(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の写真の一致性に基づき、処理装置を用いて保険賠償詐欺を防止する方法であって、
ユーザーが端末装置を介してアップロードした異なる撮影角度から撮られた車両の複数の損害確認写真を受信するステップと、
解析モデルを介して各損害確認写真に対応する車両の箇所を解析し、前記損害確認写真を分類して、同じ車両の箇所の損害確認写真が同じ写真集合に分けられるステップと、
各写真集合の損害確認写真に対してキーポイント検出を実行し、各写真集合に対応する車両の箇所のキーポイント特徴を獲得するステップと、
各写真集合の損害確認写真に対して二枚毎に一つのグループに分け、キーポイントマッチングアルゴリズムによって各写真集合に対応するキーポイント特徴と各グループの写真とをキーポイントマッチングし、各グループの損害確認写真について少なくとも一つのキーポイントがマッチングされるステップと、
各グループに対応する関連キーポイントによって線形方程式を介して各グループに対応する特徴点変換行列を計算し、且つ対応する特徴点変換行列を介して、該グループの一枚の写真を該グループの別の一枚の写真と同じ撮影角度を有する検証用写真に変換するステップと、
検証用写真と該グループの別の一枚の写真との特徴パラメータをマッチングするステップと、
検証用写真と該グループの別の一枚の写真との特徴パラメータがマッチングしない場合、注意情報を生成し、受信された写真における詐欺があることを警告するステップと、
を備えることを特徴とする複数の写真の一致性に基づく保険賠償詐欺防止方法。
【請求項２】
「ユーザーが端末装置を介してアップロードした異なる撮影角度から撮られた車両の複数の損害確認写真を受信する」というステップを実行する時、さらに、以下のステップを含み、
受信された車両の損害確認写真における被写体の影を識別することによって写真の撮影角度を解析することができ、被写体の影の正面方向をレンズの方向として、レンズの方向と被写体の平面との角度を撮影角度とするステップと、
受信された車両の損害確認写真の撮影角度が同じである場合、異なる角度から損害確認写真を採集し続ける注意情報を生成して送信するステップと、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の複数の写真の一致性に基づく保険賠償詐欺防止方法。
【請求項３】
複数の写真の一致性に基づく保険賠償詐欺防止方法は、以下のステップを実行することによって前記解析モデルを生成し、
車両の異なる箇所の写真を収集して関連箇所を標示し、ここで、車両の箇所は、前端、後端及び左右側面を備えるステップと、
畳み込みニューラルネットワークを用い、既に標示された車両の箇所の写真について訓練することによって、ある写真が車両のどの箇所にあるかを正確に判断できる解析モデルを得、モデルの訓練過程において、クロスバリデーション（ｃｒｏｓｓ―ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）方法を採用して何度も訓練して評価し、既に標示された車両の箇所の写真から予め設定された数量の写真を毎回抽出して検出データとして、別の数量の写真を訓練データとするステップと、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の複数の写真の一致性に基づく保険賠償詐欺防止方法。
【請求項４】
保険賠償詐欺防止システムであって、
ユーザーが端末装置を介してアップロードした異なる撮影角度から撮られた車両の複数の損害確認写真を受信することに用いられる写真受信モジュールと、
解析モデルを介して各損害確認写真に対応する車両の箇所を解析し、損害確認写真を分類して、同じ車両の箇所の損害確認写真が同じ写真集合に分けられることに用いられる分類モジュールと、
各写真集合の損害確認写真に対してキーポイント検出を実行し、各写真集合に対応する車両の箇所のキーポイント特徴を獲得することに用いられるキーポイント検出モジュールと、
各写真集合の損害確認写真に対して二枚毎に一つのグループに分け、キーポイントマッチングアルゴリズムによって各写真集合に対応するキーポイント特徴と各グループの写真とをキーポイントマッチングし、各グループの損害確認写真について少なくとも一つのキーポイントがマッチングされ、各グループに対応する関連キーポイントによって線形方程式を介して各グループに対応する特徴点変換行列を計算することに用いられる再建モジュールと、
対応する特徴点変換行列を介して、該グループの一枚の写真を該グループの別の一枚の写真と同じ撮影角度を有する検証用写真に変換し、検証用写真と該グループの別の一枚の写真との特徴パラメータをマッチングし、検証用写真と該グループの別の一枚の写真との特徴パラメータがマッチングしない場合、注意情報を生成し、受信された写真における詐欺があることを警告することに用いられる検証モジュールと、
を備えることを特徴とする保険賠償詐欺防止システム。
【請求項５】
前記写真受信モジュールは、受信された車両の損害確認写真における被写体の影を識別することによって写真の撮影角度を解析することができ、被写体の影の正面方向をレンズの方向として、レンズの方向と被写体の平面との角度を撮影角度として、受信された車両の損害確認写真の撮影角度が同じである場合、異なる角度から損害確認写真を採集し続けるように注意情報を生成して前記端末装置に送信することにも用いられることを特徴とする請求項４に記載の保険賠償詐欺防止システム。
【請求項６】
モデル訓練モジュールをさらに備え、前記モデル訓練モジュールは、解析車両の異なる箇所の写真を収集して関連箇所を標示し、ここで、前記車両の箇所は、前端、後端及び左右側面を備え、
畳み込みニューラルネットワークを用い、既に標示された車両の箇所の写真について訓練することによって、ある写真が車両のどの箇所にあるかを正確に判断できる解析モデルを得、訓練している過程において、クロスバリデーション（ｃｒｏｓｓ―ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）方法を採用して何度も訓練して評価し、既に標示された車両の箇所の写真から予め設定された数量の写真を毎回抽出して検出データとして、別の数量の写真を訓練データとする方法を実行することによって前記解析モデルを生成することを特徴とする請求項４に記載の保険賠償詐欺防止システム。
【請求項７】
処理ユニットと、前記処理ユニットに接続される保険賠償詐欺防止システムと、入力／出力ユニットと、通信ユニットと、記憶ユニットと、を備える保険賠償詐欺防止装置であって、
前記入力／出力ユニットは、ユーザー命令を入力し、且つ入力されたユーザー命令に対する保険賠償詐欺防止装置の応答データを出力することに用いられ、
前記通信ユニットは、一つまたは複数の予め設定された端末装置又はバックグラウンドサーバーに通信して接続されることに用いられ、
前記記憶ユニットは、保険賠償詐欺防止システムと該保険賠償詐欺防止システムの実行データを格納することに用いられ、
前記処理ユニットは、保険賠償詐欺防止システムを呼出して、
ユーザーが端末装置を介してアップロードした異なる撮影角度から撮られた車両の複数の損害確認写真を受信するステップと、
解析モデルを介して各損害確認写真に対応する車両の箇所を解析し、損害確認写真を分類して、同じ車両の箇所の損害確認写真が同じ写真集合に分けられるステップと、
各写真集合の損害確認写真に対してキーポイント検出を実行し、各写真集合に対応する車両の箇所のキーポイント特徴を獲得するステップと、
