一种信息验证的方法、装置、存储介质及电子设备与流程

1.本说明书涉及计算机领域，尤其涉及一种信息验证的方法、装置、存储介质及电子设备。


背景技术：

2.随着互联网技术的发展，商户的收款方式变得多样化，不仅可以通过现金收款，还可以通过收款码收款。收款码分为个人收款码以及商户收款码，由于商户不能使用个人收款码进行收款，因此，商户需要与平台签约，获取相应的商户收款码。
3.商户在与平台签约时，商户需要给平台提供相关信息，该信息可能涉及隐私信息，平台需要对商户提供的信息进行验证，若平台验证该商户提供的信息是真实有效的，则为该商户提供相应的商户收款码。
4.基于此，本说明书提供一种信息验证的方法，对商户提供的信息进行验证。


技术实现要素：

5.本说明书提供一种信息验证的方法、装置、存储介质及电子设备，以至少部分的解决现有技术存在的上述问题。
6.本说明书采用下述技术方案：
7.本说明书提供一种信息验证的方法，包括：
8.根据商户发送的验证请求，获取所述商户输入的验证文本和所述商户采集的验证图像，并分别针对所述验证文本和所述验证图像执行：
9.针对验证文本，通过预先训练的文本验证模型确定所述验证文本的文本质量，若所述文本质量满足预设的第一条件，则通过所述文本验证模型提取所述验证文本中的有效信息；
10.针对验证图像，通过预先训练的图像验证模型确定所述验证图像的图像质量，若所述图像质量满足预设的第二条件，则通过所述图像验证模型提取所述验证图像中的文本信息；
11.根据从验证文本中提取的有效信息以及从所述验证图像中提取的文本信息，对所述商户进行信息验证。
12.可选地，通过所述图像验证模型提取所述验证图像中的文本信息之前，所述方法还包括：
13.通过预先训练的图像验证模型，确定所述验证图像为未篡改的图像。
14.可选地，根据从验证文本中提取的有效信息以及从所述验证图像中提取的文本信息，对所述商户进行信息验证，具体包括：
15.根据所述文本信息和/或所述有效信息，确定所述商户对应的商品；
16.根据所述商户对应的商品，对所述商户进行信息验证。
17.可选地，根据从验证文本中提取的有效信息以及从所述验证图像中提取的文本信
息，对所述商户进行信息验证，具体包括：
18.针对预设的每个维度，根据该维度，从所述有效信息中提取该维度对应的第一信息，并从所述文本信息中提取该维度对应的第二信息；
19.根据所述第一信息和所述第二信息是否匹配，对所述商户进行信息验证。
20.可选地，判断所述第一信息和所述第二信息是否匹配，具体包括：
21.当所述第一信息与所述第二信息的维度是预设的第一维度时，若所述第一信息与所述第二信息一致，则所述第一信息和所述第二信息匹配，若所述第一信息与所述第二信息不一致，则所述第一信息和所述第二信息不匹配；
22.当所述第一信息与所述第二信息的维度是预设的第二维度时，若所述第一信息与所述第二信息相似度不小于预设的相似度阈值，则所述第一信息和所述第二信息匹配，若所述第一信息与所述第二信息相似度小于预设的相似度阈值，则所述第一信息和所述第二信息不匹配。
23.可选地，所述方法还包括：
24.若所述商户信息验证成功，则为所述商户提供业务，并获取所述商户的经营信息；
25.根据所述经营信息，对所述商户进行异常检测；
26.若所述商户异常，则停止为所述商户提供所述业务。
27.可选地，对所述商户进行异常检测，具体包括：
28.将所述商户作为目标商户；
29.根据所述文本信息和/或所述有效信息，确定所述目标商户所属的商户类型；
30.根据所述商户类型中所包含的所有商户的经营信息，采用孤立森林，对所述目标商户进行异常检测。
31.可选地，所述方法还包括：
32.若所述商户信息验证成功，则为所述商户提供业务，并获取所述商户的经营信息；
33.根据所述经营信息，确定所述商户的商户属性；
34.从所述文本信息和/或所述有效信息中提取所述商户的商户属性；
35.判断确定的商户属性与提取的商户属性是否匹配；
36.若所述确定的商户属性与所述提取的商户属性不匹配，则停止为所述商户提供所述业务。
37.本说明书提供了一种信息验证的装置，所述装置包括：
38.信息获取模块，用于根据商户发送的验证请求，获取所述商户输入的验证文本和所述商户采集的验证图像，并分别针对所述验证文本和所述验证图像执行：
39.针对验证文本，通过预先训练的文本验证模型确定所述验证文本的文本质量，若所述文本质量满足预设的第一条件，则通过所述文本验证模型提取所述验证文本中的有效信息；
40.针对验证图像，通过预先训练的图像验证模型确定所述验证图像的图像质量，若所述图像质量满足预设的第二条件，则通过所述图像验证模型提取所述验证图像中的文本信息；
