近日，一站式金融科技服務商天冕科技對外宣布由創(chuàng)新研究中心團隊研發(fā)的“目標物識別方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)”獲國家知識產(chǎn)權(quán)局頒發(fā)發(fā)明專利證書。該專利通過引入圖像分割技術(shù)和深度學習算法，可以有效完成對圖片中人體裸露程度的判斷，極大地提升了信貸行業(yè)的審核效率與準確性。

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和金融科技的迅速發(fā)展，信貸行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)深入到各個領(lǐng)域，特別是在合規(guī)審核方面，傳統(tǒng)的線下審核方式逐漸被線上自動化審核所取代。其中，圖片中人體裸露程度的判斷是金融合規(guī)審核中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一，它對于維護良好的社會風氣和避免潛在的法律風險具有重要意義。然而，面對海量的圖片數(shù)據(jù)，全人工審核不僅效率低下，而且成本高昂，難以滿足金融行業(yè)的需求。

這項技術(shù)的應用極大地解決了大規(guī)模圖片數(shù)據(jù)處理時人工審核耗時長、成本高的難題，特別適用于金融場景中對圖片內(nèi)容合規(guī)性的快速判斷。該專利技術(shù)具備以下亮點：

 技術(shù)亮點一、圖像分割技術(shù)與深度學習算法的完美結(jié)合

該專利首先利用圖像分割技術(shù)從復雜的背景中精準地分離出人體區(qū)域，與傳統(tǒng)的人像分割技術(shù)相比，更注重人體區(qū)域的完整性和精確度，而非過度追求邊緣細節(jié)。這使得系統(tǒng)能夠有效地忽略背景干擾，專注于人體的關(guān)鍵區(qū)域。其次，使用了一種先進的語義分割模型，能夠精確地理解圖像中的各個像素屬于哪個類別。同時，通過聯(lián)合訓練來實現(xiàn)模型的輕量化和加速，使其在處理大量圖片時更為高效。

技術(shù)亮點二、新型分割損失函數(shù)的引入

這種損失函數(shù)專門用于圖像分割任務。它能讓系統(tǒng)在訓練的時候更加專注于準確無誤地找出所有的身體部位，避免把應該識別為人體的部分錯認成非人體區(qū)域的錯誤。意味著當系統(tǒng)在處理一張圖片時，能更聰明地分辨出哪里是人的皮膚，哪里不是，這種改進對于金融行業(yè)的合規(guī)檢查尤為重要，能夠幫助公司高效、精準地篩查出不符合規(guī)定的圖片，避免潛在的法律風險。

技術(shù)亮點三、圖像分類網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化

在圖像分割的基礎(chǔ)上，專利使用了一種先進的深度學習架構(gòu)進行分類，并創(chuàng)造性地引入了注意力機制，有效提升了模型的預測能力。此外，考慮到實際應用中圖像來源的多樣性和復雜性，尤其是拍攝角度的不確定性，專利巧妙地運用了在線數(shù)據(jù)增強技術(shù)，通過隨機旋轉(zhuǎn)圖像的方式，極大豐富了訓練數(shù)據(jù)的視角維度，使得模型能夠應對各種拍攝角度下的圖片。

該專利的應用將帶來以下顯著優(yōu)勢：

高效合規(guī)審核：自動化圖片檢測大大減少了人工審核的工作量，縮短了審核周期，降低了運營成本。

精準風險控制：高精度的裸露圖片檢測有助于銀行及金融機構(gòu)更有效地識別潛在的風險，避免不良貸款的發(fā)生。

優(yōu)化用戶體驗：自動化審核過程加快了貸款審批的速度，提升了用戶滿意度。

結(jié)語

此項專利通過技術(shù)創(chuàng)新，為信貸行業(yè)帶來了全新的解決方案，不僅提高了審核效率，也增強了合規(guī)性和安全性。未來，隨著技術(shù)的不斷進步，我們期待看到更多類似的技術(shù)應用于金融行業(yè)，推動整個行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。