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、電子設備及可讀存儲介質(zhì)”獲國家知識產(chǎn)權局頒發(fā)發(fā)明專利證書。該專利通過引入圖像分割技術和深度學習算法，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。該專利技術具備以下亮點：

 技術亮點一、圖像分割技術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。

技術亮點三、圖像分類網(wǎng)絡的優(yōu)化

在圖像分割的基礎上，專利使用了一種先進的深度學習架構進行分類，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，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，隨著技術的不斷進步，我們期待看到更多類似的技術應用于金融行業(yè)，推動整個行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。