商業(yè)銀行基于Group Testing技術(shù)的圖像識別應(yīng)用研究

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隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的發(fā)展，金融領(lǐng)域的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式已逐步進化為智慧金融。商業(yè)銀行在基于物聯(lián)網(wǎng)和圖像識別算法模型進行信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險管理的同時，對圖像識別算法模型的運行效率和資源消耗也提出了更高的要求。本文創(chuàng)新地在圖像識別模型推理測試環(huán)節(jié)，將圖像數(shù)據(jù)樣本逐一檢測（One-by-one Testing）改進為群組檢測（Group Testing），通過對測試圖像數(shù)據(jù)進行合并組合，達成快速對多張圖像進行一次性識別檢測的目標(biāo)，大大縮減了計算時間、有效提高了計算效率，并顯著降低了人工智能模型的計算資源消耗、節(jié)省了計算成本，積極助力人工智能綠色低碳發(fā)展。（剩余7016字）