[发明专利]奢侈品辨别方法、电子装置及存储介质有效

专利信息
申请号: 201810103409.4 申请日: 2018-02-01
公开(公告)号: CN108520196B 公开(公告)日: 2021-08-31
发明(设计)人: 王健宗;王晨羽;马进;肖京 申请(专利权)人: 平安科技(深圳)有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 深圳市沃德知识产权代理事务所(普通合伙) 44347 代理人: 高杰;于志光
地址: 518000 广东省深*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明提供了一种奢侈品辨别方法,包括:获取样本图片库,所述样本图片库中包括真品图片集和赝品图片集;构建卷积神经网络对样本图片库进行训练,得到卷积神经网络模型;将真品图片集和赝品图片集输入卷积神经网络模型,得到真品图片集对应的特征向量集和赝品图片集对应的特征向量集;获取待辨别图片,将待辨别图片输入卷积神经网络模型,得到待辨别图片的特征向量;将所述待辨别图片的特征向量分别与所述真品图片集对应的特征向量集和赝品图片集对应的特征向量集进行比对;根据比对结果得到真假辨别结果并输出。本发明还提供一种电子装置及存储介质。利用本发明可以准确辨别奢侈品的真伪,避免消费者的经济损失和形象损害。
搜索关键词: 奢侈品 辨别 方法 电子 装置 存储 介质
【主权项】:
1.一种奢侈品辨别方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:样本获取步骤:获取奢侈品品牌对应的样本图片库,所述样本图片库中包括由多个真品图片构成的真品图片集和由多个赝品图片构成的赝品图片集;模型训练步骤:构建卷积神经网络,通过所述卷积神经网络对所述样本图片库进行训练,得到所述样本图片库对应的卷积神经网络模型;第一卷积步骤:将所述真品图片集和赝品图片集分别输入所述卷积神经网络模型,通过所述卷积神经网络模型的卷积核卷积得到真品图片集对应的特征向量集和赝品图片集对应的特征向量集;第二卷积步骤:当接收到用户的奢侈品辨别请求时,从所述奢侈品辨别请求中获取待辨别图片,并将所述待辨别图片输入所述卷积神经网络模型,通过所述卷积神经网络模型的卷积核卷积得到待辨别图片的特征向量;特征比对步骤:将所述待辨别图片的特征向量分别与所述真品图片集对应的特征向量集和赝品图片集对应的特征向量集进行比对;结果输出步骤:根据比对结果得到对所述待辨别图片中奢侈品的真假辨别结果,输出所述辨别结果。
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