41.信息验证模块，用于根据从验证文本中提取的有效信息以及从所述验证图像中提取的文本信息，对所述商户进行信息验证。
42.可选地，所述信息获取模块具体用于，通过所述图像验证模型提取所述验证图像中的文本信息之前，还用于通过预先训练的图像验证模型，确定所述验证图像为未篡改的图像。
43.可选地，所述信息验证模块具体用于，根据所述文本信息和/或所述有效信息，确定所述商户对应的商品；根据所述商户对应的商品，对所述商户进行信息验证。
44.可选地，所述信息验证模块具体用于，针对预设的每个维度，根据该维度，从所述有效信息中提取该维度对应的第一信息，并从所述文本信息中提取该维度对应的第二信息；根据所述第一信息和所述第二信息是否匹配，对所述商户进行信息验证。
45.可选地，所述信息验证模块具体用于，当所述第一信息与所述第二信息的维度是预设的第一维度时，若所述第一信息与所述第二信息一致，则所述第一信息和所述第二信息匹配，若所述第一信息与所述第二信息不一致，则所述第一信息和所述第二信息不匹配；当所述第一信息与所述第二信息的维度是预设的第二维度时，若所述第一信息与所述第二信息相似度不小于预设的相似度阈值，则所述第一信息和所述第二信息匹配，若所述第一信息与所述第二信息相似度小于预设的相似度阈值，则所述第一信息和所述第二信息不匹配。
46.可选地，所述装置还包括：异常检测模块，用于若所述商户信息验证成功，则为所述商户提供业务，并获取所述商户的经营信息；根据所述经营信息，对所述商户进行异常检测；若所述商户异常，则停止为所述商户提供所述业务。
47.可选地，所述异常检测模块具体用于，将所述商户作为目标商户；根据所述文本信息和/或所述有效信息，确定所述目标商户所属的商户类型；根据所述商户类型中所包含的所有商户的经营信息，采用孤立森林，对所述目标商户进行异常检测。
48.可选地，所述装置还包括：商户属性匹配模块，用于若所述商户信息验证成功，则为所述商户提供业务，并获取所述商户的经营信息；根据所述经营信息，确定所述商户的商户属性；从所述文本信息和/或所述有效信息中提取所述商户的商户属性；判断确定的商户属性与提取的商户属性是否匹配；若所述确定的商户属性与所述提取的商户属性不匹配，则停止为所述商户提供所述业务。
49.本说明书提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述信息验证的方法。
50.本说明书提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述信息验证的方法。
51.本说明书采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
52.在本说明书提供的信息验证的方法中，根据商户发送的验证请求，获取所述商户输入的验证文本和所述商户采集的验证图像，分别验证所述验证文本的文本质量和所述验证图像的图像质量，若所述文本质量满足预设的第一条件，则提取所述验证文本中的有效信息，若所述图像质量满足预设的第二条件，则提取所述验证图像中的文本信息，根据所述有效信息及所述文本信息，对所述商户进行信息验证。
53.从上述方法中可以看出，本方法通过机器自动验证的方式，先验证文本质量以及验证图像质量，再对验证文本及验证图像进行交叉验证，可实现自动化的对商户信息进行多维度验证，提高了信息验证效率。
附图说明
54.此处所说明的附图用来提供对本说明书的进一步理解，构成本说明书的一部分，本说明书的示意性实施例及其说明用于解释本说明书，并不构成对本说明书的不当限定。在附
55.图中：
56.图1为本说明书提供的一种信息验证的方法的流程示意图；
57.图2为本说明书提供的一种信息验证的装置示意图；
58.图3为本说明书提供的对应于图1的电子设备示意图。
具体实施方式
59.为使本说明书的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本说明书技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，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，都属于本技术保护的范围。
60.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。
61.图1为本说明书提供的一种信息验证的方法的流程示意图，具体包括以下步骤：