各写真集合の損害確認写真に対して二枚毎に一つのグループに分け、キーポイントマッチングアルゴリズムによって各写真集合に対応するキーポイント特徴と各グループの写真とをキーポイントマッチングし、各グループの損害確認写真について少なくとも一つのキーポイントがマッチングされるステップと、
各グループに対応する関連キーポイントによって線形方程式を介して各グループに対応する特徴点変換行列を計算し、且つ対応する特徴点変換行列を介して、該グループの一枚の写真を該グループの別の一枚の写真と同じ撮影角度を有する検証用写真に変換するステップと、
前記検証用写真と該グループの別の一枚の写真との特徴パラメータをマッチングするステップと、
検証用写真と該グループの別の一枚の写真との特徴パラメータがマッチングしない場合、注意情報を生成し、受信された写真における詐欺があることを警告するステップと、
を実行することに用いられることを特徴とする保険賠償詐欺防止装置。
【請求項８】
前記処理ユニットによって呼び出され、「ユーザーが端末装置を介してアップロードした異なる撮影角度から撮られた車両の複数の損害確認写真を受信する」というステップを実行する時、
受信された車両の損害確認写真における被写体の影を識別することによって写真の撮影角度を解析することができ、被写体の影の正面方向をレンズの方向として、レンズの方向と被写体の平面との角度を撮影角度とするステップと、
受信された車両の損害確認写真の撮影角度が同じである場合、異なる角度から損害確認写真を採集し続けるという注意情報を生成して携帯端末に送信するステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項７に記載の複数の写真の一致性に基づいて保険賠償詐欺防止装置。
【請求項９】
前記処理ユニットは、前記保険賠償詐欺防止システムを呼出して実行し、
車両の異なる箇所の写真を収集して関連箇所を標示し、ここで、車両の箇所は、前端、後端及び左右側面を備えるステップと、
畳み込みニューラルネットワークを用いて、既に標示された車両の箇所の写真について訓練することによって、ある写真が車両のどの箇所にあるかを正確に判断できる解析モデルを得、訓練している過程において、クロスバリデーション（ｃｒｏｓｓ―ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）方法を採用して何度も訓練して評価し、既に標示された車両の箇所の写真から予め設定された数量の写真を毎回抽出して検出データとして、別の数量の写真を訓練データとするステップと、
を実行することによって前記解析モデルを生成することを特徴とする請求項７に記載の保険賠償詐欺防止装置。
【請求項１０】
コンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、一つまたは複数のプログラムが格納され、該一つまたは複数のプログラムは、一つまたは複数の処理装置によって実行され、
ユーザーが端末装置を介してアップロードした異なる撮影角度から撮られた車両の複数の損害確認写真を受信するステップと、
解析モデルを介して各損害確認写真に対応する車両の箇所を解析し、損害確認写真を分類して、同じ車両の箇所の損害確認写真が同じ写真集合に分けられるステップと、
各写真集合の損害確認写真に対してキーポイント検出を実行し、各写真集合に対応する車両の箇所のキーポイント特徴を獲得するステップと、
各写真集合の損害確認写真に対して二枚毎に一つのグループに分け、キーポイントマッチングアルゴリズムによって各写真集合に対応するキーポイント特徴と各グループの写真とをキーポイントマッチングし、各グループの損害確認写真において少なくとも一つのキーポイントがマッチングされるステップと、
各グループに対応する関連キーポイントによって線形方程式を介して各グループに対応する特徴点変換行列を計算し、且つ対応する特徴点変換行列を介して、該グループの一枚の写真を該グループの別の一枚の写真と同じ撮影角度を有する検証用写真に変換するステップと、
検証用写真と該グループの別の一枚の写真との特徴パラメータをマッチングするステップと、
検証用写真と該グループの別の一枚の写真との特徴パラメータがマッチングしない場合、注意情報を生成し、受信された写真における詐欺があることを警告するステップと、
を備えることを特徴とする、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、金融サービス技術分野に関するものであり、複数の写真の一致性に基づく保険賠償詐欺防止方法、システム、装置及び読み取り可能な記録媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
現在、車両保険業界において、車両損傷写真が改ざんされたかどうかを手動で検出する必要があるので、時間コストが高く、検出効率が低く、且つ精度が十分に確保できない。または、現在のＰＳ技術（ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ）の不断の発展に伴って、多くの修正された写真は、肉眼によって検出することが難しく、特に複数の写真に直面し且つ改ざんされた領域が不明である場合、検出することが非常に困難である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明は、上記したような従来の技術において、前記問題点を解決するためになされたものであり、保険賠償詐欺を自動的に識別することができる複数の写真の一致性に基づく保険賠償詐欺防止方法、システム、装置及び読み取り可能な記録媒体を提供することにその目的がある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
複数の写真の一致性に基づく保険賠償詐欺防止方法は、
ユーザーが端末装置を介してアップロードした異なる撮影角度から撮られた車両の複数の損害確認写真を受信するステップと、
解析モデルを介して各損害確認写真に対応する車両の箇所を解析し、損害確認写真を分類して、同じ車両の箇所の損害確認写真が同じ写真集合に分けられるステップと、
各写真集合の損害確認写真に対してキーポイント検出を実行し、各写真集合に対応する車両の箇所のキーポイント特徴を獲得するステップと、
各写真集合の損害確認写真に対して二枚毎に一つのグループに分け、キーポイントマッチングアルゴリズムによって各写真集合に対応するキーポイント特徴と各グループの写真とをキーポイントマッチングし、各グループの損害確認写真について少なくとも一つのキーポイントがマッチングされるステップと、
各グループに対応する関連キーポイントによって線形方程式を介して各グループに対応する特徴点変換行列を計算し、且つ対応する特徴点変換行列を介して、該グループの一枚の写真を該グループの別の一枚の写真と同じ撮影角度を有する検証用写真に変換するステップと、
検証用写真と該グループの別の一枚の写真との特徴パラメータをマッチングするステップと、
検証用写真と該グループの別の一枚の写真との特徴パラメータがマッチングしない場合、注意情報を生成し、受信された写真における詐欺があることを警告するステップと、
を備える。
【０００５】
複数の写真の一致性に基づく保険賠償詐欺防止システムは、
ユーザーが端末装置を介してアップロードした異なる撮影角度から撮られた車両の複数の損害確認写真を受信する写真受信モジュールと、
解析モデルを介して各損害確認写真に対応する車両の箇所を解析し、損害確認写真を分類して、同じ車両の箇所の損害確認写真を同じ写真集合に分ける分類モジュールと、
