需要进一步分析确认。

在实际应用场景中，一个人所处生活环境的整洁状态可以反映其生活状态(生活质量)，生活状态差(生活质量低)的用户往往更容易存在资质风险。前面已经说到，可以判定场景数据包括家庭场景和/或代拍场景(非家庭场景)，本实施例中，根据所述场景数据判定所述视频数据对应的风险数据包括：

若所述场景数据包括家庭场景，则判定所述场景数据对应的整洁度数据(包括但不限于场景整洁度和目标对象个人整洁度)；根据所述整洁度数据判定所述视频数据对应的风险数据。

本实施例中，所述场景数据包括场景风险，存在场景风险即视频数据中展现出来的场景(对于执行指定操作或办理指定业务)存在风险，下同。根据所述整洁度数据判定所述视频数据对应的风险数据包括：根据所述整洁度可以判定目标对象的生活状态，从而判定所述视频数据是否存在场景风险。

和/或，

所述风险数据包括生活状态风险，存在场景风险即视频数据中展现出来的场景所反映的生活状态(对于执行指定操作或办理指定业务)存在风险。根据所述整洁度数据判定所述视频数据对应的风险数据包括：

根据所述整洁度判定所述视频数据是否存在生活状态风险。

在实际应用场景中，很多业务要求办理人独立办理，如果存在第三方协助办理人办理，则存在安全隐患。前面已经说到，可以判定场景数据包括家庭场景和/或代拍场景(非家庭场景)，本实施例中，所述风险数据包括场景风险，根据所述场景数据判定所述视频数据对应的风险数据包括：

若所述场景数据包括(第三方)代拍场景，则判定所述视频数据存在场景风险。

在实际应用场景中，在执行指定操作或办理指定业务或进行用户资质确认时，往往需要确认提出办理业务的用户(目标对象)是否为办理该业务的登记资料上的用户本人(以下称为业务办理登记对象)。在本实施例中，可以根据所述场景数据判定所述视频数据对应的目标对象与业务办理登记对象的匹配数据(匹配数据可以属于风险数据)，从而为确定目标对象是否为业务办理登记对象提供有力的数据支持，提高判断目标对象是否为业务办理登记对象的准确性。

本实施例中，根据所述场景数据判定所述视频数据对应的目标对象与业务办理登记对象的匹配数据可以包括：

对比所述视频对象对应的场景数据(即目标对象对应的场景数据)和业务办理登记对象对应的场景数据；根据对比结果判定所述目标对象和所述登记对象的匹配数据。

例如，根据某人办理业务视频数据可以判定其所处的地点(属于视频数据对应的场景数据)与其个人登记的地点(属于业务办理登记对象对应的场景数据)不匹配时(例如，一个生活工作地域为A市的人突然出现在B市办理业务)，其办理业务就存在一定的安全隐患(有可能是其他人冒名办理)。可见，通过对比视频对象对应的场景数据和业务办理登记对象对应的场景数据；根据对比结果可以判定目标对象和登记对象的匹配数据。

视频数据不仅能展现用户所处的环境，还能展示用户本身。本实施例中，还可以通过对视频数据的分析获取目标对象的个人信息或状态数据(包括但不限于年龄、衣着)，通过对目标对象的个人信息或状态数据的解析可以获取目标对象所处环境的风险状态描述和/或目标对象与业务办理登记对象的匹配数据。

本实施例中，所述场景数据包括所述视频对应的目标对象的状态数据；

根据所述场景数据判定所述视频数据对应的目标对象与业务办理登记对象的匹配数据包括：

对比所述目标对象的状态数据和业务办理登记对象的状态数据；

根据对比结果判定所述目标对象和所述登记对象的匹配数据。

例如，判定目标对象在视频数据中展示出的年龄数据(属于场景数据)，对比目标对象在视频数据中展示出的年龄数据与业务办理登记对象登记的年龄数据；又例如，判定目标对象在视频数据中展示出的衣着(属于场景数据)；对比目标对象在视频数据中展示出的衣着数据与业务办理登记对象登记的衣着数据(例如业务办理登记对象预留图像中的衣着数据)。