62.s100：根据商户发送的验证请求，获取所述商户输入的验证文本和所述商户采集的验证图像。
63.在本说明书一个或多个实施例中，平台可为商户提供业务，在平台为商户提供业务之前，通常需要对该商户进行资格验证，若该商户具备资格，则该平台为该商户提供该业务。该平台对该商户进行资格验证的过程，可以是该商户主动向该平台发送验证请求，也可以是该商户请求该平台对该商户提供该业务时，该平台对该商户进行验证。其中，接收该商户的验证请求并对该商户进行资格验证的执行主体在本说明书实施例中可以是为该商户提供该业务的服务器，也可以是第三方的服务器，本说明书对此不做限制。为了方便说明，下面以服务器为执行主体进行说明。
64.该服务器接收该商户发送的验证请求后，可根据商户发送的验证请求，向该商户发送验证的页面，该页面包含要求该商户提供的验证文本类别及验证图像类别，该商户填写该页面的验证文本框以及点击相应上传控件上传该商户采集的验证图像并提交，该服务器则可从该页面中获取该商户输入的验证文本和该商户采集的验证图像，该验证文本可以是该商户的门店地址、店名等，该验证图像可以是该商户的门店照片、店内设施照片等。
65.s102：针对验证文本，通过预先训练的文本验证模型确定所述验证文本的文本质量，若所述文本质量满足预设的第一条件，则通过所述文本验证模型提取所述验证文本中的有效信息。
66.该服务器获取该验证文本和该验证图像后，可通过步骤s102和s104分别对验证文本和验证图像进行验证，其中，步骤s102与步骤s104的执行顺序不分先后，可同步执行。
67.针对该验证文本，由于该商户提供的验证文本可能是无意义的乱码、与该服务器所需要的验证文本的内容不匹配或者由于其他原因使得该商户提供的验证文本缺失，因此该服务器需要先验证该验证文本的文本质量。
68.具体的，首先，该服务器根据样本文本对模型进行训练，得到该文本验证模型，本
说明书不限制如何训练该文本验证模型。然后，该服务器通过该文本验证模型，确定该验证文本的规范性以及准确性，最后根据该规范性以及该准确性，确定该验证文本的文本质量。若该文本质量满足预设的第一条件，则通过该文本验证模型提取该验证文本中的有效信息。
69.上述的规范性是指该商户输入的验证文本具有实际意义，若该验证文本存在实际意义，则该验证文本具有规范性。准确性是指该商户输入的验证文本的内容与该服务器提供的页面的验证文本类别是否匹配，例如该验证文本类别是地址，若该商户填写的是门店名称，则该验证文本不具有准确性，该预设的第一条件可以是该文本质量的评分阈值等。
70.s104：针对验证图像，通过预先训练的图像验证模型确定所述验证图像的图像质量，若所述图像质量满足预设的第二条件，则通过所述图像验证模型提取所述验证图像中的文本信息。
71.针对验证图像，由于该商户提交验证图像可能比较模糊，该服务器无法对该验证图像进行验证，因此，该服务器需要现在验证该验证图像的图像质量。
72.具体的，该服务器可先根据样本图像对模型进行训练，得到该图像验证模型，本说明书不限制如何训练该文本验证模型以及该图像验证模型。再通过该图像验证模型，确定该验证图像的图像质量，该图像质量包括但不限于该验证图像的大小、模糊程度、光线情况、旋转角度等。该服务器根据预设的第二条件，验证该验证图像的图像质量。若该图像质量满足预设的第二条件，则通过该图像验证模型提取该验证图像中的文本信息。
73.在本说明书一个或多个实施例中，由于该商户提交的验证图像还可能是盗取他人拍摄的图像或者是经篡改的图像。因此通过该图像验证模型提取该验证图像中的文本信息之前，该服务器还需要判断该验证图像是否为未篡改的图像。未篡改的图像是指该验证图像未经过任何图像处理，例如美化、调亮度等等。若确定该验证图像为未篡改的图像，且该图像质量满足预设的第二条件，则可通过该图像验证模型提取该验证图像中的文本信息，否则，可拒绝从验证图像汇总提取文本信息，或直接确定对该商户的验证不通过。本说明书不限制验证该验证图像的图像质量和是否为未篡改图像的验证顺序，该预设的第二条件可以是该验证图像未进行编码压缩等，该文本信息包括但不限于商户的门店名、经营的产品等。
74.s106：根据从验证文本中提取的有效信息以及从所述验证图像中提取的文本信息，对所述商户进行信息验证。
75.在本说明书一个或多个实施例中，该服务器从验证文本中提取的有效信息以及从所述验证图像中提取的文本信息后，该服务器需要根据该有效信息以及该文本信息对该商户进行验证。具体的，可验证该商户对应的商品的合法性，而由于步骤s102提取出的有效信息与步骤s104提取出的文本信息可能出现信息重叠部分，因此还可根据有效信息和文本信息对该商户的信息进行交叉验证。