各写真集合の損害確認写真に対してキーポイント検出を実行し、各写真集合に対応する車両の箇所のキーポイント特徴を獲得するキーポイント検出モジュールと、
各写真集合の損害確認写真に対して二枚毎に一つのグループに分け、キーポイントマッチングアルゴリズムによって各写真集合に対応するキーポイント特徴と各グループの写真とをキーポイントマッチングし、各グループの損害確認写真について少なくとも一つのキーポイントがマッチングされ、各グループに対応する関連キーポイントによって線形方程式を介して各グループに対応する特徴点変換行列を計算する再建モジュールと、
対応する特徴点変換行列を介して、該グループの一枚の写真を該グループの別の一枚の写真と同じ撮影角度を有する検証用写真に変換し、検証用写真と該グループの別の一枚の写真との特徴パラメータをマッチングし、検証用写真と該グループの別の一枚の写真との特徴パラメータがマッチングしない場合、注意情報を生成し、受信された写真における詐欺があることを警告する検証モジュールと、
を備える。
【０００６】
複数の写真の一致性に基づく保険賠償詐欺防止装置は、処理ユニットと、前記処理ユニットに接続される保険賠償詐欺防止システムと、入力／出力ユニットと、通信ユニットと、記憶ユニットと、を備える。
前記入力／出力ユニットは、ユーザー命令を入力し、且つ入力されたユーザー命令が保険賠償詐欺防止装置によって応答された応答データを出力することに用いられ、
前記通信ユニットは、一つまたは複数の予め設定された端末装置又はバックグラウンドサーバーに通信して接続されることに用いられ、
前記記憶ユニットは、保険賠償詐欺防止装置の実行データを格納することに用いられ、
前記処理ユニットは、保険賠償詐欺防止システムを呼出して実行することに用いられて、
ユーザーが端末装置を介してアップロードした異なる撮影角度から撮られた車両の複数の損害確認写真を受信するステップと、
解析モデルを介して各損害確認写真に対応する車両の箇所を解析し、損害確認写真を分類して、同じ車両の箇所の損害確認写真を同じ写真集合に分ける分類されるステップと、
各写真集合の損害確認写真に対してキーポイント検出を実行し、各写真集合に対応する車両の箇所のキーポイント特徴を獲得するステップと、
各写真集合の損害確認写真に対して二枚毎に一つのグループに分け、キーポイントマッチングアルゴリズムによって各写真集合に対応するキーポイント特徴と各グループの写真とをキーポイントマッチングし、各グループの損害確認写真について少なくとも一つのキーポイントがマッチングされるステップと、
各グループに対応する関連キーポイントによって線形方程式を介して各グループに対応する特徴点変換行列を計算し、且つ対応する特徴点変換行列を介して、該グループの一枚の写真を該グループの別の一枚の写真と同じ撮影角度を有する検証用写真に変換するステップと、
検証用写真と該グループの別の一枚の写真との特徴パラメータをマッチングするステップと、
検証用写真と該グループの別の一枚の写真との特徴パラメータがマッチングしない場合、注意情報を生成し、受信された写真における詐欺があることを警告するステップと、
を実行する。
【０００７】
コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、一つまたは複数のプログラムが格納され、前記一つまたは複数のプログラムは、一つまたは複数の処理装置によって実行され、
ユーザーが端末装置を介してアップロードした異なる撮影角度から撮られた車両の複数の損害確認写真を受信するステップと、
解析モデルを介して各損害確認写真に対応する車両の箇所を解析し、損害確認写真を分類して、同じ車両の箇所の損害確認写真を同じ写真集合に分けるステップと、
各写真集合の損害確認写真に対してキーポイント検出を実行し、各写真集合に対応する車両の箇所のキーポイント特徴を獲得するステップと、
各写真集合の損害確認写真に対して二枚毎に一つのグループに分け、キーポイントマッチングアルゴリズムによって各写真集合に対応するキーポイント特徴と各グループの写真とをキーポイントマッチングし、各グループの損害確認写真について少なくとも一つのキーポイントがマッチングされるステップと、
各グループに対応する関連キーポイントによって線形方程式を介して各グループに対応する特徴点変換行列を計算し、且つ対応する特徴点変換行列を介して、該グループの一枚の写真を該グループの別の一枚の写真と同じ撮影角度を有する検証用写真に変換するステップと、
検証用写真と該グループの別の一枚の写真との特徴パラメータをマッチングするステップと、
検証用写真と該グループの別の一枚の写真との特徴パラメータがマッチングしない場合、注意情報を生成し、受信された写真における詐欺があることを警告するステップと、
が実行される。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の複数の写真の一致性に基づく保険賠償詐欺防止方法、システム、装置及び読み取り可能な記録媒体において、交通事故が発生した後修理工場で損害確認を行う場合、車両所有者及び／又は修理工場が複数の異なる撮影角度から車両の箇所の写真を撮る必要があり、複数の異なる撮影角度の写真を比較することによって空間変換をし、車両の箇所が一致するかどうかを判定し、車両所有者及び／又は修理工場が損害確認写真を改ざんすることによって損害程度を誇張するような保険賠償詐欺を防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１Ａ及び図１Ｂを含む図１は本発明に係る複数の写真の一致性に基づく保険賠償詐欺防止方法の好ましい実施形態のフローチャートである。
【図２】本発明に係る複数の写真の一致性に基づく保険賠償詐欺防止方法の好ましい実施形態の車両の各部分の写真を解析するための解析モデルのフローチャートである。
【図３】本発明に係る複数の写真の一致性に基づく保険賠償詐欺防止装置の第一実施形態のハードウェア環境図である。
【図４】本発明に係る複数の写真の一致性に基づく保険賠償詐欺防止装置の第二実施形態のハードウェア環境図である。
【図５】本発明に係る複数の写真の一致性に基づく保険賠償詐欺防止システムの好ましい実施形態のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
図１に示すように、本発明に係る複数の写真の一致性に基づく保険賠償詐欺防止方法の好ましい実施形態のフローチャートである。本実施形態の複数の写真の一致性に基づく保険賠償詐欺防止方法はフローチャートに示したステップに限定されるものではなく、いくつかのステップを省略することができ、各ステップの順序を変更することができる。
【００１１】
ステップＳ１０：車両が事故を起こして修理工場で損害確認を行う場合、写真受信モジュール１０１は、車両所有者と修理工場のようなユーザーが端末装置を介してアップロードした損害確認写真を受信する。
【００１２】
ステップＳ１１：写真受信モジュール１０１は、アップロードされた各損害確認写真の撮影角度が同じであるかどうかを解析する。本実施形態において、写真における被写体の影を識別することによって写真の撮影角度を解析することができ、被写体の影の正面方向をレンズの方向として、レンズの方向と被写体の平面との角度を撮影角度とする。
【００１３】
撮影角度が同じである場合、ステップＳ１２を実行し、撮影角度が異なる場合、ステップＳ１３を実行する。
【００１４】
ステップＳ１２：写真受信モジュール１０１は、異なる角度から損害確認写真を採集し続ける注意情報を生成して送信する。例えば、前記注意情報は、この時のアップロードされた損害確認写真の中でＹ枚の撮影角度が同じである場合、他の角度からＹ−１枚の損害確認写真を採集し続けることができる。
