CN111932281A - 一种防伪检测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种防伪检测方法及装置，该方法包括：获取用户上传的目标图像，该目标图像是拍摄待检测商品得到的，其中包括待检测商品上的待识别标识码和待识别随机标记；根据待识别标识码调取待检测商品对应的基准图像，该基准图像是拍摄合法商品得到的，其中包括合法商品上的防伪标识码和防伪随机标记；基于与基准图像对应的基准参考图像处理所标图像得到目标参考图像，该目标参考图像对应的区域与基准参考图像对应的区域相同；根据目标参考图像中待识别随机标记的特征和基准参考图像中防伪随机标记的特征，检测待检测商品是否为合法商品。

Description

一种防伪检测方法及装置

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种防伪检测方法及装置。

背景技术

在经济社会飞速发展的大环境下，市面上流通的商品日益丰富，这种环境也滋生了不法商家针对市面上名气大、销售好的商品进行造假，这些假货一经在市面上流通，不仅会给合法商家带来巨额的经济损失，还会因造假商家技术不过关导致产品质量不合格，给购买假货的消费者带来经济损失，甚至是人身伤害。

为了遏制假货在市面上流通，合法商家通常会采取一定的防伪措施。二维码防伪标签是目前市面上最常见的防伪方式之一，合法商家可以在商品上加印二维码防伪标签，消费者可以通过扫描二维码获取该二维码中携带的信息，进而根据该二维码中携带的信息，判断所购买的商品是否为合法商品。

对于造假商家来说，其完全可以复制加印在合法商品上的二维码，进而再将该二维码加印在盗版商品上，如此来通过消费者的防伪检验。由此可见，目前二维码防伪标签的防伪效果仍不够理想，无法有效地遏制不法商家进行造假活动。

发明内容

本申请实施例提供了一种防伪检测方法及装置，通过提高防伪精度来提高不法商家的作伪成本，从而有效地遏制不法商家进行造假活动。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种防伪检测方法，所述方法包括：

获取用户上传的目标图像；所述目标图像是拍摄待检测商品得到的，所述目标图像中包括待检测商品上的待识别标识码和待识别随机标记；

根据所述待识别标识码，调取所述待检测商品对应的基准图像；所述基准图像是拍摄合法商品得到的，所述基准图像中包括所述合法商品上的防伪标识码和防伪随机标记；

基于与所述基准图像对应的基准参考图像处理所述目标图像得到目标参考图像；所述目标参考图像对应的区域与所述基准参考图像对应的区域相同；

根据所述目标参考图像中所述待识别随机标记的特征和所述基准参考图像中所述防伪随机标记的特征，检测所述待检测商品是否为所述合法商品。

可选的，当所述待识别随机标记为非点状标记时，所述根据所述目标参考图像中所述待识别随机标记的特征和所述基准参考图像中所述防伪随机标记的特征，检测所述待检测商品是否为所述合法商品，包括：

在所述目标参考图像和所述基准参考图像中均构建第一坐标系；

针对所述目标参考图像中的每个所述待识别随机标记，根据该待识别随机标记在所述第一坐标系中的分布位置特征和/或形状特征，确定该待识别随机标记对应的特征参数；根据所述目标参考图像中各所述待识别随机标记各自对应的特征参数，构建目标特征矩阵；所述待识别随机标记对应的特征参数包括：根据所述待识别随机标记在所述第一坐标系中的分布位置特征确定的坐标，和/或根据所述待识别随机标记的形状特征确定的形状参数；

针对所述基准参考图像中的每个防伪随机标记，根据该防伪随机标记在所述第一坐标系中的分布位置特征和/或形状特征，确定该防伪随机标记对应的特征参数；根据所述基准参考图像中各所述防伪随机标记各自对应的特征参数，构建基准特征矩阵；所述防伪随机标记对应的特征参数包括：根据所述防伪随机标记在所述第一坐标系中的分布位置特征确定的坐标，和/或根据所述防伪随机标记的形状特征确定的形状参数；

根据所述目标特征矩阵和所述基准特征矩阵，检测所述待检测商品是否为所述合法商品。

可选的，当所述待识别随机标记为点状标记时，所述根据所述目标参考图像中所述待识别随机标记的特征和所述基准参考图像中所述防伪随机标记的特征，检测所述待检测商品是否为所述合法商品，包括：