76.对于合法性验证，该服务器根据该文本信息和/或该有效信息，确定该商户对应的商品，根据该商户对应的商品，对该商户进行信息验证。
77.例如，该服务器根据该文本信息和/或该有效信息，确定该商户对应的商品，若该商户对应的商品为禁止售卖的物品，则向该商户发送您售卖的商品不合法等提示信息。
78.对于交叉验证，可针对预设的每个维度，根据该维度，从该有效信息中提取该维度
对应的第一信息，并从该文本信息中提取该维度对应的第二信息，根据该第一信息和该第二信息是否匹配，对该商户进行信息验证。其中，预设的维度即为有效信息与文本信息中出现重复信息的维度，由于无论是商户输入的验证文本，还是商户输入的验证图像，都是按服务器向商户发送的页面中要求输入的，因此，可预先根据该页面中要求商户输入的验证文本类别和验证图像类别，预设上述的维度。
79.进一步的，对于上述的各种维度，某些维度上的信息在理想情况下应当完全一致(如门店名称)，而另外一些维度上的信息应当尽可能相似(如，门店地址)。因此，在本说明书实施例中，可将上述预设的维度分为第一维度和第二维度。当该第一信息与该第二信息的维度是预设的第一维度时，若该第一信息与该第二信息一致，则该第一信息和该第二信息匹配，若该第一信息与该第二信息不一致，则该第一信息和该第二信息不匹配。当该第一信息与该第二信息的维度是预设的第二维度时，若该第一信息与该第二信息相似度不小于预设的相似度阈值，则该第一信息和该第二信息匹配，若该第一信息与该第二信息相似度小于预设的相似度阈值，则该第一信息和该第二信息不匹配。
80.需要说明的是，上述的相似度是指当该第一信息与该第二信息的维度是预设的第二维度时，该第一信息与该第二信息所表述的内容的相似程度。确定第一信息与第二信息的相似度的方法可视不同的第二维度而不同。例如，当第二维度为商户门店的地址时，可以根据该有效信息的地址的定位以及该文本信息的定位之间的距离确定相似度，相似度与距离呈负相关。若该第二维度是文本描述信息，则相似度可以根据该有效信息的文本描述信息以及该文本信息的文本描述信息之间的汉明距离确定，相似度与汉明距离呈负相关。本说明书对次不作限制。
81.基于图1所示的信息验证的方法，本方法通过机器自动验证的方式，先验证文本质量以及验证图像质量，再对验证文本及验证图像进行交叉验证，可实现自动化的对商户信息进行多维度验证，提高了信息验证效率。
82.在步骤s102中，验证文本的文本质量是根据规范性及准确性确定的，该文本验证模型可分别输出该验证文本具有规范性的概率及该验证文本具有准确性的概率。则可根据该文本验证模型输出的该验证文本具有规范性的概率确定该规范性对应的评分，即规范性表征值，根据文本验证模型输出的该验证文本具有准确性的概率确定该准确性对应的评分，即准确性表征值。最后根据该规范性表征值以及准确性表征值，确定验证文本的文本质量。
83.具体的，该服务器可将该规范性表征值以及该准确性表征值赋予不同的权重，根据该规范性表征值、该准确性表征值以及该规范性表征值的权重、该准确性表征值的权重，确定该规范性表征值与该准确性表征值加权值，作为该验证文本的文本质量。相应的，还可预设文本质量阈值，若该验证文本的文本质量高于预设的文本质量阈值，则该文本质量满足第一条件，若该验证文本的文本质量低于预设的文本质量阈值，则向该商户发送您提交的验证文本的文本质量过低，请重新提交等提示信息。
84.此外，在本说明书一个或多个实施例中，该文本验证模型可先确定该规范性表征值，再确定该准确性表征值，最后根据该准确性表征值以及该规范性表征值，确定该验证文本的文本质量。具体的，根据预设的规范性表征值阈值，确定是否确定该准确性表征值，若该规范性表征值小于预设的规范性表征值阈值，则说明该验证文本几乎不具有实际意义，
也就无需验证其是否准确，因而可直接向该商户发送您提交的信息格式不规范，请重新提交等提示信息。若该规范性表征值不小于预设的规范性表征值阈值，则确定该准确性表征值，根据预设的准确性表征值阈值，确定是否确定该验证文本的文本质量。若该准确性表征值不小于预设的准确性表征值阈值，则说明该验证文本不仅具有实际意义，而且商户输入的验证文本也确实与验证所需的验证文本类别匹配，因而可根据该准确性表征值以及该规范性表征值，确定该验证文本的文本质量。若该准确性表征值小于预设的准确性表征值阈值，则直接向该商户发送您提交的信息不明确，请重新提交等提示信息。
85.例如，该验证文本为“本店的地址是！#^北京市海淀区双清路30号”该文本质量的表现形式是分数，且该文本质量的分数是92，若预设的第一条件是该文本质量的分数大于90，则该文本质量满足预设的第一条件，该文本验证模型提取该验证文本中的有效信息“北京市海淀区双清路30号”。
