一种基于反诈一体机的反欺诈半身姿态估计方法

本发明公开了一种基于反诈一体机的反欺诈半身姿态估计方法，克服了现有技术中姿态估计模型半身姿态估计不准确，且在处理半身图像时性能较差的问题，包括：获取用户办理不同业务的半身图像，并对半身图像进行人体姿态骨骼关键点标注；对半身图像进行人体网格点重构，对图像帧进行上采样，输出骨骼图；在多层图卷积神经网络中增加局部交叉注意力机制，构建改进的ST‑GCN网络，获取每个关键点的特征信息；基于改进的ST‑GCN模型，在用户办理业务期间进行持续时空建模获取姿态信息，利用输出客户欺诈标签。将特征重构与局部交叉注意力机制结合，将局部特征与全身的全局特征进行融合，提高姿态估计准确性，更加准确地识别客户是否存在诈骗行为。