【００１５】
ステップＳ１３：分類モジュール１０２は、解析モデルを介して各損害確認写真に対応する車両の箇所を解析し、損害確認写真を分類し、同じ車両の箇所の損害確認写真が同じ写真集合に分けられる。
【００１６】
ステップＳ１４：分類モジュール１０２は、いずれかの写真集合の損害確認写真の数量が予め設定された数量、例えば、３枚より小さいかどうかを判断する。写真集合の損害確認写真の数量が予め設定された数量未満である場合、ステップＳ１５を実行し、いずれかの写真集合の損害確認写真の数量が予め設定された数量以上である場合、ステップＳ１６を実行する。
【００１７】
ステップＳ１５：分類モジュール１０２は、異なる角度から写真集合に対応する車両の箇所の損害確認写真を採集し続けるようにという注意情報を生成して端末装置に送信する。前記注意情報は、この時の損害確認箇所Ｘの損害確認写真がＺ枚足りない場合、他の角度からＺ枚の損害確認箇所Ｘの損害確認写真を採集し続けることができる。
【００１８】
ステップＳ１６：キーポイント検出モジュール１０３は、各写真集合の損害確認写真に対してキーポイント検出を実行し、各写真集合に対応する車両の箇所のキーポイント特徴を獲得する。
【００１９】
本実施形態のキーポイント特徴検出方法（キーポイント検出はスケール不変特徴変換（Ｓｃａｌｅ-ＩｎｖａｒｉａｎｔＦｅａｔｕｒｅＴｒａｎｓｆｏｒｍ、ＳＩＦＴ）を採用することができる）において、前記ＳＩＦＴは、局部特徴説明記述子である。ＳＩＦＴキーポイント特徴は、図像の局部特徴であり、回転とスケールスケーリングと輝度変化に対して不変に維持し、視角変化とアニメーション変換（ａｎｉｍａｔｅｔｒａｎｓｆｏｒｍ）とノイズに対して一定程度の安定性を維持する。
【００２０】
ステップＳ１７：再建モジュール１０４は、各写真集合の損害確認写真に対して二枚毎に一つのグループに分ける。
【００２１】
ステップＳ１８：再建モジュール１０４は、キーポイントマッチングアルゴリズムによって各写真集合に対応するキーポイント特徴と各グループの写真とをキーポイントマッチングし、各グループの損害確認写真について少なくとも一つのキーポイントがマッチングされる。
【００２２】
前記キーポイントマッチングアルゴリズムは、ＲＡＮＳＡＣ（ＲａｎｄｏｍＳａｍｐｌｅＣｏｎｓｅｎｓｕｓ）アルゴリズムであることができる。
【００２３】
本実施形態において、再建モジュール１０４は、各グループの損害確認写真について少なくとも一つの予め設定された数量（例えば、８個である）のキーポイントをそれぞれマッチングする。例えば、Ｂ１とＢ２のような二枚の写真が一つのグループに分けられる場合、Ｂ１とＢ２について少なくとも一つの予め設定された数量のキーポイントがそれぞれマッチングされ、Ｂ１のマッチングされたキーポイントとＢ２のマッチングされたキーポイントとは、関連して一つ一つ対応する。例えば、同じ領域に対応する複数のキーポイントの間は、関連して一つ一つ対応する。
【００２４】
ステップＳ１９：再建モジュール１０４は、各グループに対応する関連キーポイントによって線形方程式を介して各グループに対応する特徴点変換行列を算出する。例えば、Ｂ１とＢ２のような二枚の写真の関連キーポイントに基づいて、写真Ｂ１から写真Ｂ２に変換した後の対応する特徴点変換行列を算出することによって、３次元再建（Ｓｔｅｒｅｏ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を完成することができる。
【００２５】
前記特徴点変換行列は、基本行列（ＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌＭａｔｒｉｘ）であっても良い。前記基本行列は、変換行列によって写真の特徴点を別の写真の特徴点に変換することに用いられる。
【００２６】
本実施形態において、前記線形方程式は、
0006452186.tif 000002
とすることができる。
【００２７】
展開した後、以下の方程式を得る。
0006452186.tif 000003
【００２８】
数学的な変換を経た後、特徴点変換行列Fを得ることができ、特徴点変換行列Fは、以下の条件を満たす必要がある。
0006452186.tif 000004
【００２９】
前記線形方程式は、上述したマッチングされた８個の関連キーポイントによって算出し、二つの写真の間の空間変換関係Ｆを得る。
【００３０】
ステップＳ２０：検証モジュール１０５は、各グループの中からいずれか一つのグループを選択し、対応する特徴点変換行列を介して該グループの一枚の写真を該グループの別の一枚の写真と同じ撮影角度を有する検証用写真に変換する。
【００３１】
ステップＳ２１：検証モジュール１０５は、前記検証用写真と該グループの別の一枚の写真との特徴パラメータをマッチングする。前記特徴パラメータは、色、テスクチャなどのような特徴を含む。
【００３２】
ステップＳ２２：検証モジュール１０５は、マッチングしない特徴パラメータがあるかどうかを判定する。例えば、同じ特徴を有する色値の差が予め設定された色閾値より大きい場合、色特徴パラメータがマッチングしないと判定される。同じ特徴を有するテスクチャの類似度が予め設定された類似度閾値未満である場合、例えばテスクチャの類似度が９０％である場合、テスクチャ特徴パラメータがマッチングしないと判定される。
【００３３】
特徴パラメータがマッチングしない場合、ステップＳ２３を実行し、特徴パラメータがマッチングする場合、ステップＳ２４を実行する。
【００３４】
ステップＳ２３：検証モジュール１０５は、詐欺危険警告情報を生成し、詐欺危険警告情報を所定の端末に送信する。例えば、詐欺危険警告情報は、「端末装置からアップロードされた写真Ｂ１及びＢ２がパスしないので、偽造の危険性に注意してください」のような内容であることができる。
【００３５】
ステップＳ２４：検証モジュール１０５は、検証されない各グループの写真があるかどうかを判定する。検証されない各グループの写真がある場合、ステップＳ２０に戻る。さもなければ、検証されない各グループの写真がない場合、プロセスを終了する。
【００３６】
図２に示すように、本発明に係る複数の写真の一致性に基づく保険賠償詐欺防止方法の好ましい実施形態の車両の各部分の写真を解析するための解析モデルのフローチャートである。本実施形態の車両の各部分の写真を解析するための解析モデルのフローチャートは、フローチャートに示したステップに限定されるものではなく、いくつかのステップを省略することができ、各ステップの順序を変更することができる。
【００３７】
ステップＳ００：モデル訓練モジュール１００は、車両保険賠償データベースから車両の各箇所の予め設定された数量の写真を獲得する。本実施形態において、前記モデル訓練モジュール１００は、車両の予め設定された箇所（例えば、車両前側、側面、後端、全体等々である）に応じて分類し、車両保険賠償データベース（例えば、車両保険賠償データベースには、車両の予め設定された箇所の種類と損害確認写真とのマッピング（Ｍａｐｐｉｎｇ）関係または標識データが格納され、前記損害確認写真は、修理工場で損害確認を行う際に撮影された写真である）から各予め設定された箇所に対応する予め設定された数量の写真を獲得し、例えば、１０万枚の車両前側の写真を獲得する。
【００３８】
