【技术实现步骤摘要】
一种通过照片匹配数字化三维模型的防伪方法及设备
本专利技术属于防伪验证
，具体涉及一种对物品进行拍照，利用该物品二维照片与其数字化三维模型的映射关系，并运用计算机视觉技术进行防伪验证的方法和设备。
技术介绍
目前常用的防伪技术是将被保护物品的描述信息、生产日期、生产地、制造商名称及其网址、物品编号等信息存储到条形码或二维码。消费者通过扫码获取物品信息并登录该物品的防伪数据库进行比对。该方法成本低，易于大规模生产，但是条形码、二维码标签图像很容易被不法分子复制，限制了其防伪效果。近期发展起来的电子标签不采用视觉方式，而是用一种电子设备存储物品相关信息。该信息可以通过射频识别(RFID)或近场通讯(NFC)等电子通讯方式传递给识别系统(参考专利CN104281954A；CN107590663A)。识别系统将获取的物品信息与防伪数据库进行对比验证。这种非接触的数据传输方式能容纳更多的信息，且存储介质因不直观印刷在外表而没有被磨损或被非法分子复制的可能性。然而，电子标签的成本较贵，多用于高端产品的溯源防伪。虽然上面提及的种种防伪方法在保护消费者和生产厂商权益上起到了...
【技术保护点】
1.一种通过照片匹配数字化三维模型的防伪方法，其特征在于，包括：扫描获取真品物体的数字化三维模型，存储在数字化三维模型信息资料库中；获取待验证物品的一张或多张照片；在所述数字化三维模型信息资料库中检索得到与所述照片最为匹配的数字化三维模型，并计算其匹配程度；根据所述匹配程度是否超过一定阈值来判断所述待验证物品是否为真品。
【技术特征摘要】
1.一种通过照片匹配数字化三维模型的防伪方法，其特征在于，包括：扫描获取真品物体的数字化三维模型，存储在数字化三维模型信息资料库中；获取待验证物品的一张或多张照片；在所述数字化三维模型信息资料库中检索得到与所述照片最为匹配的数字化三维模型，并计算其匹配程度；根据所述匹配程度是否超过一定阈值来判断所述待验证物品是否为真品。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述三维扫描包括对真品物体的外观和/或内部几何构造进行扫描。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：建立物品信息库，存储所述真品物体的附属信息，所述附属信息与所述数字化三维模型信息资料库中存储的真品物体的数字化三维模型一一对应。4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，在扫描获取真品物体的数字化三维模型之后，所述方法进一步包括：计算上述数字化三维模型的特征向量，并存储在特征向量数据库中。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述特征向量包括所述数字化三维模型自身的局部特征，所述局部特征包括以下数字化三维模型特征描述符中的至少一种：三维形状光谱描述符，基于概率密度的形状描述符，三维霍夫变化描述符，基于体素的三维傅里叶变换，基于三维射线的球面谐波，三维基于体素的球谐函数，PCA球面谐波变换。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述特征向量包括所述数字化三维模型投影到二维平面上所得图像的整体或局部特征，所述图像的特征描述符包括以下的至少一种：SIFT、SURF、BRIEF、ORB、HOG、DAISY、LBP。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述特征向量包括：收集一定数量的数字化三维模型或数字化三维模型的二维图像；构建深度神经网络形成分类器；不断迭代，直至确认神经网络收敛到足够能区分目标物体时，从神经网络中选取一定的神经元作为信息特征描述符，即为所述特征向量。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：在所述检索之前，基于计算机视觉技术对所述照片做前景分割，包括：采用基于深度学习的实例分割勾勒出前景物体的轮廓；使用Grabcut的交互式前景分割方法修改前景分割结果。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述在数字化三维模型信息资料库中检索得到与所述照片最为匹配的数字化三维模型，并计算其匹配程度，包括如下步骤：(1)初始化三维姿态，求解旋转矩阵和平移矩阵，以满足所述数字化三维模型和所述前景分割结果之间的映射关系；(2)姿态优化，直到用于描述所述数字化三维模型的透视投影图像与所述待验证...
【专利技术属性】
技术研发人员：常炜，胡家杰，朱良家，
申请(专利权)人：宁波艾腾湃智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33
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