86.如步骤s106所述，即使商户通过了合法性验证以及交叉验证，但由于进行该合法性验证以及交叉验证的信息均来自该商户提供的验证文本以及验证图像，若该商户提交的验证文本以及验证图像均为虚假信息，则该服务器还可以通过该获取该商户的经营信息对该商户进行验证，且分别从该商户的商户属性及该商户的商户类型进行验证。
87.具体的，对于验证商户类型，若该商户信息验证成功，则为该商户提供业务，并获取该商户的经营信息。也就是说，在本说明书实施例中，平台为商户提供的业务用于使该商户经营(例如为该商户提供收款码)，因此，一旦平台为该商户提供业务，也就意味着平台至少可以获得该商户的部分经营信息。进一步的，将该商户作为目标商户，根据该经营信息，对该目标商户进行异常检测。该经营信息包括但不限于该商户的交易时间、单次交易金额、交易位置等。该服务器根据步骤s102～s104获取的该文本信息和/或该有效信息，确定该目标商户所属的商户类型，根据该商户类型中所包含的所有商户的经营信息，采用孤立森林，对该目标商户进行异常检测，若该目标商户异常，则停止为该目标商户提供该业务。
88.例如，该服务器根据该文本信息和/或该有效信息，确定该目标商户所属的商户类型为餐饮行业，现有餐饮行业的商户的数量为1000家，将该1000家商户的交易时间、单次交易金额等经营信息建立孤立森林，进行随机划分，若该目标商户经过较少的划分次数的就被划分出来，则检测该目标商户异常，该服务器停止为该目标商户提供该业务，本说明书不限制如何对目标商户进行异常检测。
89.对于验证商户属性，若该目标商户信息验证成功，则该服务器为该目标商户提供业务，并获取该目标商户的经营信息。该服务器根据该经营信息，确定该目标商户的商户属性，并从根据步骤s102～s104获取的该文本信息和/或该有效信息中提取该目标商户的商户属性，判断确定的商户属性与提取的商户属性是否匹配，若该确定的商户属性与该提取的商户属性不匹配，则停止为该目标商户提供该业务。该商户属性是指该目标商户的经营形态，即连锁、单店、行商等。
90.例如，该服务器根据该经营信息，确定该目标商户的商户属性为连锁，从该文本信息和/或该有效信息中提取该目标商户的商户属性为单店，连锁与单店并不匹配，该服务器停止为该目标商户提供该业务。
91.也就是说，若该目标商户信息验证成功，该服务器还会根据该目标商户的经营信息验证该目标商户的商户属性以及商户类型，从而提高验证结果的正确率。
92.以上为本说明书的一个或多个实施例提供的信息验证的方法，基于同样的思路，本说明书还提供了相应的信息验证的装置，如图2所示。
93.图2本说明书提供的一种信息验证的装置示意图，所述装置包括：
94.信息获取模块400，用于根据商户发送的验证请求，获取所述商户输入的验证文本和所述商户采集的验证图像，并分别针对所述验证文本和所述验证图像执行：
95.针对验证文本，通过预先训练的文本验证模型确定所述验证文本的文本质量，若所述文本质量满足预设的第一条件，则通过所述文本验证模型提取所述验证文本中的有效信息；
96.针对验证图像，通过预先训练的图像验证模型确定所述验证图像的图像质量，若所述图像质量满足预设的第二条件，则通过所述图像验证模型提取所述验证图像中的文本信息；
97.信息验证模块402，用于根据从验证文本中提取的有效信息以及从所述验证图像中提取的文本信息，对所述商户进行信息验证。
98.可选地，所述信息获取模块400具体用于，通过所述图像验证模型提取所述验证图像中的文本信息之前，还用于通过预先训练的图像验证模型，确定所述验证图像为未篡改的图像。
99.可选地，所述信息验证模块402具体用于，根据所述文本信息和/或所述有效信息，确定所述商户对应的商品；根据所述商户对应的商品，对所述商户进行信息验证。
100.可选地，所述信息验证模块402具体用于，针对预设的每个维度，根据该维度，从所述有效信息中提取该维度对应的第一信息，并从所述文本信息中提取该维度对应的第二信息；根据所述第一信息和所述第二信息是否匹配，对所述商户进行信息验证。
101.可选地，所述信息验证模块402具体用于，当所述第一信息与所述第二信息的维度是预设的第一维度时，若所述第一信息与所述第二信息一致，则所述第一信息和所述第二信息匹配，若所述第一信息与所述第二信息不一致，则所述第一信息和所述第二信息不匹配；当所述第一信息与所述第二信息的维度是预设的第二维度时，若所述第一信息与所述第二信息相似度不小于预设的相似度阈值，则所述第一信息和所述第二信息匹配，若所述第一信息与所述第二信息相似度小于预设的相似度阈值，则所述第一信息和所述第二信息不匹配。
