用PS的照片申请理赔,保险公司能过吗?
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图像质量识别: 主要识别图像是否清晰,是否为翻拍处理图片。 -
图像篡改识别: 检查图片是否被局部修改,并标记修改位置。 -
图像分类识别: 用于识别图像类型,例如证件、银行卡、发票、医疗单据等,根据识别结果完成单证自动分类。 -
相似影像识别:识别图像的相似性,在上传影像文件时,系统对图像文件进行归一化处理,提取图像本身的颜色、形状、纹理等底层特征,进行相似度计算,将识别结果反馈给影像系统。可以用于车险、农险等核赔、核保环节,对场景过程影像进行自动甄别,智能风险提示,保证影像文件的真实性,及时拦截虚假赔案,提升了风险控制能力,节省人力成本,降低理赔赔付率。 -
OCR服务: 提供对自然场景下的文字、单据、证明、复杂表格及各种混合模式的图片进行文字识别,可以供周边系统调用,通常用于辅助录入、人工双录等场景。 -
合同对比识别: 提供pdf、doc/docx、wps、xls和图片等主流格式文件对比,支持以全篇幅、整段落的方式进行比对,支持跨页、跨行的文字比对。 -
医疗票据识别: 医疗票据的特点就是种类多。医疗票据识别实现对电子病历的自动标签标注、智能分类、快速梳理以及复杂电子病历的半自动阅读。提供全方位智能风控引擎,实现基于保险产品的过程分控管理,支持高风险案件自动预警的机制。
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Tenengrad梯度方法利用Sobel算子分别计算水平和垂直方向的梯度,同一场景下梯度值越高,图像越清晰。
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Laplacian梯度是另一种求图像梯度的方法。
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方差是概率论中用来考察一组离散数据和其期望(即数据的均值)之间的离散(偏离)程度的度量方法。方差较大,表示这一组数据之间的偏差就较大,组内的数据有的较大,有的较小,分布不均衡;方差较小,表示这一组数据之间的偏差较小,组内的数据之间分布平均,大小相近。对焦清晰的图像相比对焦模糊的图像,它的数据之间的灰度差异应该更大,即它的方差应该较大,可以通过图像灰度数据的方差来衡量图像的清晰度,方差越大,表示清晰度越好。
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边缘检测。边缘检测本质上就是一种滤波算法,区别在于滤波器的选择,滤波的规则是完全一致的。基本的边缘算子如Sobel求得的边缘图存在很多问题,如噪声污染没有被排除、边缘线太过于粗宽等。比较先进的边缘检测算子包括Canny算子、Marr-Hildreth算子等。 -
通过直线检测算法对边缘图像进行直线提取,得到初始直线(直线检测算法包括Hough(霍夫变换)直线检测算法、Freeman(链码)直线检测算法或者尺蠖蠕行算法)。 -
提取翻拍直线。翻拍直线是指满足直线密集算法判别准则的直线,即直线密集集中且平行,该判别准则包括两条直线的斜率差值小于1°(度),且相邻的平行的两条直线的距离小于预设的距离阈值。直线密集算法中,初始直线需要满足“平行”和“密集集中”这两个条件。对于“平行”这一条件,即两条初始直线的斜率值写入初始直线像素点后,如果斜率差值小于1°(度),则初始直线平行,即满足“平行”的条件。对于“密集集中”这一条件,即计算两条平行直线(初始直线)之间的距离,将满足该距离小于预设的距离阈值的两条直线确定为满足“密集集中”这一条件,也即翻拍直线。
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识别图片是否被重复使用。 -
识别图片是否被PS后重复使用。 -
上传照片是否为翻拍或裁切图片。 -
同一批事故车照片是否被使用在不同批次的理赔案件中 。 -
农险的验标图片是否存在使用相同标的分批拍摄的情况。
本文来自微信公众号“AI科技大本营”(ID:rgznai100),作者:周咸立 刘平,36氪经授权发布。
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