天冕科技再获专利—基于深度学习算法和图像分割技术的裸露图片检测方法！

近日，一站式 金融 科技 服务商天冕科技对外宣布由创新研究中心团队研发的“目标物识别方法、装置、电子设备及可读存储介质”获国家知识产权局颁发发明专利证书。该专利通过引入图像分割技术和深度学习算法，可以有效完成对图片中人体裸露程度的判断，极大地提升了信贷行业的审核效率与准确性。

随着移动 互联网 和金融科技的迅速发展，信贷行业的数字化转型已经深入到各个领域，特别是在合规审核方面，传统的线下审核方式逐渐被线上自动化审核所取代。其中，图片中人体裸露程度的判断是金融合规审核中的关键环节之一，它对于维护良好的社会风气和避免潜在的法律风险具有重要意义。然而，面对海量的图片数据，全人工审核不仅效率低下，而且成本高昂，难以满足金融行业的需求。

这项技术的应用极大地解决了大规模图片数据处理时人工审核耗时长、成本高的难题，特别适用于金融场景中对图片内容合规性的快速判断。该专利技术具备以下亮点：

技术亮点一、图像分割技术与深度学习算法的完美结合

该专利首先利用图像分割技术从复杂的背景中精准地分离出人体区域，与传统的人像分割技术相比，更注重人体区域的完整性和精确度，而非过度追求边缘细节。这使得系统能够有效地忽略背景干扰，专注于人体的关键区域。其次，使用了一种先进的语义分割模型，能够精确地理解图像中的各个像素属于哪个类别。同时，通过联合训练来实现模型的轻量化和加速，使其在处理大量图片时更为高效。

技术亮点二、新型分割损失函数的引入

这种损失函数专门用于图像分割任务。它能让系统在训练的时候更加专注于准确无误地找出所有的身体部位，避免把应该识别为人体的部分错认成非人体区域的错误。意味着当系统在处理一张图片时，能更聪明地分辨出哪里是人的皮肤，哪里不是，这种改进对于金融行业的合规检查尤为重要，能够帮助公司高效、精准地筛查出不符合规定的图片，避免潜在的法律风险。

技术亮点三、图像分类网络的优化

在图像分割的基础上，专利使用了一种先进的深度学习架构进行分类，并创造性地引入了注意力机制，有效提升了模型的预测能力。此外，考虑到实际应用中图像来源的多样性和复杂性，尤其是拍摄角度的不确定性，专利巧妙地运用了在线数据增强技术，通过随机旋转图像的方式，极大丰富了训练数据的视角维度，使得模型能够应对各种拍摄角度下的图片。

该专利的应用将带来以下显著优势：

高效合规审核：自动化图片检测大大减少了人工审核的工作量，缩短了审核周期，降低了运营成本。

精准风险控制：高精度的裸露图片检测有助于银行及金融机构更有效地识别潜在的风险，避免不良贷款的发生。

优化用户体验：自动化审核过程加快了贷款审批的速度，提升了用户满意度。

结语

此项专利通过技术创新，为信贷行业带来了全新的解决方案，不仅提高了审核效率，也增强了合规性和安全性。未来，随着技术的不断进步，我们期待看到更多类似的技术应用于金融行业，推动整个行业的数字化转型。