102.可选地，所述装置还包括：异常检测模块404，用于若所述商户信息验证成功，则为所述商户提供业务，并获取所述商户的经营信息；根据所述经营信息，对所述商户进行异常检测；若所述商户异常，则停止为所述商户提供所述业务。
103.可选地，所述异常检测模块404具体用于，将所述商户作为目标商户；根据所述文本信息和/或所述有效信息，确定所述目标商户所属的商户类型；根据所述商户类型中所包含的所有商户的经营信息，采用孤立森林，对所述目标商户进行异常检测。
104.可选地，所述装置还包括：商户属性匹配模块406，用于若所述商户信息验证成功，则为所述商户提供业务，并获取所述商户的经营信息；根据所述经营信息，确定所述商户的商户属性；从所述文本信息和/或所述有效信息中提取所述商户的商户属性；判断确定的商户属性与提取的商户属性是否匹配；若所述确定的商户属性与所述提取的商户属性不匹配，则停止为所述商户提供所述业务。
105.本说明书还提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质存储有计算机程序，计算机程序可用于执行上述图1提供的信息验证的方法。
106.本说明书还提供了图3所示的电子设备的结构示意图。如图3所示，在硬件层面，该无人驾驶设备包括处理器、内部总线、网络接口、内存以及非易失性存储器，当然还可能包括其他业务所需要的硬件。处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，以实现上述图1所述的信息验证的方法。当然，除了软件实现方式之外，本说明书并不排除其他实现方式，比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，也可以是硬件或逻辑器件。
107.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 gate array，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系统“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 description 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 description language)、confluence、cupl(cornell university programming language)、hdcal、jhdl(java hardware description language)、lava、lola、myhdl、palasm、rhdl(ruby hardware description language)等，目前最普遍使用的是vhdl(very-high-speed integrated circuit hardware description 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。
108.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：arc625d、atmel at91sam、microchip pic18f26k20以及silicone labs c8051f320，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。
109.上述实施例阐明的系统、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。
110.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。
111.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明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，本发明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。
112.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、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。