ステップＳ０１：モデル訓練モジュール１００は、予め設定されたモデル生成ルールに従って、獲得された車両の各箇所の写真に基づいて、車両の各箇所の写真を解析するための解析モデルを生成する。例えば、車両前側に対応する予め設定された数量の損害確認写真に基づいて、損害確認写真における損害箇所が車両前側であるものを解析するための解析モデルを生成する。側面に対応する予め設定された数量の損害確認写真に基づいて、損害確認写真における損害箇所が側面であるものを解析するための解析モデルを生成する。後端に対応する予め設定された数量の損害確認写真に基づいて、損害確認写真における損害箇所が後端であるものを解析するための解析モデルを生成する。全体に対応する予め設定された数量の損害確認写真に基づいて、損害確認写真における損害箇所が全体であるものを解析するための解析モデルを生成する。
【００３９】
その中、前記解析モデルは、畳み込みニューラルネットワーク（ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ、ＣＮＮ）モデルであり、前記予め設定されたモデル生成ルールは、前記獲得された車両の各箇所の予め設定された数量の写真を前処理して前記獲得された写真のフォーマットを予め設定されたフォーマット（例えば、ｌｅｖｅｌｅｄフォーマットである）に変換する。フォーマットを変換した後の写真を介してＣＮＮモデルを訓練する。
【００４０】
具体的な訓練過程は、以下のように詳細に説明する。訓練開始前に、ＣＮＮモデルの各重みの初期値（例えば、−０．０５〜０．０５である）がランダムかつ均等に生成され、ＣＮＮモデルが確率的勾配降下法（ＳｔｏｃｈａｓｔｉｃＧｒａｄｉｅｎｔＤｅｓｃｅｎｔ、ＳＧＤ）によって訓練される。訓練過程全体は、順方向の伝送と逆方向の伝送に分けられる。順方向の伝送の段階において、モデル訓練モジュール１００は、訓練データ集合からサンプルをランダムに抽出し、ＣＮＮモデルに入力して計算し、且つ実際的な計算結果を得る。逆方向の伝送の段階において、モデル訓練モジュール１００は、実際の結果と期待値（即ち、標識値である）との差を算出した後、誤差最小化測位方法を用いて各重みの値を逆に調整するとともに、該調整することによる有効誤差を算出する。訓練過程は数回（例えば、１００回である）反復的に代入し、モデル全体の有効誤差が予め設定された閾値（例えば、±０．０１である）未満である場合、訓練を終了する。
【００４１】
好ましくは、ＣＮＮモデルの識別精度を十分に確保するために、モデル構造は、６層に分けられ、具体的に、写真に対して基本的な特徴（例えば、線、色等々である）を抽出するための特徴抽出層、構造的な特徴を抽出するための特徴結合層、変位、スケーリング及びツイストのような２次元図形特徴を識別するための特徴サンプル層、および、サンプルによって実際特徴計算規模が低くなるための三層のサブサンプル層、である。前記特徴結合層は、前記特徴抽出層の後ろに設けられ、前記特徴サンプル層は、前記特徴結合層の後ろに設けられ、三層のサブサンプル層は、前記特徴抽出層の後ろ、前記特徴結合層の後ろ、前記特徴サンプル層の後ろにそれぞれ設けられる。
【００４２】
ステップＳ０２：モデル訓練モジュール１００は、前記解析モデルを記憶する。
【００４３】
図３を示すと、本発明に係る複数の写真の一致性に基づく保険賠償詐欺防止装置の第一実施形態のハードウェア環境図である。
【００４４】
本実施形態において、複数の写真の一致性に基づく保険賠償詐欺防止システム（以下、単に「保険賠償詐欺防止システム」と呼ぶ）１０は、保険賠償詐欺防止装置１に装着して実行されることができる。前記保険賠償詐欺防止装置１は、賠償サーバーであることができる。前記保険賠償詐欺防止装置１は、処理ユニット１１と、前記処理ユニット１１に接続される保険賠償詐欺防止システム１０と、入力／出力ユニット１２と、通信ユニット１３と、記憶ユニット１４と、を備える。
【００４５】
前記入力／出力ユニット１２は、一つまたは複数の物理ボタン及び／又はマウス及び／又はジョイスティック（Ｊｏｙｓｔｉｃｋ）であってもよく、ユーザー命令を入力し、且つ入力されたユーザー命令が保険賠償詐欺防止装置１によって応答された応答データを出力することに用いられる。
【００４６】
前記通信ユニット１３は、一つまたは複数の予め設定された端末装置（例えば、携帯電話、タブレットパソコン等々である）又はバックグラウンドサーバーに通信して接続され、車両所有者と修理工場のようなユーザーがアップロードした車両損害箇所の損害確認写真を受信することに用いられる。前記通信ユニット１３は、Ｗｉｆｉモジュール（前記Ｗｉｆｉモジュールを介してモバイルインターネットを経てバックグラウンドサーバーと通信することができる）、ブルートゥース（登録商標）モジュール（前記ブルートゥースモジュールが携帯電話と近い距離で通信することができる）及び／又はＧＰＲＳモジュール（前記ＧＰＲＳモジュールはモバイルインターネットを経てバックグラウンドサーバーと通信することができる）を備えることができる。
【００４７】
前記記憶ユニット１４は、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ（ＦｌａｓｈＭｅｍｏｒｙ）などのような一つまたは複数の不揮発性メモリであることができる。前記記憶ユニット１４は、保険賠償詐欺防止装置１に内蔵されてもよく、または接続されてもよく。前記処理ユニット１１は、保険賠償詐欺防止装置１のコアユニット（ＣｏｒｅＵｎｉｔ）とコントロールユニット（ＣｏｎｔｒｏｌＵｎｉｔ）であり、コンピュータの命令を解釈し、コンピュータソフトウェアのデータを処理することに用いられる。
【００４８】
本実施形態において、保険賠償詐欺防止システム１０は、コンピュータソフトウェアであってもよく、コンピュータの実行可能プログラムコードを含み、前記プログラムコードは、記憶ユニット１４に格納され、処理ユニット１１によって以下の機能を実行することができ、車両所有者と修理工場のようなユーザーが車両損害箇所の複数の異なる角度の損害確認写真を撮って送信し、複数の異なる角度の損害確認写真を比較することによって空間変換を行った後、損害された箇所が一致するかどうかを判定し、損害確認写真が改ざんされたかどうかを検出する。
【００４９】
処理ユニット１１は、保険賠償詐欺防止システム１０を呼出して実行することに用いられ、以下のステップを実行する。
【００５０】
ユーザーが端末装置を介してアップロードした損害確認写真を受信する。
【００５１】
解析モデルを介して各損害確認写真に対応する車両の箇所を解析し、損害確認写真を分類し、同じ車両の箇所の損害確認写真を同じ写真集合に分ける。
【００５２】
各写真集合の損害確認写真に対してキーポイント検出を実行し、各写真集合に対応する車両の箇所のキーポイント特徴を獲得する。
【００５３】
各写真集合の損害確認写真に対して二枚毎に一つのグループに分け、キーポイントマッチングアルゴリズムによって各写真集合に対応するキーポイント特徴と各グループの写真とをキーポイントマッチングし、各グループの損害確認写真について少なくとも一つのキーポイントがマッチングされる。
【００５４】
各グループに対応する関連キーポイントによって線形方程式を介して各グループに対応する特徴点変換行列を計算し、且つ対応する特徴点変換行列を介して、該グループの一枚の写真を該グループの別の一枚の写真と同じ撮影角度を有する検証用写真に変換する。
【００５５】
検証用写真と該グループの別の一枚の写真との特徴パラメータをマッチングする。
【００５６】
検証用写真と該グループの別の一枚の写真との特徴パラメータがマッチングしない場合、注意情報を生成し、受信された写真における詐欺があることを警告する。
【００５７】
その中、前記保険賠償詐欺防止システム１０は、一連のプログラムコードまたはコード命令からなり、処理ユニット１１によってこのプログラムコードまたはコード命令を呼出してそれに対応する機能を実行する。