在所述目标参考图像和所述基准参考图像中均构建第二坐标系；

针对所述目标参考图像中的每个所述待识别随机标记，确定该待识别随机标记在所述第二坐标系中的坐标，作为该待识别随机标记对应的坐标；根据所述目标参考图像中各所述待识别随机标记各自对应的坐标，构建目标特征矩阵；

针对所述基准参考图像中的每个防伪随机标记，确定该防伪随机标记在所述第二坐标系中的坐标，作为该防伪随机标记对应的坐标；根据所述基准参考图像中各所述防伪随机标记各自对应的坐标，构建基准特征矩阵；

根据所述目标特征矩阵和所述基准特征矩阵，检测所述待检测商品是否为所述合法商品。

可选的，所述根据所述目标特征矩阵和所述基准特征矩阵，检测所述待检测商品是否为所述合法商品，包括：

检测所述目标特征矩阵与所述基准特征矩阵中的差异参数数目；

判断所述差异参数数目是否大于预设参数数目阈值，若是，则确定所述待检测商品并非所述合法商品，若否，则确定所述待检测商品为所述合法商品。

可选的，所述根据所述目标特征矩阵和所述基准特征矩阵，检测所述待检测商品是否为所述合法商品，包括：

根据所述目标特征矩阵中各所述待识别随机标记各自对应的坐标，构建所述目标特征矩阵对应的目标距离合集；

根据所述基准特征矩阵中各所述防伪随机标记各自对应的坐标，构建所述基准特征矩阵对应的基准距离合集；

计算所述目标距离合集与所述基准距离合集的范数；

判断所述范数是否大于预设范数阈值，若是，则确定所述待检测商品并非所述合法商品，若否，则确定所述待检测商品为所述合法商品。

可选的，所述根据所述目标参考图像中所述待识别随机标记的特征和所述基准参考图像中所述防伪随机标记的特征，检测所述待检测商品是否为所述合法商品，包括：

根据所述目标参考图像中所述待识别随机标记的颜色特征和所述基准参考图像中所述防伪随机标记的颜色特征，检测所述待检测商品是否为所述合法商品。

可选的，在所述获取用户上传的目标图像之后，所述方法还包括：

判断所述目标图像的清晰度是否满足预设清晰度标准；

若否，则向返回重新上传目标图像的提示消息；若是，则继续执行所述根据所述待识别标识码，调取所述待检测商品对应的基准图像。

可选的，在所述获取用户上传的目标图像之后，所述方法还包括：

识别所述目标图像中的所述待识别标识码，得到目标信息；

判断数据库预存的基准信息中是否存在与所述目标信息一致的基准信息；所述数据库预存的基准信息为合法商品上的防伪标识码中携带的信息；

若否，则确定所述待检测商品不是所述合法商品；若是，则根据与所述目标信息一致的基准信息，确定所述待检测商品对应的基准图像。

可选的，所述基于与所述基准图像对应的基准参考图像处理所述目标图像得到目标参考图像，包括：

基于所述基准参考图像对所述目标图像进行旋转变换处理，得到与所述基准参考图像方向一致的参考图像；

对所述参考图像进行图像裁剪处理，得到包括感兴趣区域且与所述基准参考图像大小相同的所述目标参考图像。

可选的，在所述获取用户上传的目标图像之后，所述方法还包括：

对所述目标图像的光线和亮度进行过滤处理，以使所述目标图像的光线和亮度分别与所述基准图像的光线和亮度一致。

本申请第二方面提供了一种防伪检测装置，所述装置包括：

目标图像获取模块，用于获取用户上传的目标图像；所述目标图像是拍摄待检测商品得到的，所述目标图像中包括待检测商品上的待识别标识码和待识别随机标记；

基准图像获取模块，用于根据所述待识别标识码，调取所述待检测商品对应的基准图像；所述基准图像是拍摄合法商品得到的，所述基准图像中包括所述合法商品上的防伪标识码和防伪随机标记；

目标图像处理模块，用于基于与所述基准图像对应的基准参考图像处理所述目标图像得到目标参考图像；所述目标参考图像对应的区域与所述基准参考图像对应的区域相同；

商品检测模块，用于根据所述目标参考图像中所述待识别随机标记的特征和所述基准参考图像中所述防伪随机标记的特征，检测所述待检测商品是否为所述合法商品。

从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：

在本申请实施例提供的防伪检测方法中，服务器可以获取用户上传的目标图像，该目标图像是用户利用终端设备拍摄待检测商品得到的，其中包括待检测商品上的待识别标识码和待识别随机标记；然后，根据该待识别标识码调取与该待检测商品对应的基准图像，该基准图像是合法商家拍摄合法商品得到的，其中包括合法商品上的防伪标识码和防伪随机标记；接着，基于与该基准图像对应的基准参考图像处理该目标图像得到目标参考图像，此处目标参考图像对应的区域与基准参考图像对应的区域相同；进而，根据目标参考图像中待识别随机标记的特征和基准参考图像中防伪随机标记的特征，检测该待检测商品是否为合法商品。