113.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。
114.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。
115.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。
116.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。
117.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，磁带磁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。
118.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。
119.本领域技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书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。
120.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。
121.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，对于系统实施例而言，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。
122.以上所述仅为本说明书的实施例而已，并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说，本说明书可以有各种更改和变化。凡在本说明书的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。

技术特征：
1.一种信息验证的方法，所述方法包括：根据商户发送的验证请求，获取所述商户输入的验证文本和所述商户采集的验证图像，并分别针对所述验证文本和所述验证图像执行：针对验证文本，通过预先训练的文本验证模型确定所述验证文本的文本质量，若所述文本质量满足预设的第一条件，则通过所述文本验证模型提取所述验证文本中的有效信息；针对验证图像，通过预先训练的图像验证模型确定所述验证图像的图像质量，若所述图像质量满足预设的第二条件，则通过所述图像验证模型提取所述验证图像中的文本信息；根据从验证文本中提取的有效信息以及从所述验证图像中提取的文本信息，对所述商户进行信息验证。2.如权利要求1所述的方法，通过所述图像验证模型提取所述验证图像中的文本信息之前，所述方法还包括：通过预先训练的图像验证模型，确定所述验证图像为未篡改的图像。3.如权利要求1所述的方法，根据从验证文本中提取的有效信息以及从所述验证图像中提取的文本信息，对所述商户进行信息验证，具体包括：根据所述文本信息和/或所述有效信息，确定所述商户对应的商品；根据所述商户对应的商品，对所述商户进行信息验证。4.如权利要求1所述的方法，根据从验证文本中提取的有效信息以及从所述验证图像中提取的文本信息，对所述商户进行信息验证，具体包括：针对预设的每个维度，根据该维度，从所述有效信息中提取该维度对应的第一信息，并从所述文本信息中提取该维度对应的第二信息；根据所述第一信息和所述第二信息是否匹配，对所述商户进行信息验证。5.如权利要求4所述的方法，判断所述第一信息和所述第二信息是否匹配，具体包括：当所述第一信息与所述第二信息的维度是预设的第一维度时，若所述第一信息与所述第二信息一致，则所述第一信息和所述第二信息匹配，若所述第一信息与所述第二信息不一致，则所述第一信息和所述第二信息不匹配；当所述第一信息与所述第二信息的维度是预设的第二维度时，若所述第一信息与所述第二信息相似度不小于预设的相似度阈值，则所述第一信息和所述第二信息匹配，若所述第一信息与所述第二信息相似度小于预设的相似度阈值，则所述第一信息和所述第二信息不匹配。6.如权利要求1所述的方法，所述方法还包括：若所述商户信息验证成功，则为所述商户提供业务，并获取所述商户的经营信息；根据所述经营信息，对所述商户进行异常检测；若所述商户异常，则停止为所述商户提供所述业务。7.如权利要求6所述的方法，对所述商户进行异常检测，具体包括：将所述商户作为目标商户；根据所述文本信息和/或所述有效信息，确定所述目标商户所属的商户类型；根据所述商户类型中所包含的所有商户的经营信息，采用孤立森林，对所述目标商户
