發(fā)布時間：2024-01-31 01:39

　　隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展與人民消費水平的提升,近年來二手奢侈品市場貿(mào)易規(guī)模不斷擴大,目前交易過程中的真假鑒定環(huán)節(jié)僅能依靠人力來完成,效率低、成本高且缺乏科學依據(jù),難以滿足高效、安全貿(mào)易的需求。隨著人工智能技術進步,深度學習能夠更有效地識別圖像的深層次特征,完成圖片分類的任務。因此本文基于深度學習技術對奢侈品牌GUCCI箱包內(nèi)的防偽水洗標簽圖像進行真假自動分類,其對于通過計算機完成真?zhèn)舞b定、降低貿(mào)易風險有著實際的應用價值。水洗標簽真?zhèn)尾町愔饕�體現(xiàn)在紋理材質(zhì)以及字體印刷工藝上,因此本文首先采用經(jīng)典邊緣檢測算法對標簽進行特征提取與可用性分析。接著,設計了基于方向梯度直方圖特征與支持向量機算法相結合的分類器,經(jīng)過仿真和優(yōu)化,分類準確率達到90.25%,但該方法容易受到復雜背景的干擾,存在結果不穩(wěn)定的問題。依據(jù)VGGNet-16模型結構特點,本文設計了一種輕型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡LUX-CNN,用來分類小黑標的真假。最后,通過給LUX-CNN加入空間變換網(wǎng)絡、注意力模塊和替換分類器為SVM的方式實現(xiàn)了模型的進一步優(yōu)化。實驗在自建的小黑標數(shù)據(jù)集上進行,實驗結果表明,深度學習模型更適用于小黑標的真假分類。通...

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1深度學習的發(fā)展

言，Entrupy公司的產(chǎn)品需要輔助鏡頭才能取到合適的數(shù)據(jù)，而“包小鑒”則使用手機自帶的攝像頭即可拍攝，后者的使用門檻更低，對消費者更加友好，本文所研究的思路同樣是不需要顯微層面的圖像數(shù)據(jù)，從傳統(tǒng)的鑒定點入手，通過一定量的數(shù)據(jù)讓機器能夠識別出小黑標的特征用以完成鑒定工作。1.2.....

圖1.2本文主要工作首先采用經(jīng)典邊緣檢測算法對數(shù)據(jù)特征進行初步提取并分析可用性

西安科技大學全日制工程碩士學位論文6領域沒有公開的數(shù)據(jù)集，第一步工作就是盡量采集足夠多的真假小黑標照片樣本，在采集過程中，每一只包中的小黑標都盡量在不同光線、場景、角度下拍攝以模擬實際生活中的各種場景。圖1.2本文主要工作首先采用經(jīng)典邊緣檢測算法對數(shù)據(jù)特征進行初步提取并分析可用性....

圖2.1正品仿品特征對比

西安科技大學全日制工程碩士學位論文10圖2.1正品仿品特征對比2.3標簽圖像的預處理圖像預處理階段實現(xiàn)對圖像的去噪和對比度增強，消除原始圖像中的無用信息以及噪音干擾，突出圖像的主要特征，為之后的圖像特征提取階段和圖像分類階段做準備，包括圖像的濾波去噪、灰度化、Gamma變換、數(shù)學....

圖2.2Gamma變換

2圖像預處理及分類識別技術研究11條件下的圖片。變換前后的圖片如圖2.2所示。（a）原圖（b）變換后圖2.2Gamma變換2.3.2灰度化本論文中是使用手機相機拍攝采集標簽圖像，采集到的圖像屬于彩色圖像，為了使其圖像二值化，首先需對標簽圖像進行灰度化操作�；叶然�是指使得每個位于圖....

本文編號：3890730