在上述防伪检测方法中，合法商家在生产合法商品时可以在合法商品的外包装上随机地赋上防伪随机标记，并留存包括该合法商品上的防伪标识码和防伪随机标记的基准图像，当用户对待检测商品进行防伪检测时，服务器可以根据该基准图像中的防伪随机标记的特征以及用户上传的目标图像中待识别随机标记的特征，识别该待检测商品是否为合法商品。由于合法商品上的防伪随机标记是合法商家生成合法商品时随机赋上的，其具有极高的随机性，对于不法商家来说，其制造假冒商品时若要完全复刻合法商品上的防伪随机标记，往往需要耗费极高的造假成本才能实现，而这基本上是不可能的，因此，通过本申请实施例提供的方法可以十分有效地遏制不法商家进行造假活动。

附图说明

图1为本申请实施例提供的防伪检测方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的防伪标识码和待识别标识码的示意图；

图3为本申请实施例提供的基准参考图像的示意图；

图4为本申请实施例提供的防伪检测装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

针对现有技术中难以有效地遏制不法商家造假这一问题，本申请实施例提供了一种防伪检测方法，该方法通过提高防伪精度来提高不法商家的作伪成本，从而有效地遏制不法商家进行造假活动。

具体的，在本申请实施例提供的防伪检测方法中，服务器可以获取用户上传的目标图像，该目标图像是用户利用终端设备拍摄待检测商品得到的，其中包括待检测商品上的待识别标识码和待识别随机标记；然后，根据该待识别标识码调取与该待检测商品对应的基准图像，该基准图像是合法商家拍摄合法商品得到的，其中包括合法商品上的防伪标识码和防伪随机标记；接着，基于与该基准图像对应的基准参考图像处理该目标图像得到目标参考图像，此处目标参考图像对应的区域与基准参考图像对应的区域相同；进而，根据目标参考图像中待识别随机标记的特征和基准参考图像中防伪随机标记的特征，检测该待检测商品是否为合法商品。

在上述防伪检测方法中，合法商家在生产合法商品时可以在合法商品的外包装上随机地赋上防伪随机标记，并留存包括该合法商品上的防伪标识码和防伪随机标记的基准图像，当用户对待检测商品进行防伪检测时，服务器可以根据该基准图像中的防伪随机标记的特征以及用户上传的目标图像中待识别随机标记的特征，识别该待检测商品是否为合法商品。由于合法商品上的防伪随机标记是合法商家生成合法商品时随机赋上的，其具有极高的随机性，对于不法商家来说，其制造假冒商品时若要完全复刻合法商品上的防伪随机标记，往往需要耗费极高的造假成本才能实现，而这基本上是不可能的，因此，通过本申请实施例提供的方法可以十分有效地遏制不法商家进行造假活动。

需要说明的是，在实际应用中，本申请实施例提供的防伪检测方法可以由服务器独立完成，也可以由终端设备独立完成，即由终端设备上运行的防伪检测程序独立完成，还可以由服务器和终端设备相互配合完成，本申请在此不对本申请实施例提供的防伪检测方法的执行主体做任何限定。

下面通过方法实施例对本申请提供的防伪检测方法进行详细介绍。

参见图1，图1为本申请实施例提供的防伪检测方法的流程示意图。下述实施例以该方法的执行主体为服务器为例进行介绍，如图1所示，该方法包括：

步骤101：获取用户上传的目标图像；所述目标图像是拍摄待检测商品得到的，所述目标图像中包括待检测商品上的待识别标识码和待识别随机标记。

在实际应用中，当用户想要对某待检测商品进行防伪检测，以确定该待检测商品是否为合法商家生产的合法商品时，用户可以通过特定的商品检测应用(Application，APP)或者是相关应用中的商品检测小程序，拍摄该待检测商品得到目标图像。例如，假设微信中集成有商品检测小程序，则用户可以打开该商品检测小程序，同时开启终端设备的摄像头拍摄待检测商品。

