本发明属于图片处理，具体是指一种智能识别图片修改痕迹反欺诈系统及其使用方法。
背景技术：
1、随着信息技术的飞速发展，智能识别图片技术已成为现代生活中不可或缺的一部分，智能识别图片，即利用人工智能技术对图像进行深度学习和模式识别，以实现对图像内容的理解和解析，它不仅能识别图像中的物体、场景、文字等元素，还能进行分类、标记、描述等操作，为各类应用提供强有力的支持。
2、然而，在金融机构与企业信贷的实际应用场景中，数字图像的应用却面临着重大的挑战，为了证明其经营状况、资产状况或相关事项的真实性，企业往往需要向金融机构提供相应的数字图像作为佐证，然而，有些时候会出现利用数字图像处理软件的强大功能，对图像进行精心伪造和篡改，以谋求提高通过率，从而获取不当利益，这种行为严重损害了数字图像的权威性和公信力，对金融机构的决策过程造成了极大的困扰和误导。
技术实现思路
1、针对上述情况，本发明提供了一种智能识别图片修改痕迹反欺诈系统及其使用方法，不仅提高了图像篡改的检测精度，而且为反欺诈提供了新的技术手段，有助于维护社会秩序和公众利益。
2、本发明采取的技术方案如下：本发明提供了一种智能识别图片修改痕迹反欺诈系统，包括：图片获取模块：用于获取待检测的图片；
3、预处理模块：用于对所述图片进行预处理；
4、特征提取模块：用于对预处理后的图片进行特征提取；
5、模型匹配模块：用于将提取的特征与预先训练的模型进行匹配，识别出图片中是否存在修改痕迹；
6、审核处理模块：用于对存在修改痕迹的图片进行进一步的审核和处理；
7、存储管理模块：用于对正常图片和疑似欺诈图片的存储和管理。
8、进一步地，所述特征提取模块包括：
9、色彩直方图提取子单元，帮助检测色彩异常和色彩一致性；
10、纹理特征提取子单元，用于识别纹理不一致和分析细节差异；
11、边缘特征提取子单元，用于检测边缘不连续和伪影。
12、进一步地，所述模型匹配模块采用卷积神经网络算法，其算法公式如下：
13、输入层：
14、输入图片x的大小为w×h×c，其中w是宽度，h是高度c是通道数；
15、卷积层：
16、卷积操作公式：
17、
18、其中，x是输入特征图，w是卷积核，大小为m×n×c×k，bk是偏置项，y是输出特征图，我、j表示特征图上的位置，k表示第k输出通道；
19、激活函数：
20、f(x)＝最大(0，x)；
21、池化层：
22、最大池化操作：
23、yi，j，k＝麦克斯(x2i-1：2i，2j-1：2j，k)；
24、其中，x是输入特征图，y是输出特征图，通过对每个通道的局部区域取最大值实现下采样；
25、全连接层：
26、通过将卷积层和池化层输出的特征图展平成一个向量，并与权重矩阵相乘：
27、y＝w·x+b；
28、其中，w是权重矩阵，x是输入向量，b是偏置项，y是输出向量；
29、输出层：
30、对输出进行分类，通常使用softmax函数来得到每个类别的概率：
31、
32、其中，z是来自全连接层的输出，n是类别的数量，p(y＝j|x)是输入属于第j类的概率。
33、进一步地，所述模型匹配模块包括：
34、人工审核子模块，提供人工介入的途径，提升系统的准确性和可靠性；
35、多模态检测模块，结合不同模态的信息，提供更加丰富和多角度的检测。
36、进一步地，所述存储管理模块采用数据库技术，实现对正常图片和疑似欺诈图片的存储和管理，以便于后续的分析和统计。
37、本方案还公开了一种智能识别图片修改痕迹反欺诈系统的操作方法，主要包括如下步骤：
38、步骤a1：获取待检测的图片；
39、步骤a2：对图片进行预处理，包括调整图片大小、格式转换、色彩空间转换；
40、步骤a3：对预处理后的图片进行特征提取，提取出色彩、纹理、边缘、形状特征；
41、步骤a4：将提取的特征与预先训练的模型进行匹配，识别出图片中是否存在修改痕迹；
42、步骤a5：若存在修改痕迹，则标记为疑似欺诈图片，进行进一步的审核和处理；
43、步骤a6：若不存在修改痕迹，则判断为正常图片，允许通过审核。
44、采用上述结构本发明取得的有益效果如下：本发明提供了一种智能识别图片修改痕迹反欺诈系统及其使用方法，实现了如下有益效果：
45、(1)使用卷积神经网络算法对图像进行特征提取，这些模型已经在大规模图像数据集上进行了训练，可以识别出图像中的各种特征。
46、(2)将提取的特征与原始或未篡改的图像的特征进行比较，通过比较这些特征，可以确定图像是否被篡改。
47、(3)可以被应用于各种需要验证图像真实性的场景，如身份验证、文件验证、保险索赔处理等，以防止欺诈行为。
48、(4)不仅提高了图像篡改的检测精度，而且为反欺诈提供了新的技术手段，有助于维护社会秩序和公众利益。
1.一种智能识别图片修改痕迹反欺诈系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种智能识别图片修改痕迹反欺诈系统，其特征在于：所述特征提取模块包括：
3.根据权利要求1所述的一种智能识别图片修改痕迹反欺诈系统，其特征在于：所述模型匹配模块采用卷积神经网络算法，其算法公式如下：
4.根据权利要求1所述的一种智能识别图片修改痕迹反欺诈系统，其特征在于：所述模型匹配模块包括：
5.根据权利要求1所述的一种智能识别图片修改痕迹反欺诈系统，其特征在于：所述存储管理模块采用数据库技术，实现对正常图片和疑似欺诈图片的存储和管理，以便于后续的分析和统计。
6.一种智能识别图片修改痕迹反欺诈系统的操作方法，其特征在于；利用权利要求5所述一种智能识别图片修改痕迹反欺诈系统进行操作，主要包括如下步骤：