【００５８】
好ましくは、前記保険賠償詐欺防止システム１０は処理ユニット１１によって呼び出され、「ユーザーが端末装置を介してアップロードした異なる撮影角度から撮られた車両の損害確認写真を受信する」というステップを実行する時、さらに、以下のステップを含む。
【００５９】
受信された車両の損害確認写真における被写体の影を識別することによって写真の撮影角度を解析することができ、被写体の影の正面方向をレンズの方向として、レンズの方向と被写体の平面との角度を撮影角度とする。
【００６０】
受信された車両の損害確認写真の撮影角度が同じである場合、異なる角度から損害確認写真を採集し続けるよう注意情報を生成して送信する。
【００６１】
好ましくは、処理ユニット１１は、保険賠償詐欺防止システム１０を呼出して実行し、以下のステップを実行することによって前記解析モデルを生成する。
【００６２】
車両の異なる箇所の写真を収集して関連箇所を標示し、ここで、車両の箇所は、前端、後端及び左右側面を備える。
【００６３】
畳み込みニューラルネットワークを用い、既に標示された車両の箇所の写真について訓練することによって、ある写真が車両のどの箇所にあるかを正確に判断できる解析モデルを得る。訓練している過程において、クロスバリデーション（ｃｒｏｓｓ―ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）方法を採用して何度も訓練して評価し、既に標示された車両の箇所の写真から予め設定された数量の写真を毎回抽出して検出データとして、別の数量の写真を訓練データとする。
【００６４】
好ましくは、処理ユニット１１は、保険賠償詐欺防止システム１０を呼出して実行し、前記キーポイント特徴検出方法は、ＳＩＦＴキーポイント特徴検出方法を採用する。
【００６５】
好ましくは、処理ユニット１１は、保険賠償詐欺防止システム１０を呼出して実行し、前記キーポイントマッチングアルゴリズムは、ＲＡＮＳＡＣアルゴリズムである。
【００６６】
図４に示すように、図４は、本発明に係る保険賠償詐欺防止装置の第二実施形態のハードウェア環境図である。第二実施形態の保険賠償詐欺防止装置は、第一実施形態の保険賠償詐欺防止装置とほぼ同じであるが、以下の区別があり、タッチ入力／表示ユニット１７で入力／出力ユニット１２を代替する。
【００６７】
前記タッチ入力／表示ユニット１７は、マンマシンインターフェースを提供し、ユーザーによって命令がタッチ入力され、且つユーザー命令が保険賠償詐欺防止装置１によって応答された応答データを出力して表示することに用いられる。本実施形態において、前記タッチ入力／表示ユニット１７は、タッチ入力ユニットと表示ユニットを備える。前記タッチ入力ユニットは、マンマシンインターフェースのタッチ感知領域でタッチ入力し、表示ユニットは、タッチパネルを有する表示ユニットである。前記マンマシンインターフェースは、一つまたは複数の仮想ボタン（図示せず）を備える。前記仮想キーボードは、第一実施形態の物理ボタンの機能と同じであるため、ここで省略した。また、第一実施形態のいずれかの物理ボタン及び／又はマウス及び／又はジョイスティックは前記タッチ入力／表示ユニット１７のボタンによって代替可能である。
【００６８】
本実施形態において、複数の損害確認写真の損害箇所に対して改ざん検出を行うために、保険賠償詐欺防止システム１０は、以下の機能を実現する必要があり、即ち、写真収集と標示、深度学習訓練、写真の同じ箇所の分類、キーポイント検出、３次元再建、箇所を比較して応答することである。
【００６９】
前記写真収集と標示は、異なる車両の写真を収集して関連箇所を標示する必要があり、例えば、車両の前端、後端、左右側面などのいくつかの大類である。本実施形態において、保険賠償詐欺防止装置１に接続された車両保険賠償データベースから異なる車両の写真を収集する。前記車両保険賠償データベースには、各修理工場で損害確認を行う際撮られた写真が格納され、且つ車両の予め設定された箇所の種類と損害確認写真のマッピング関係または標識データが格納されている。
【００７０】
前記深度学習訓練は、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を用い、既に標示された車両の箇所の写真について訓練することによって、ある写真が車両のどの箇所にあるかを正確に判断できる。訓練している過程において、クロスバリデーション方法を採用して何度も（例えば、５回である）訓練して評価し、既に標示された車両の箇所の写真から２０％の写真を毎度抽出して検出データとして、別の８０％の写真を訓練データとする。クロスバリデーション方法は、数量が少ない場合、更に客観的な評価指標を得ることができる。
【００７１】
前記写真の同じ箇所の分類は、写真の同じ箇所を分類し、即ち、ユーザーによって伝送された損害確認写真を受信する時、深度学習訓練によって訓練された解析モデルを介して、ある写真が車両のどの箇所にあるかを判断して、同じ箇所は一緒に分類される。
【００７２】
前記キーポイント検出は、ＳＩＦＴ（Ｓｃａｌｅ−ｉｎｖａｒｉａｎｔ  ｆｅａｔｕｒｅ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）キーポイント検出である。前記ＳＩＦＴは、局部特徴説明記述子である。サイズ、方向、関連特徴無関係性を有する。写真の撮影角度、距離が異なるため、写真のサイズ、方向のような特徴も異なる。ＳＩＦＴキーポイントを利用すると、異なる写真の同じ箇所（例えば、自動車のライト、自動車のドア等々である）が有効に検出され、撮影角度などの影響を受けない。
【００７３】
前記３次元再建（Ｓｔｅｒｅｏ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）は、まず各車両の箇所の写真に対して二枚毎に一つのグループに分け、次に検出されたＳＩＦＴキーポイントを介してマッチングし、各車両の箇所と最もマッチングしたキーポイントを選択し、キーポイントの関連性によって変換行列Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ  Ｍａｔｒｉｘ  Ｆを算出する。
【００７４】
箇所を比較して応答することは、算出された変換行列を介して各グループの中からの一枚の写真を該グループの別の一枚の写真と同じ撮影角度に変換し、且つこの二枚の写真の色、テスクチャなどのような特徴をマッチングする。非常にマッチングしない場合、二枚の写真の中の少なくとも一枚の写真が改ざんされたことを判定し、作業者に応答して車両保険賠償詐欺を避ける。
【００７５】
図５に示すように、本発明に係る複数の写真の一致性に基づく保険賠償詐欺防止システムの好ましい実施形態のブロック図である。
【００７６】
保険賠償詐欺防止システム１０のプログラムコードは異なる機能に基づいて、複数のブロックに分けられる。本発明の好ましい実施形態において、保険賠償詐欺防止システム１０は、モデル訓練モジュール１００と、写真受信モジュール１０１と、分類モジュール１０２と、キーポイント検出モジュール１０３と、再建モジュール１０４と、検証モジュール１０５と、を備える。
【００７７】
前記モデル訓練モジュール１００は、車両保険賠償データベースから車両の各箇所の予め設定された数量の写真を獲得する。予め設定されたモデル生成ルールに従って、獲得された車両の各箇所の写真に基づいて、車両の各箇所の写真を解析するための解析モデルを生成する。
【００７８】
