商业银行基于Group Testing技术的图像识别应用研究

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随着大数据、人工智能、物联网等新兴技术的发展，金融领域的传统业务模式已逐步进化为智慧金融。商业银行在基于物联网和图像识别算法模型进行信贷业务风险管理的同时，对图像识别算法模型的运行效率和资源消耗也提出了更高的要求。本文创新地在图像识别模型推理测试环节，将图像数据样本逐一检测（One-by-one Testing）改进为群组检测（Group Testing），通过对测试图像数据进行合并组合，达成快速对多张图像进行一次性识别检测的目标，大大缩减了计算时间、有效提高了计算效率，并显著降低了人工智能模型的计算资源消耗、节省了计算成本，积极助力人工智能绿色低碳发展。（剩余7016字）