进行异常检测。8.如权利要求1所述的方法，所述方法还包括：若所述商户信息验证成功，则为所述商户提供业务，并获取所述商户的经营信息；根据所述经营信息，确定所述商户的商户属性；从所述文本信息和/或所述有效信息中提取所述商户的商户属性；判断确定的商户属性与提取的商户属性是否匹配；若所述确定的商户属性与所述提取的商户属性不匹配，则停止为所述商户提供所述业务。9.一种信息验证的装置，所述装置包括：信息获取模块，用于根据商户发送的验证请求，获取所述商户输入的验证文本和所述商户采集的验证图像，并分别针对所述验证文本和所述验证图像执行：针对验证文本，通过预先训练的文本验证模型确定所述验证文本的文本质量，若所述文本质量满足预设的第一条件，则通过所述文本验证模型提取所述验证文本中的有效信息；针对验证图像，通过预先训练的图像验证模型确定所述验证图像的图像质量，若所述图像质量满足预设的第二条件，则通过所述图像验证模型提取所述验证图像中的文本信息；信息验证模块，用于根据从验证文本中提取的有效信息以及从所述验证图像中提取的文本信息，对所述商户进行信息验证。10.如权利要求9所述的装置，所述信息获取模块具体用于，通过所述图像验证模型提取所述验证图像中的文本信息之前，还用于通过预先训练的图像验证模型，确定所述验证图像为未篡改的图像。11.如权利要求9所述的装置，所述信息验证模块具体用于，根据所述文本信息和/或所述有效信息，确定所述商户对应的商品；根据所述商户对应的商品，对所述商户进行信息验证。12.如权利要求9所述的装置，所述信息验证模块具体用于，针对预设的每个维度，根据该维度，从所述有效信息中提取该维度对应的第一信息，并从所述文本信息中提取该维度对应的第二信息；根据所述第一信息和所述第二信息是否匹配，对所述商户进行信息验证。13.如权利要求9所述的装置，所述信息验证模块具体用于，当所述第一信息与所述第二信息的维度是预设的第一维度时，若所述第一信息与所述第二信息一致，则所述第一信息和所述第二信息匹配，若所述第一信息与所述第二信息不一致，则所述第一信息和所述第二信息不匹配；当所述第一信息与所述第二信息的维度是预设的第二维度时，若所述第一信息与所述第二信息相似度不小于预设的相似度阈值，则所述第一信息和所述第二信息匹配，若所述第一信息与所述第二信息相似度小于预设的相似度阈值，则所述第一信息和所述第二信息不匹配。14.如权利要求9所述的装置，所述装置还包括：异常检测模块，用于若所述商户信息验证成功，则为所述商户提供业务，并获取所述商户的经营信息；根据所述经营信息，对所述商户进行异常检测；若所述商户异常，则停止为所述商户提供所述业务。
15.如权利要求14所述的装置，所述异常检测模块具体用于，将所述商户作为目标商户；根据所述文本信息和/或所述有效信息，确定所述目标商户所属的商户类型；根据所述商户类型中所包含的所有商户的经营信息，采用孤立森林，对所述目标商户进行异常检测。16.如权利要求9所述的装置，所述装置还包括：商户属性匹配模块，用于若所述商户信息验证成功，则为所述商户提供业务，并获取所述商户的经营信息；根据所述经营信息，确定所述商户的商户属性；从所述文本信息和/或所述有效信息中提取所述商户的商户属性；判断确定的商户属性与提取的商户属性是否匹配；若所述确定的商户属性与所述提取的商户属性不匹配，则停止为所述商户提供所述业务。17.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1～8任一项所述的方法。18.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1～8任一项所述的方法。

技术总结
本说明书公开了一种信息验证的方法、装置、存储介质和电子设备，根据商户发送的验证请求，获取所述商户输入的验证文本和所述商户采集的验证图像，分别验证所述验证文本的文本质量和所述验证图像的图像质量，若所述文本质量满足预设的第一条件，则提取所述验证文本中的有效信息，若所述图像质量满足预设的第二条件，则提取所述验证图像中的文本信息，根据所述有效信息及所述文本信息，对所述商户进行信息验证。本方法通过机器自动验证的方式，先验证文本质量以及验证图像质量，再对验证文本及验证图像进行交叉验证，对商户信息进行多维度验证，提高信息验证效率。提高信息验证效率。提高信息验证效率。


技术研发人员：郑霖
受保护的技术使用者：支付宝（杭州）信息技术有限公司
技术研发日：2023.02.23
技术公布日：2023/7/13