本実施形態において、前記モデル訓練モジュール１００は、車両の予め設定された箇所（例えば、車両前側、側面、後端、全体等々である）に応じて分類し、車両保険賠償データベース（例えば、車両保険賠償データベースには、車両の予め設定された箇所の種類と損害確認写真とのマッピング（Ｍａｐｐｉｎｇ）関係または標識データが格納され、前記損害確認写真は、修理工場で損害確認を行う際に撮影された写真である）から各予め設定された箇所に対応する予め設定された数量の写真を獲得し、例えば、１０万枚の車両前側の写真を獲得する。
【００７９】
さらに、前記モデル訓練モジュール１００は、予め設定されたモデル生成ルールに従って、獲得された車両の各箇所の分類された写真に基づいて、車両の各箇所の写真を解析するための解析モデルを生成する。例えば、車両前側に対応する予め設定された数量の損害確認写真に基づいて、損害確認写真における損害箇所が車両前側であるものを解析するための解析モデルを生成する。側面に対応する予め設定された数量の損害確認写真に基づいて、損害確認写真における損害箇所が側面であるものを解析するための解析モデルを生成する。後端に対応する予め設定された数量の損害確認写真に基づいて、損害確認写真における損害箇所が後端であるものを解析するための解析モデルを生成する。全体に対応する予め設定された数量の損害確認写真に基づいて、損害確認写真における損害箇所が全体であるものを解析するための解析モデルを生成する。
【００８０】
その中、前記解析モデルは、畳み込みニューラルネットワーク（ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ、ＣＮＮ）モデルであり、予め設定されたモデル生成ルールは、前記獲得された車両の各箇所の予め設定された数量の写真を前処理して前記獲得された写真のフォーマットを予め設定されたフォーマット（例えば、ｌｅｖｅｌｅｄフォーマットである）に変換する。フォーマットを変換した後の写真を介してＣＮＮモデルを訓練する。
【００８１】
具体的な訓練過程は、以下のように詳細に説明する：訓練開始前に、ＣＮＮインターネットの各重みの初期値（例えば、−０．０５〜０．０５である）はランダムかつ均等に生成され、ＣＮＮモデルは確率的勾配降下法（ＳｔｏｃｈａｓｔｉｃＧｒａｄｉｅｎｔＤｅｓｃｅｎｔ、ＳＧＤ）によって訓練される。訓練過程全体は、順方向の伝送と逆方向の伝送に分けられる。順方向の伝送の段階において、モデル訓練モジュール１００は、訓練データ集合からサンプルをランダムに抽出し、ＣＮＮインターネットに入力して計算し、且つ実際的な計算結果を得る。逆方向の伝送の段階において、モデル訓練モジュール１００は、実際の結果と期待値（即ち、標識値である）との差を算出した後、誤差最小化測位方法を用いて各重みの値を逆に調整するとともに、該調整することによる有効誤差を算出する。訓練過程は数回（例えば、１００回である）反復的に代入し、モデル全体の有効誤差が予め設定された閾値（例えば、±０．０１である）未満である場合、訓練を終了する。
【００８２】
好ましくは、ＣＮＮモデルの識別精度を十分に確保するために、モデル構造は６層に分けられ、具体的に、写真に対して基本的な特徴（例えば、線、色等々である）を抽出するための特徴抽出層、構造的な特徴を抽出するための特徴結合層、変位、スケーリング及びツイストのような２次元図形特徴を識別するための特徴サンプル層、および、サンプルによって実際特徴計算規模が低くなるための三層のサブサンプル層、である。前記特徴結合層は、前記特徴抽出層の後ろに設けられ、前記特徴サンプル層は、前記特徴結合層の後ろに設けられ、三層のサブサンプル層は、前記特徴抽出層の後ろ、前記特徴結合層の後ろ、前記特徴サンプル層の後ろにそれぞれ設けられる。
【００８３】
前記写真受信モジュール１０１は、車両が事故を起こして後修理工場で損害確認を行う場合、車両所有者と修理工場のようなユーザーが端末装置を介してアップロードした損害確認写真を受信する。アップロードされた各損害確認写真の撮影角度が同じであるかどうかを解析する。撮影角度が同じである場合、異なる角度から損害確認写真を採集し続けるよう注意情報を生成して送信する。例えば、前記注意情報は、この時のアップロードされた損害確認写真の中でＹ枚の撮影角度が同じである場合、他の角度からＹ−１枚の損害確認写真を採集し続けることができる。本実施形態において、写真における被写体の影を識別することによって写真の撮影角度を解析することができ、被写体の影の正面方向をレンズの方向として、レンズの方向と被写体の平面との角度を撮影角度とする。
【００８４】
前記分類モジュール１０２は、前記モデル訓練モジュール１００によって訓練された解析モデルを介して各損害確認写真に対応する車両の箇所を解析し、損害確認写真を分類し、同じ車両の箇所の損害確認写真を同じ写真集合に分けられる。写真集合の損害確認写真の数量が予め設定された数量未満である場合、異なる角度から写真集合に対応する車両の箇所の損害確認写真を採集し続けるという注意情報を生成して端末装置に送信する。前記注意情報は、この時の損害確認箇所Ｘの損害確認写真がＺ枚足りない場合、他の角度からＺ枚の損害確認箇所Ｘの損害確認写真を採集し続けることができる。
【００８５】
前記キーポイント検出モジュール１０３は、各写真集合の損害確認写真に対してキーポイント検出を実行し、各写真集合に対応する車両の箇所のキーポイント特徴を獲得する。本実施形態のキーポイント特徴検出方法（キーポイント検出はスケール不変特徴変換（Ｓｃａｌｅ-ＩｎｖａｒｉａｎｔＦｅａｔｕｒｅＴｒａｎｓｆｏｒｍ、ＳＩＦＴ）を採用することができる）において、前記ＳＩＦＴは、局部特徴説明記述子である。ＳＩＦＴキーポイント特徴は、図像の局部特徴であり、回転とスケールスケーリングと輝度変化に対して不変に維持し、視角変化とアニメーション変換（ａｎｉｍａｔｅｔｒａｎｓｆｏｒｍ）とノイズに対して一定程度の安定性を維持する。
【００８６】
前記再建モジュール１０４は、予め設定された再建方法を採用して各写真集合の損害確認写真に対して二枚毎に一つのグループに分ける。キーポイントマッチングアルゴリズムによって各写真集合に対応するキーポイント特徴と各グループの写真とをキーポイントマッチングし、各グループの損害確認写真について少なくとも一つのキーポイントがマッチングされる。各グループに対応する関連キーポイントによって線形方程式を介して各グループに対応する特徴点変換行列を算出する。
【００８７】
本実施形態において、前記再建方法は、３次元再建（ＳｔｅｒｅｏＲｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）方法であることができる。
【００８８】
本実施形態において、前記再建モジュール１０４は、各グループの損害確認写真について少なくとも一つの予め設定された数量（例えば、８個である）のキーポイントをそれぞれマッチングする。例えば、Ｂ１とＢ２のような二枚の写真が一つのグループに分けられる場合、Ｂ１とＢ２について少なくとも一つの予め設定された数量のキーポイントがそれぞれマッチングされ、Ｂ１のマッチングされたキーポイントとＢ２のマッチングされたキーポイントとは、関連して一つ一つ対応する。例えば、同じ領域に対応する複数のキーポイントの間は、関連して一つ一つ対応する。
【００８９】
