2018年佳作:自動櫃員機詐騙預防系統

佳作

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2018年佳作:自動櫃員機詐騙預防系統
善用深度學習技術,主動反詐騙機制保障財產安全

Ⅴ 結合到自動櫃員機擔任詐騙最後防線

Ⅴ 即時辨識使用者是否處於負面情緒

Ⅴ 雲端平台提供查詢各地詐騙狀況

團隊名稱:

SFU

團隊成員:

張雅琳

指導教授:

陳柏豪

團隊編號:

C180041

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作品簡介

詐騙一直以來都是社會上嚴重且難以預防的犯罪,受害人在匯款時並不知道自己受騙,本團隊針對在ATM轉帳的時間點,分析受害人臉部圖像,判斷是否處於極端情緒(緊張、傷心等等),若有受騙情形則發出語音提醒民眾。在實作上是利用自動櫃員機的攝影鏡頭拍攝使用者臉部影像,將影像輸入至即時情緒辨識演算法,此演算法基於深度學習技術,快速辨識使用者是否處於極端負面情緒,藉此判斷是否有遭受詐騙可能。如果是的話,立即以自動櫃員機的擴音器提醒使用者,使其提高警覺,即時阻止詐騙發生。本系統亦會記錄各地區自動櫃員機發詐騙事件的時間與地點,視覺化呈現於雲端平台上,讓使用者可以直覺地查閱,預防未來詐騙發生。若能加入自動櫃員機的詐騙預防機制中,可帶來更好的主動反詐騙技術,保障民眾的財產安全。

團隊介紹

SFU
SFU,取自Start From Us,期許可以從我們開始,努力為生活盡心。在課暇,我們經常思考該如何將現有技術運用在各個層面上,而詐騙一直以來都是社會上嚴重且難以預防的犯罪。因此,我們希望將此系統導入自動櫃員機的詐騙預防機制中,降低民眾在自動櫃員機前被詐騙的機會,保障民眾財產,並以此為出發點,設計出LOGO。


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