在实际应用场景中，有些人群在办理特定业务时存在安全风险。例如，针对年龄较大的人群，其并不习惯使用手机，因此其在办理手机相关业务时易发生对业务细节了解不够、办理流程错误的情况，也易出现被第三方引导错误办理业务的情况。又例如儿童并不具备独立行事能力，易发生对业务细节了解不够、办理流程错误的情况，也易出现被第三方引导错误办理业务的情况。

本实施例中，所述风险数据可以包括所述视频对应的目标对象是否属于风险人群，所述场景数据可以包括所述目标对象的状态数据(包括但不限于年龄)；

根据所述场景数据判定所述视频数据对应的风险数据包括：

根据所述状态数据判定所述视频数据对应的目标对象的人群属性(例如是否属于老年人类别或儿童类别)；

根据所述人群属性确定所述目标对象是否属于风险人群。

本实施例中，根据所述场景数据判定所述视频数据对应的目标对象与业务办理登记对象的匹配数据包括：

从所述视频数据获取所述目标对象的特征图像，对比所述目标对象的特征图像和业务办理登记对象的特征图像；根据对比结果判定所述目标对象和所述登记对象的匹配数据。其中，所述目标对象的特征图像为所述目标对象为在所述视频数据的不同时间的脸部图像，即对视频数据的不同时间点进行截图以获取多张目标对象的脸部图像；业务办理登记对象的特征图像可以是业务办理登记对象的预留脸部图像。将多张目标对象的脸部图像与业务办理登记对象的预留脸部图像做对比，根据对比结果判定匹配数据。由于视频数据的伪造难度一般高于图像，因此通过视频数据获取的目标对象的特征图像的真实性更高；通过多张目标对象的脸部图像进行对比的准确率也能够提高对比结果的准确性。通过对比特征图像，可以有效提高判定目标对象是否为业务登记对象的准确性。

本实施例中，上述风险数据可以用于判定所述视频数据对应的目标对象办理业务和/或操作是否存在风险，即进行风险识别。例如存在场景风险和/或存在风险生活状态和/或目标对象与业务办理登记对象的匹配数据匹配度较低和/或目标对象属于风险人群等，则可以判定视频数据对应的目标对象办理指定业务或指定操作存在风险，或者目标对象不具备指定业务或指定操作的办理资质。这里的“业务和/或操作”可以是指定的业务和/或操作(例如开通支付业务或进行支付操作)，也可以泛指业务服务方可以为目标对象提供的所有业务和/或操作。

本实施例中，若判定视频数据对应的目标对象办理业务存在风险，则可以输出风险提示信息。

本实施例中，通过对视频数据的分析获得对应的场景数据，根据场景数据确定视频数据对应的风险数据，根据所述风险数据判定操作是否存在风险和/或目标对象是否具有办理资质，实现通过视频数据判定风险数据；由于场景数据是由视频数据得到，风险数据是由场景数据得到，可以有效确保所得到的风险数据的准确性，从而有效提高数据处理和风险识别结果的准确性；从外部环境角度(场景角度)对视频数据进行分析，从而得到风险数据，为风险识别和用户资质的分析提供了有效的数据支持，从而有效提高了风险识别和用户资质确认的准确性。

如图2所示，本说明书第二个实施例提供了一种风险识别方法，包括：

S201：判定目标对象对应的操作是否需要风险识别；

本实施例中，可以设置指定操作需要进行风险识别，例如开通金融账户，办理金融业务。若目标对象(例如业务办理用户)要办理或者执行这些操作，这些操作可以称为目标对象对应的操作。