本実施形態において、前記再建モジュール１０４は、各グループに対応する関連キーポイントによって線形方程式を介して各グループに対応する特徴点変換行列を算出する。例えば、Ｂ１とＢ２のような二枚の写真の関連キーポイントに基づいて、写真Ｂ１から写真Ｂ２に変換した後の対応する特徴点変換行列を算出することによって、３次元再建（Ｓｔｅｒｅｏ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を完成することができる。前記特徴点変換行列は、基本行列（ＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌＭａｔｒｉｘ）であっても良い。前記基本行列は、変換行列によって写真の特徴点を別の写真の特徴点に変換することに用いられる。
【００９０】
本実施形態において、前記線形方程式は、
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とすることができる。
【００９１】
展開した後、以下の方程式を得る。
0006452186.tif 000006
【００９２】
数学的な変換を経た後、特徴点変換行列Fを得ることができ、特徴点変換行列Fは、以下の条件を満たす必要がある。
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【００９３】
前記線形方程式は、上述したマッチングされた８個の関連キーポイントによって算出し、二つの写真の間の空間変換関係Ｆを得る。
【００９４】
前記検証モジュール１０５は、各グループの二枚の損害確認写真に対してパラメータを検証することに用いられる。パラメータ検証は、各グループの中からいずれか一つのグループを選択し、対応する特徴点変換行列を介して該グループの一枚の写真を該グループの別の一枚の写真と同じ撮影角度を有する検証用写真に変換する。前記検証用写真と該グループの別の一枚の写真との特徴パラメータをマッチングする。前記特徴パラメータは、色、テスクチャなどのような特徴を含む。マッチングしない特徴パラメータがあることを判定する場合、例えば、同じ特徴を有する色値の差が予め設定された色閾値より大きい場合、色特徴パラメータがマッチングしないと判定され、同じ特徴を有するテスクチャの類似度が予め設定された類似度閾値未満である場合、例えばテスクチャの類似度が９０％である場合、テスクチャ特徴パラメータがマッチングしないと判定され、該グループの二枚の写真を通過させず、詐欺危険警告情報を生成し、詐欺危険警告情報を所定の端末に送信する。例えば、詐欺危険警告情報は、「端末装置からアップロードされた写真Ｂ１及びＢ２が通過しないので、偽造の危険性に注意してください」のような内容であることができる。
【００９５】
ハードウェアにおいて、以上の写真受信モジュール１０１、分類モジュール１０２、キーポイント検出モジュール１０３、再建モジュール１０４、検証モジュール１０５等々は、ハードウェアによって保険賠償詐欺防止装置に内蔵するようにまたは独立して設置されることができ、ソフトウェアによって保険賠償詐欺防止装置のメモリに記憶されることもでき、処理装置は以上の各モジュールに対応する操作を便利に呼出して実行する。前記処理装置は、中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ等々であることができる。
【００９６】
本発明はコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供する。前記コンピュータ読み取り可能な記録媒体には、一つまたは複数のプログラムが格納されている。前記一つまたは複数のプログラムは、一つまたは複数の処理装置によって実行され、以下のステップを実行する。
【００９７】
ユーザーが端末装置を介してアップロードした異なる撮影角度から撮られた車両の複数の損害確認写真を受信する。
【００９８】
解析モデルを介して各損害確認写真に対応する車両の箇所を解析し、損害確認写真を分類し、同じ車両の箇所の損害確認写真が同じ写真集合に分けられる。
【００９９】
各写真集合の損害確認写真に対してキーポイント検出を実行し、各写真集合に対応する車両の箇所のキーポイント特徴を獲得する。
【０１００】
各写真集合の損害確認写真に対して二枚毎に一つのグループに分け、キーポイントマッチングアルゴリズムによって各写真集合に対応するキーポイント特徴と各グループの写真とをキーポイントマッチングし、各グループの損害確認写真について少なくとも一つのキーポイントがマッチングされる。
【０１０１】
各グループに対応する関連キーポイントによって線形方程式を介して各グループに対応する特徴点変換行列を計算し、且つ対応する特徴点変換行列を介して、該グループの一枚の写真を該グループの別の一枚の写真と同じ撮影角度を有する検証用写真に変換する。
【０１０２】
検証用写真と該グループの別の一枚の写真との特徴パラメータをマッチングする。
【０１０３】
検証用写真と該グループの別の一枚の写真との特徴パラメータがマッチングしない場合、注意情報を生成し、受信された写真における詐欺があることを警告する。
【０１０４】
好ましくは、「ユーザーが端末装置を介してアップロードした異なる撮影角度から撮られた車両の損害確認写真を受信する」というステップを実行する時、さらに、以下のステップを含み、
【０１０５】
受信された車両の損害確認写真における被写体の影を識別することによって写真の撮影角度を解析することができ、被写体の影の正面方向をレンズの方向として、レンズの方向と被写体の平面との角度を撮影角度とする。
【０１０６】
受信された車両の損害確認写真の撮影角度が同じである場合、異なる角度から損害確認写真を採集し続けるよう注意情報を生成して送信する。
【０１０７】
好ましくは、一つまたは複数のプログラムは、前記一つまたは複数の処理装置によって実行され、以下のステップを実行することによって前記解析モデルを生成する。
【０１０８】
車両の異なる箇所の写真を収集して関連箇所を標示し、ここで、車両の箇所は、前端、後端及び左右側面を備える。
【０１０９】
畳み込みニューラルネットワークを用いて、既に標示された車両の箇所の写真について訓練することによって、ある写真が車両のどの箇所にあるかを正確に判断できる解析モデルを得る。訓練している過程において、クロスバリデーション（ｃｒｏｓｓ―ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）方法を採用して何度も訓練して評価し、既に標示された車両の箇所の写真から予め設定された数量の写真を毎回抽出して検出データとして、別の数量の写真を訓練データとする。
【０１１０】
好ましくは、前記キーポイント特徴検出方法は、ＳＩＦＴキーポイント特徴検出方法を採用する。
【０１１１】
好ましくは、前記キーポイントマッチングアルゴリズムは、ＲＡＮＳＡＣアルゴリズムである。
【０１１２】
本発明の属する技術分野における技術者は、上述した実施形態を実施するステップの全部または一部分が、ハードウェアによって達成でき、またはプログラムによってハードウェアを制御することもでき、前記プログラムはコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納されることができ、前記記録媒体は、読み出し専用メモリ、磁気ディスク、光ディスクであってもよいことを理解することができる。
【０１１３】
最後に説明すべきことは、以上の実施形態は、本発明の技術方案を説明するためだけのものであり、限定を構成するものではない。好ましい実施形態を参照して詳細に説明したが、この技術分野の技術者は、本発明の技術方案に対して様々な変更と同等の代替を行うことが可能であり、本発明の精神と範囲を逸脱しないことを理解できる。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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