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申请/专利权人：湖南丰汇银佳科技股份有限公司

摘要：本发明涉及金融安防预警的技术领域，公开了一种视觉行为分析的金融安防预警方法与系统，所述方法包括：对金融交易行为视频进行目标检测，提取视频帧中的目标子图；对目标帧序列进行光流分析；提取目标行为轨迹帧对应的行为特征，聚合所有行为特征形成行为特征向量；利用异常行为预警模型对金融交易行为视频中目标的行为特征向量进行行为异常判别。本发明结合目标帧的移动位置以及像素的运动角度信息，实现用户定位追踪以及轨迹信息确定，基于轨迹信息确定目标行为轨迹帧的注意力权重，构成用户的行为特征向量，采用多尺度循环迭代的方式对行为特征向量进行多尺度迭代以及整合处理，构成行为异常值实现用户行为的异常判别，进行安防预警处理。

主权项：1.一种视觉行为分析的金融安防预警方法，其特征在于，所述方法包括：S1：获取待行为分析的金融交易行为视频，对金融交易行为视频进行目标检测，提取视频帧中的目标子图，将提取到的目标子图构成目标帧序列；S2：对目标帧序列进行光流分析，得到目标行为轨迹帧序列；S3：提取目标行为轨迹帧序列中每一个目标行为轨迹帧对应的行为特征，聚合所有行为特征形成行为特征向量；S4：构建异常行为预警模型，利用异常行为预警模型对金融交易行为视频中目标的行为特征向量进行行为异常判别，并根据判别结果进行安防预警，所述异常行为预警模型以行为特征向量为输入，以行为异常判别结果为输出;所述异常行为预警模型以行为特征向量为输入，以行为异常判别结果为输出，其中异常行为预警模型包括输入层、循环迭代层、迭代信息整合层以及行为异常判别层；输入层用于接收行为特征向量，循环迭代层用于对行为特征向量进行循环迭代处理，并保留每次迭代的向量信息，迭代信息整合层用于整合循环迭代处理结果以及所保留的向量信息，行为异常判别层用于对整合结果进行行为异常判别，得到行为异常判别结果进行输出；利用异常行为预警模型对行为特征向量进行行为异常判别的流程为：S41：输入层用于接收行为特征向量；S42：循环迭代层对行为特征向量进行循环迭代处理，其中行为特征向量的第z次循环迭代公式为： ；其中： 表示循环迭代矩阵，表示循环迭代偏置量； 表示行为特征向量的第z次循环迭代结果，，Z表示最大循环迭代次数，；S43：保留每次循环迭代的向量信息，其中第z次循环迭代过程中，所保留的向量信息为；S44：迭代信息整合层整合循环迭代处理结果以及所保留的向量信息，其中整合结果为： ；S45：行为异常判别层对整合结果进行行为异常判别，得到行为异常判别结果进行输出，其中行为异常判别结果为： ； ；其中： 表示金融交易行为视频中目标的行为异常判别结果，则表示存在行为异常，并进行安防预警； 表示行为映射参数矩阵； 表示金融交易行为视频中目标的行为异常值，表示预设的行为异常值阈值。

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