图匠TechTalk | 图像识别在翻拍应用上的技术新思考

Posted 2021-06-19 ImageDT图匠数据

 ImageDT图匠数据技术第 15 篇 

图像识别指的是计算机对输入图像序列完成特定矩阵运算得到图像信息的过程，其作为图像处理的重要研究方向之一，在安防、零售、工业、物流等等领域都有着广泛的应用，具体表现为行为识别、商品识别等。

图像识别在实际落地应用上有一个先决条件，即需确保输入图像的真实性，翻拍图作为最常见的虚假信息输入，迫使图像识别研究方向衍生出新的研究分支——图像翻拍识别。

 

常见的图像翻拍识别技术主要分为基于传统图像处理方法①和基于CNN识别②两种。

*CNN，即Convolutional Neural Networks，卷积神经网络

①基于传统图像处理方法完成图像翻拍识别主要通过高斯边缘算子、拉普拉斯边缘算子等完成翻拍特征（如：摩尔纹、边框）的处理。

②基于CNN识别完成图像翻拍识别是通过人工对翻拍图片区域标定制作样本集，依据样本集训练CNN。

任一方法都无法同时完成翻拍信息定位及识别；且训练数据需求量大，基本成本高；更易受全图特征影响，当图片出现的翻拍特征较少时，识别准确率将大幅度降低。

ImageDT图匠数据提出一种多分辨率网络结构的翻拍检测方法。

该方法通过检测+分类框架分阶段完成图像翻拍识别，通过检测定位图像翻拍信息后经识别模型对当前局部信息进行翻拍分类识别。

技术价值

相较现有技术，该框架能极大减少训练样本从而降低技术成本；

充分利用检测模型的结果以训练分类模型，分阶段完成图像翻拍识别，能有效提升图像翻拍识别准确性；

该框架对实际场景有较强鲁棒性，场景的变化和货架商品种类的变化对模型的影响小。

技术落地

在ImageDT图匠数据合作的品牌客户中，翻拍检测一直是品牌客户的重点需求之一，通过AI技术来实现翻拍防作弊，对于打造一个透明化的线下渠道管理意义重大。

往期回顾

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关于ImageDT

ImageDT图匠数据是一家AI技术公司，致力成为全球零售和消费品行业的AI商业服务领导者。公司基于AI和大数据技术打造“啄木鸟”、“天鹰”、“保罗”三大产品线，为零售和消费品企业提供线下渠道管理、智能网点管理以及销售预测分析等服务，帮助企业建立一站式的全渠道销售数字化闭环作战平台，决胜零售数字化。

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