[發明專利]一種使用神經網絡鑒別商品真偽的方法

在審

• 申請號: 202011318059.7
• 申請日: 2020-11-23
• 公開（公告）號: CN112597798A
• 公開（公告）日: 2021-04-02
• 發明（設計）人: 何嘉麒
• 申請（專利權）人: 廣州創品知識產權服務有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 吉林長春新紀元專利代理有限責任公司 22100
• 代理人: 白冬冬

一種使用神經網絡鑒別商品真偽的方法，屬于網絡控制技術領域。本發明的目的是通過使用多重神經網絡辨識不同的正品產品在生產過程中因外力因素導致的非人為制造的生產缺陷，最終使用合議算法，協助用戶對當前產品進行鑒別的使用神經網絡鑒別商品真偽的方法。本發明步驟是：采集商品圖像并構建數據庫；對采集商品圖案進行變形并構建訓練庫；構建并部署圖片灰度信息模型；使用多重神經網絡對灰度信息數據庫內圖片信息進行訓練和測試，輸出鑒別模型。本發明針對現有商品真偽識別的效率和準確度問題，提取圖片內實物圖像的灰度圖像的邊緣信息和深度信息，利用多重神經網絡定位產品生產過程中造成的非人為造成的固有缺陷，實現在復雜環境中對圖像中的實物面的真實缺陷的高速和高精度識別。

技術領域

本發明屬于網絡控制技術領域。

背景技術

目前一般市場與次專業領域中所使用的對商品外觀進行鑒別的方法大多分印刷鑒別 和圖像識別算法鑒別。

印刷鑒別方法主要是利用特殊材料及壟斷性印刷技術將商品商標、特殊圖片圖標印 刷在商品外包裝上。這類鑒別方法基本上能杜絕造假者模仿和復制，但消費者自身對這樣的 鑒別印刷技術也缺少識別的能力。

圖像識別算法鑒別是將特定的信息加密之后，利用計算機圖像算法生成特定的圖像 印在商品上，消費者利用智能終端(如智能手機)安裝指定識別軟件系統掃描圖像并識別出該 信息，然后該軟件系統判斷此信息是否有效。此類方法能有效利用計算機識別能力，但是無 法防止造假者復制和偽造圖像。

本說明提供一種使用神經網絡協助鑒別商品外觀的方法，通過使用多重神經網絡辨 識不同的正品產品在生產過程中因外力因素導致的非人為制造的生產缺陷，最終使用合議算 法，協助用戶對當前產品的進行鑒別，以解決現有技術鑒定門檻較高，不能大范圍使用的問 題。

發明內容

本發明的目的是通過使用多重神經網絡辨識不同的正品產品在生產過程中因外力因 素導致的非人為制造的生產缺陷，最終使用合議算法，協助用戶對當前產品進行鑒別的使用 神經網絡鑒別商品真偽的方法。

本發明步驟是：

S1、采集商品圖像并構建數據庫；

S2、對采集商品圖案進行變形并構建訓練庫：

操作一，隨機選取商品訓練庫內圖片，沿水平軸以隨機角度翻轉，生成新的圖像，保存至圖 像鑒別信息訓練庫；

操作二，隨機選取商品訓練庫內圖片，沿垂直軸以隨機角度翻轉，生成新的圖像，保存至圖 像鑒別信息訓練庫；

操作三，隨機選取商品訓練庫內圖片，沿水平方向隨機平移圖像若干個像素，生成新的圖像， 保存至圖像鑒別信息訓練庫；

操作四，隨機選取商品訓練庫內圖片，沿垂直方向隨機平移圖像若干個像素，生成新的圖像， 保存至圖像鑒別信息訓練庫；

操作五，隨機選取商品訓練庫內圖片，隨機縮放圖像，生成新的圖像，保存至圖像鑒別信息 訓練庫；

S3、構建并部署圖片灰度信息模型，提取訓練庫內商品圖案的灰度信息與邊緣信息，形成灰 度信息數據庫：

第一步，使用灰度算法依次將圖像鑒別信息訓練庫內圖像信息分割為R(紅)，G(綠)，B(藍) 三個通道，轉換完成后保存上述圖像鑒別信息訓練庫內所有圖像的灰度圖片，保存上述圖片 至灰度圖片庫內；

第二步，使用DnCNN神經網絡去除上述灰度圖像中每個顏色通道中的噪音，并替換上述第一 步中所述的原始灰度圖片；

第三步，使用Sobel算子提取上述第二步中所述的去噪音后的灰度圖片的水平和梯度信息， 并替換上述第二步中所述的原始灰度圖片；

第四步，并行使用Isotropic Sobel，Robertsl，Prewitt算子分別提取上述第三步中所述的 灰度圖片邊緣信息，使上述第三步中所述的原始灰度圖片分別生成三張新的，對應不同算子 的灰度圖片，并替換上述第三步中所述的原始灰度圖片；