基于样本生成机制的包装印刷品真伪防御性判别

文档摘要：借助手机实现假包装印刷品的识别,实现主动确权,从而达到更加精确的真假包装印刷品判别.针对造假样品极度缺乏的情况,提出基于记忆增强DCGAN样本生成算法来实现假样本扩增,再利用孪生并行注意力卷积神经网络(S-PA-CNN)实现包装印刷品真伪的防御性判别.在1种印刷纸张、2种拍摄光源和2种拍摄手机组合的4种开放场景中,拍摄多个真包装印刷品和少量的假包装印刷品图像,用基于记忆增强DCGAN样本生成算法扩增假包装印刷品样本,建立数据集.实验结果表明:数据扩增后,假样本和真样本数量差不多时,S-PA-CNN的检测准确率在97％以上.本文数据扩增方法能够提升网络模型的真样本特征识别能力、细粒度判别精度和泛化能力.

作者：乔俊伟   宛东 Author：QIAOJunwei   WANDong
作者单位：上海出版印刷高等专科学校智能与绿色柔版印刷重点实验室上海200093上海理工大学出版印刷与艺术设计学院上海200093
刊名：包装学报
Journal：PackagingJournal
年，卷(期)：2023, 15(5)
分类号：TB482TP391
关键词：包装印刷品  DCGAN  编解码器  卷积神经网络  微小篡改  真伪判别  
Keywords：packagingprintedmatter  DCGAN  encoder-decoder  CNN  slighttempering  authenticitydiscrimination  
机标分类号：TP391.41TP183H146.3
在线出版日期：2023年11月23日
基金项目：上海市东方学者特聘教授基金资助项目，国家新闻出版署智能与绿色柔版印刷重点实验室开放招标课题基于样本生成机制的包装印刷品真伪防御性判别[
期刊论文]  包装学报--2023, 15(5)乔俊伟  宛东借助手机实现假包装印刷品的识别,实现主动确权,从而达到更加精确的真假包装印刷品判别.针对造假样品极度缺乏的情况,提出基于记忆增强DCGAN样本生成算法来实现假样本扩增,再利用孪生并行注意力卷积神经网络(S-PA-CNN)实...参考文献和引证文献
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关键词：包装印刷品,DCGAN,编解码器,卷积神经网络,微小篡改,真伪判别,

2024-10-4 00:53 上传 基于样本生成机制的包装印刷品真伪防御性判别.pdf

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