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基于轻量级网络的防伪标签检测算法
被引量：
4
1
作者
张宏坤
韩越兴
+1 位作者
陈侨川
巫金波
《上海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期534-544,共11页
近年来,伪造盗版产品带来的经济损失逐年增大,伪造技术不断提升,防伪检测问题受到了广泛关注.为了解决现有防伪检测方法的计算量大、资源占用高、检测耗时较长等问题,提出了一种基于轻量级网络的防伪标签识别检测模型,该模型采用更为轻...
近年来,伪造盗版产品带来的经济损失逐年增大,伪造技术不断提升,防伪检测问题受到了广泛关注.为了解决现有防伪检测方法的计算量大、资源占用高、检测耗时较长等问题,提出了一种基于轻量级网络的防伪标签识别检测模型,该模型采用更为轻量的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)来进行形状和纹理的识别.在形状识别任务中,降低池化层大小以增强模型学习能力;在纹理分类任务中,使用协调注意力(coordinate attention,CA)模块来增强模型对单一特征图的信息获取.通过设计损失函数增强模型对真伪样本识别能力,并通过特征向量最大值得到预测结果.实验结果表明,该方法整体识别检测的准确率可达95.67%,检测时间相较于传统方法有显著减少.
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关键词
防伪检测
轻量级神经网络
形状纹理识别
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职称材料
题名
基于轻量级网络的防伪标签检测算法
被引量：
4
1
作者
张宏坤
韩越兴
陈侨川
巫金波
机构
上海大学计算机工程与科学学院
之江实验室
上海大学材料基因组工程研究院
出处
《上海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期534-544,共11页
基金
国家重点研发计划资助项目(2018YFB0704400,2020YFB0704503)
上海市自然科学基金资助项目(20ZR1419000)
之江实验室科研攻关资助项目(2021PE0AC02)。
文摘
近年来,伪造盗版产品带来的经济损失逐年增大,伪造技术不断提升,防伪检测问题受到了广泛关注.为了解决现有防伪检测方法的计算量大、资源占用高、检测耗时较长等问题,提出了一种基于轻量级网络的防伪标签识别检测模型,该模型采用更为轻量的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)来进行形状和纹理的识别.在形状识别任务中,降低池化层大小以增强模型学习能力;在纹理分类任务中,使用协调注意力(coordinate attention,CA)模块来增强模型对单一特征图的信息获取.通过设计损失函数增强模型对真伪样本识别能力,并通过特征向量最大值得到预测结果.实验结果表明,该方法整体识别检测的准确率可达95.67%,检测时间相较于传统方法有显著减少.
关键词
防伪检测
轻量级神经网络
形状纹理识别
Keywords
anti-counterfeiting detection
lightweight neural network
shape texture recognition
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于轻量级网络的防伪标签检测算法
张宏坤
韩越兴
陈侨川
巫金波
《上海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
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