Deep neural network-based detection of counterfeit products from smartphone images

要約

医薬品やワクチンなどの偽造品や、ファッション性の高いハンドバッグ、時計、宝飾品、衣料品、化粧品などの高級品は、正規の製造業者や販売業者に重大な直接収益損失をもたらすだけでなく、社会全体に間接的なコストをもたらします。
当社は、このような偽造に対抗するための世界初の純粋なコンピュータビジョンベースのシステムを発表します。このシステムは、特別なセキュリティタグや製品へのその他の改変、あるいはサプライチェーン追跡の修正を必要としません。
当社のディープ ニューラル ネットワーク システムは、小売店、税関、倉庫、屋外など、自然の弱く管理された条件下で撮影された画像を使用してテストされ、最初のメーカーのブランド衣料品で高い精度を示しました (拒否率 3.06% の後、99.71%)。
当社のシステムは、少数の偽物と本物の品物で適切に転送トレーニングされており、ファッション アクセサリー、香水箱、医薬品など、その他の製品カテゴリにも応用できるはずです。

要約(オリジナル)

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.

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