S203：若需要风险识别，则获取针对所述目标对象的视频数据；

如上，若判定需要风险识别，则可以获取针对目标对象的视频数据，参加第一个实施例。

S205：判定所述视频数据对应的场景数据；

参见第一个实施例。

S207：根据所述场景数据判定所述视频数据对应的风险数据，根据所述风险数据判定所述操作是否存在风险和/或所述目标对象是否具有所述操作的办理资质。

参见第一个实施例。

本实施例中，通过对视频数据的分析获得对应的场景数据，根据场景数据确定视频数据对应的风险数据，根据所述风险数据判定操作是否存在风险和/或目标对象是否具有办理资质，实现通过视频数据判定风险数据；由于场景数据是由视频数据得到，风险数据是由场景数据得到，可以有效确保所得到的风险数据的准确性，从而有效提高数据处理和风险识别结果的准确性；从外部环境角度(场景角度)对视频数据进行分析，从而得到风险数据，为风险识别和用户资质的分析提供了有效的数据支持，从而有效提高了风险识别和用户资质确认的准确性。

如图3所示，本说明书第三个实施例提供了一种数据处理装置，包括：

视频模块301，用于获取视频数据；

场景模块303，用于判定所述视频数据对应的场景数据；

风险模块305，用于根据所述场景数据判定所述视频数据对应的风险数据，所述风险数据用于判定所述视频数据对应的目标对象办理业务和/或操作是否存在风险。

可选的，所述场景数据包括场景类型数据和/或场景位置数据和/或所述目标对象的状态数据。

可选的，所述场景类型数据包括家庭场景和/或代拍场景。

可选的，所述场景数据包括家庭位置和/或非家庭位置。

可选的，根据所述场景数据判定所述视频数据对应的风险数据包括：

若所述场景数据包括家庭场景，则判定所述场景数据对应的整洁度数据；

根据所述整洁度数据判定所述视频数据对应的风险数据。

可选的，所述风险数据包括场景风险，根据所述整洁度数据判定所述视频数据对应的风险数据包括：

根据所述整洁度判定所述视频数据是否存在场景风险；

和/或，

所述风险数据包括生活状态风险，根据所述整洁度数据判定所述视频数据对应的风险数据包括：

根据所述整洁度判定所述视频数据是否存在生活状态风险。

可选的，所述风险数据包括场景风险，根据所述场景数据判定所述视频数据对应的风险数据包括：

若所述场景数据包括代拍场景，则判定所述视频数据存在场景风险。

可选的，根据所述场景数据判定所述视频数据对应的风险数据包括：

根据所述场景数据判定所述视频数据对应的目标对象与业务办理登记对象的匹配数据，所述匹配数据属于风险数据。

可选的，根据所述场景数据判定所述视频数据对应的目标对象与业务办理登记对象的匹配数据包括：

对比所述视频对象对应的场景数据和业务办理登记对象对应的场景数据；

根据对比结果判定所述目标对象和所述登记对象的匹配数据。

可选的，根据所述场景数据判定所述视频数据对应的目标对象与业务办理登记对象的匹配数据包括：

从所述视频数据获取所述目标对象的特征图像，对比所述目标对象的特征图像和业务办理登记对象的特征图像；

根据对比结果判定所述目标对象和所述登记对象的匹配数据。

可选的，所述目标对象的特征图像为所述目标对象为在所述视频数据的不同时间的脸部图像。

可选的，所述场景数据包括所述视频对应的目标对象的状态数据；

根据所述场景数据判定所述视频数据对应的目标对象与业务办理登记对象的匹配数据包括：

对比所述目标对象的状态数据和业务办理登记对象的状态数据；

根据对比结果判定所述目标对象和所述登记对象的匹配数据。

可选的，所述风险数据包括所述视频对应的目标对象是否属于风险人群，所述场景数据包括所述目标对象的状态数据；

根据所述场景数据判定所述视频数据对应的风险数据包括：

根据所述状态数据判定所述视频数据对应的目标对象的人群属性；

根据所述人群属性确定所述目标对象是否属于风险人群。

可选的，判定所述视频数据对应的场景数据包括：

根据所述视频数据的视频背景判定所述视频数据对应的场景数据。

可选的，所述风险模块305还用于：若判定所述视频数据对应的目标对象办理业务存在风险，则输出风险提示信息。

可选的，获取视频数据包括：

使用图像采集设备拍摄目标对象以获取视频数据。

可选的，所述风险数据用于判定所述视频数据对应的目标对象是否具有业务办理资质。

如图4所示，本说明书第四个实施例提供了一种风险识别装置，包括：

操作识别模块401，用于判定目标对象对应的操作是否需要风险识别；

视频模块403，用于若判定目标对象对应的操作需要风险识别，则获取针对所述目标对象的视频数据；

