論文の概要: Deep neural network-based detection of counterfeit products from smartphone images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05969v2
• Date: Wed, 6 Nov 2024 16:28:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:39:48.028774
• Title: Deep neural network-based detection of counterfeit products from smartphone images
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークを用いたスマートフォン画像からの偽造品の検出
• Authors: Hugo Garcia-Cotte, Dorra Mellouli, Abdul Rehman, Li Wang, David G. Stork,
• Abstract要約: 我々は、偽造に対処する世界初の純粋にコンピュータビジョンベースのシステムを示す。 私たちのディープニューラルネットワークシステムは、最初のメーカーがテストしたブランドの衣服に高い精度を示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0764182730740233
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Counterfeit products such as drugs and vaccines as well as luxury items such as high-fashion handbags, watches, jewelry, garments, and cosmetics, represent significant direct losses of revenue to legitimate manufacturers and vendors, as well as indirect costs to societies at large. We present the world's first purely computer-vision-based system to combat such counterfeiting-one that does not require special security tags or other alterations to the products or modifications to supply chain tracking. Our deep neural network system shows high accuracy on branded garments from our first manufacturer tested (99.71% after 3.06% rejections) using images captured under natural, weakly controlled conditions, such as in retail stores, customs checkpoints, warehouses, and outdoors. Our system, suitably transfer trained on a small number of fake and genuine articles, should find application in additional product categories as well, for example fashion accessories, perfume boxes, medicines, and more.
• Abstract（参考訳）: 医薬品やワクチンなどの偽造品や、高級ハンドバッグ、時計、宝石、衣服、化粧品などの高級品は、正統な製造業者や販売業者への収入の著しい直接的損失であり、社会全体に間接的なコストがかかる。 我々は、プライチェーン追跡のための製品や修正に特別なセキュリティタグやその他の変更を必要としない偽造と戦う、世界初の純粋にコンピュータビジョンベースのシステムを提示します。 私たちのディープニューラルネットワークシステムは、小売店、税関のチェックポイント、倉庫、屋外など、自然に制御された弱い条件下で撮影された画像を使用して、最初のメーカーがテストした(3.06%の拒否後99.71%)ブランドの衣服に高い精度を示す。 本システムでは,少数の偽物や偽物で訓練された商品を,ファッションアクセサリ,香水箱,薬品など,追加の製品カテゴリに応用することを目的としている。

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