[發(fā)明專利]用于分析產(chǎn)品的像素?cái)?shù)據(jù)以檢測(cè)產(chǎn)品假冒的基于人工智能的隱寫系統(tǒng)和方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210186072.4
• 申請(qǐng)日: 2022-02-28
• 公開（公告）號(hào): CN115082929A
• 公開（公告）日: 2022-09-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 喬納森·理查德·斯通豪斯
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 寶潔公司
• 主分類號(hào): G06V20/80
• 分類號(hào): G06V20/80;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11204
• 代理人: 王達(dá)佐;洪欣

1.被配置為分析產(chǎn)品的像素?cái)?shù)據(jù)以檢測(cè)產(chǎn)品假冒的基于人工智能(AI)的隱寫系統(tǒng)，所述基于AI的隱寫系統(tǒng)包括：

一個(gè)或多個(gè)處理器；

隱寫應(yīng)用程序(app)，所述隱寫應(yīng)用程序包括被配置為在所述一個(gè)或多個(gè)處理器上執(zhí)行的計(jì)算指令；和

基于AI的成像模型，所述基于AI的成像模型能夠由所述隱寫應(yīng)用程序訪問并且通過多個(gè)訓(xùn)練圖像的像素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，所述多個(gè)訓(xùn)練圖像包括(1)各自描繪具有一個(gè)或多個(gè)真實(shí)隱寫特征的所述產(chǎn)品的至少一部分的圖像的第一子集，和(2)各自描繪不含所述一個(gè)或多個(gè)真實(shí)隱寫特征的所述產(chǎn)品的至少一部分的圖像的第二子集，

其中所述基于AI的成像模型被配置為輸出與所述一個(gè)或多個(gè)真實(shí)隱寫特征的基于像素的特征存在或不存在對(duì)應(yīng)的一個(gè)或多個(gè)圖像分類，其中所述隱寫應(yīng)用程序的所述計(jì)算指令在由所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行時(shí)被配置為致使所述一個(gè)或多個(gè)處理器：

接收所述產(chǎn)品的新圖像，所述新圖像包括由數(shù)字相機(jī)捕獲的數(shù)字圖像，并且所述新圖像包括所述產(chǎn)品的至少一部分的像素?cái)?shù)據(jù)，由所述基于AI的成像模型針對(duì)所述一個(gè)或多個(gè)真實(shí)隱寫特征的所述基于像素的特征存在或不存在分析所述新圖像的所述像素?cái)?shù)據(jù)以確定所述產(chǎn)品的圖像分類，所述圖像分類選自所述基于AI的成像模型的所述一個(gè)或多個(gè)圖像分類，以及

基于所述圖像分類來檢測(cè)所述產(chǎn)品是真實(shí)的還是假冒的。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于AI的隱寫系統(tǒng)，其中所述隱寫應(yīng)用程序的所述計(jì)算指令在由所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行時(shí)被進(jìn)一步配置為致使所述一個(gè)或多個(gè)處理器：

選擇所述一個(gè)或多個(gè)真實(shí)隱寫特征的集合以用于在不同版本的所述產(chǎn)品上打印，以及

生成打印提交以用于由打印機(jī)在所述不同版本的所述產(chǎn)品的基底上打印或增強(qiáng)所述一個(gè)或多個(gè)真實(shí)隱寫特征的所述集合。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于AI的隱寫系統(tǒng)，其中所述圖像的第一子集的所述一個(gè)或多個(gè)真實(shí)隱寫特征通過選擇或更改一個(gè)或多個(gè)預(yù)定隱寫特征來生成。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于AI的隱寫系統(tǒng)，其中所述圖像的第二子集包括通過刪除或注釋所述一個(gè)或多個(gè)預(yù)定隱寫特征的至少一部分來生成的合成圖像。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于AI的隱寫系統(tǒng)，其中所述圖像的第二子集包括通過刪除或注釋所述一個(gè)或多個(gè)真實(shí)隱寫特征的至少一部分來生成的合成圖像。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于AI的隱寫系統(tǒng)，其中所述圖像的第二子集中的每一者包括基于所述一個(gè)或多個(gè)真實(shí)隱寫特征的所述基于像素的特征存在或不存在的與所述圖像的第一子集中的每一者的視覺或像素差異。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于AI的隱寫系統(tǒng)，其中所述視覺或像素差異通過生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)的一個(gè)或多個(gè)迭代來生成。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于AI的隱寫系統(tǒng)，其中所述一個(gè)或多個(gè)圖像分類包括以下中的一者或多者：(1)假冒產(chǎn)品分類；和(2)真實(shí)產(chǎn)品分類。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于AI的隱寫系統(tǒng)，其中所述多個(gè)訓(xùn)練圖像還包括各自描繪具有一個(gè)或多個(gè)現(xiàn)實(shí)假冒特征的所述產(chǎn)品的至少一部分的圖像的第三子集，并且其中通過所述圖像的第三子集進(jìn)一步訓(xùn)練所述基于AI的成像模型。

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于AI的假冒檢測(cè)系統(tǒng)，其中所述一個(gè)或多個(gè)真實(shí)隱寫特征包括以下中的至少一者：(1)條形碼的一個(gè)或多個(gè)部分；(2)QR碼的一個(gè)或多個(gè)部分；(3)數(shù)據(jù)矩陣代碼的一個(gè)或多個(gè)部分；(4)可掃描代碼的一個(gè)或多個(gè)部分；(5)一個(gè)或多個(gè)字母數(shù)字字符；(6)一個(gè)或多個(gè)打印符號(hào)；(7)一個(gè)或多個(gè)增強(qiáng)文本字符或字體；(8)一個(gè)或多個(gè)圖形更改；或(9)一個(gè)或多個(gè)包裝更改。