场景模块405，用于判定所述视频数据对应的场景数据；

风险模块407，用于根据所述场景数据判定所述视频数据对应的风险数据，根据所述风险数据判定所述操作是否存在风险和/或所述目标对象是否具有所述操作的办理资质。

本说明书第五个实施例提供了一种数据处理设备，包括：

至少一个处理器；

以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，使所述至少一个处理器能够执行第一个实施例中的数据处理方法。

本说明书第六个实施例提供一种风险识别设备，包括：

至少一个处理器；

以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，使所述至少一个处理器能够执行第二个实施例中的风险识别方法。

本说明书第七个实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器执行时实现第一个实施例中的数据处理方法。

本说明书第八个实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器执行时实现第二个实施例中的风险识别方法。

上述各实施例可以结合使用，不同实施例之间名称相同的模块可相同可不同。

上述对本说明书特定实施例进行了描述，其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，附图中描绘的过程不一定必须按照示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、设备、非易失性计算机可读存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本说明书实施例提供的装置、设备、非易失性计算机可读存储介质与方法是对应的，因此，装置、设备、非易失性计算机存储介质也具有与对应方法类似的有益技术效果，由于上面已经对方法的有益技术效果进行了详细说明，因此，这里不再赘述对应装置、设备、非易失性计算机存储介质的有益技术效果。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字***“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware DescrIP地址tion Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescrIP地址tion Language)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware DescrIP地址tion Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(Ruby Hardware DescrIP地址tion Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-Speed Integrated Circuit Hardware DescrIP地址tion Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、MicrochIP地址PIC18F26K20以及Silicone LabsC8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的***、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本说明书实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本说明书实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本说明书是参照根据本说明书实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带式磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于***实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本说明书实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (24)

1.一种数据处理方法，包括：

获取视频数据；

判定所述视频数据对应的场景数据；

根据所述场景数据判定所述视频数据对应的风险数据，所述风险数据用于判定所述视频数据对应的目标对象办理业务和/或操作是否存在风险。

2.如权利要求1所述的方法，所述场景数据包括场景类型数据和/或场景位置数据和/或所述目标对象的状态数据。

3.如权利要求1所述的方法，所述场景类型数据包括家庭场景和/或代拍场景。

4.如权利要求1所述的方法，所述场景数据包括家庭位置和/或非家庭位置。

5.如权利要求1所述的方法，根据所述场景数据判定所述视频数据对应的风险数据包括：

若所述场景数据包括家庭场景，则判定所述场景数据对应的整洁度数据；

根据所述整洁度数据判定所述视频数据对应的风险数据。

6.如权利要求5所述的方法，所述风险数据包括场景风险，根据所述整洁度数据判定所述视频数据对应的风险数据包括：

根据所述整洁度判定所述视频数据是否存在场景风险；

和/或，

所述风险数据包括生活状态风险，根据所述整洁度数据判定所述视频数据对应的风险数据包括：

根据所述整洁度判定所述视频数据是否存在生活状态风险。

7.如权利要求1所述的方法，所述风险数据包括场景风险，根据所述场景数据判定所述视频数据对应的风险数据包括：

若所述场景数据包括代拍场景，则判定所述视频数据存在场景风险。

8.如权利要求1所述的方法，根据所述场景数据判定所述视频数据对应的风险数据包括：

根据所述场景数据判定所述视频数据对应的目标对象与业务办理登记对象的匹配数据，所述匹配数据属于风险数据。

9.如权利要求8所述的方法，根据所述场景数据判定所述视频数据对应的目标对象与业务办理登记对象的匹配数据包括：

对比所述视频对象对应的场景数据和业务办理登记对象对应的场景数据；

根据对比结果判定所述目标对象和所述登记对象的匹配数据。

10.如权利要求8所述的方法，根据所述场景数据判定所述视频数据对应的目标对象与业务办理登记对象的匹配数据包括：

从所述视频数据获取所述目标对象的特征图像，对比所述目标对象的特征图像和业务办理登记对象的特征图像；

根据对比结果判定所述目标对象和所述登记对象的匹配数据。

11.如权利要求10所述的方法，所述目标对象的特征图像为所述目标对象为在所述视频数据的不同时间的脸部图像。

12.如权利要求8所述的方法，所述场景数据包括所述视频对应的目标对象的状态数据；

根据所述场景数据判定所述视频数据对应的目标对象与业务办理登记对象的匹配数据包括：

对比所述目标对象的状态数据和业务办理登记对象的状态数据；

根据对比结果判定所述目标对象和所述登记对象的匹配数据。

13.如权利要求1所述的方法，所述风险数据包括所述视频对应的目标对象是否属于风险人群，所述场景数据包括所述目标对象的状态数据；

根据所述场景数据判定所述视频数据对应的风险数据包括：

根据所述状态数据判定所述视频数据对应的目标对象的人群属性；

根据所述人群属性确定所述目标对象是否属于风险人群。

14.如权利要求1所述的方法，判定所述视频数据对应的场景数据包括：

根据所述视频数据的视频背景判定所述视频数据对应的场景数据。

15.如权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

若判定所述视频数据对应的目标对象办理业务存在风险，则输出风险提示信息。

16.如权利要求1所述的方法，获取视频数据包括：

使用图像采集设备拍摄目标对象以获取视频数据。

17.如权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

所述风险数据用于判定所述视频数据对应的目标对象是否具有业务办理资质。

18.一种风险识别方法，包括：

判定目标对象对应的操作是否需要风险识别；

若是，则获取针对所述目标对象的视频数据；

判定所述视频数据对应的场景数据；

根据所述场景数据判定所述视频数据对应的风险数据，根据所述风险数据判定所述操作是否存在风险和/或所述目标对象是否具有所述操作的办理资质。

19.一种数据处理装置，包括：

视频模块，用于获取视频数据；

场景模块，用于判定所述视频数据对应的场景数据；

风险模块，用于根据所述场景数据判定所述视频数据对应的风险数据，所述风险数据用于判定所述视频数据对应的目标对象办理业务和/或操作是否存在风险。

20.一种风险识别装置，包括：

操作识别模块，用于判定目标对象对应的操作是否需要风险识别；

视频模块，用于若判定目标对象对应的操作需要风险识别，则获取针对所述目标对象的视频数据；

场景模块，用于判定所述视频数据对应的场景数据；

风险模块，用于根据所述场景数据判定所述视频数据对应的风险数据，根据所述风险数据判定所述操作是否存在风险和/或所述目标对象是否具有所述操作的办理资质。

21.一种数据处理设备，包括：

至少一个处理器；

以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至17中任一项所述的方法。

22.一种风险识别设备，包括：

至少一个处理器；

以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，使所述至少一个处理器能够执行权利要求18所述的方法。

23.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器执行时实现权利要求1至17中任一项所述的方法。

24.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器执行时实现权利要求18所述的方法。

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