需要说明的是，为了确保能够顺利地对待检测商品进行防伪检测，商品检测应用或商品检测小程序可以在用户拍摄待检测商品之前，提示用户确保其拍摄的目标图像中包括待检测商品上的待识别标识码和待识别随机标记；例如，假设待检测商品上包括的待识别标识码为二维码、待识别随机标记为在二维码周围随机赋上的点、或线段、或其它形状，则商品检测小程序开启后，可以提示用户其拍摄的图像中应包括商品上的二维码以及在该二维码周围的点、或线段、或其它形状。

当然，为了确保用户拍摄的目标图像中包括待检测商品上的待识别标识码和待识别随机标记，商品检测应用或商品检测小程序还可以直接提示用户完整地拍摄待检测商品的商品标签。本申请在此不对提示用户拍摄目标图像的方式做任何限定，只需保证用户所拍摄的目标图像中包括待检测商品上的待识别标识码和待识别随机标记即可。

用户通过商品检测应用或商品检测小程序完成目标图像的拍摄后，商品检测应用或商品检测小程序可以将拍摄得到的目标图像通过网络发送给服务器，以使服务器获取到该目标图像。

服务器接收到目标图像后，可以先初步判断该目标图像是否满足质量要求，若不满足，则反馈重新上传的目标图像的提示信息。具体的，服务器可以判断目标图像的清晰度是否满足预设清晰度标准，若是，则确定该目标图像合格，可以基于该目标图像进行后续防伪检测操作，若否，则需要向商品检测应用或商品检测小程序返回重新上传目标图像的提示信息，以提示目标用户重新拍摄目标图像。

步骤102：根据所述待识别标识码，调取所述待检测商品对应的基准图像；所述基准图像是拍摄合法商品得到的，所述基准图像中包括所述合法商品上的防伪标识码和防伪随机标记。

服务器获取到目标图像后，可以根据该目标图像中包括的待识别标识码，从数据库中调取与该待检测商品对应的基准图像。需要说明的是，数据库中存储有大量基准图像，不同的基准图像对应于不同的合法商品，基准图像是在合法商品流入市场之前合法商家拍摄保存的，基准图像中包括与其对应的合法商品上的防伪标识码和防伪随机标记。

具体实现时，服务器可以识别目标图像中的待识别标识码，以得到该待识别标识码中携带的目标信息。然后，在数据库预存的基准信息中查找是否存在与该目标信息一致的基准信息，数据库中预存的基准信息是数据库中存储的基准图像中的防伪标识码携带的信息；若能够查找到与目标信息一致的基准信息，则说明数据库中存储有包括该待识别标识码的基准图像，即存在与该待检测商品对应的合法商品的基准图像，进而，服务器可以调取该包括有携带该目标信息的防伪标识码的基准图像；反之，若不能查找到与该目标信息一致的基准信息，则说明数据库中没有存储包括该待识别标识码的基准图像，即根本不存在与该待检测商品对应的合法商品，因此，可以直接确定该待检测商品并非合法商品，并将该防伪检测结果反馈给用户。

步骤103：基于与所述基准图像对应的基准参考图像处理所述目标图像得到目标参考图像；所述目标参考图像对应的区域与所述基准参考图像对应的区域相同。

服务器获取到目标图像和基准图像后，可以基于与基准图像对应的基准参考图像对该目标图像进行处理，以得到更便于执行防伪检测操作的目标参考图像。

需要说明的是，基准参考图像是仅包括基准图像中感兴趣区域(region ofinterest，ROI)的图像，此处的感兴趣区域可以是包括防伪标识码和防伪随机标记的区域，若基准图像本身即为仅包括感兴趣区域的图像，则基准图像对应的基准参考图像即为基准图像本身，若基准图像本身并非仅包括感兴趣区域的图像，则需要进一步获取该基准图像对应的基准参考图像。

应理解，在实际应用中，可以在数据库中存储基准图像对应的基准参考图像，当需要处理目标图像得到目标参考图像时，服务器可以直接调取基准图像对应的基准参考图像。当然，若数据库中没有存储基准图像对应的基准参考图像，则服务器需要对基准图像进行图像裁剪处理，以得到仅包括感兴趣区域的基准参考图像。

具体基于基准参考图像处理目标图像时，服务器可以先对目标图像进行旋转变换处理，得到与基准参考图像方向一致的参考图像，然后对该参考图像进行图像裁剪处理，以得到包括感兴趣区域且与基准参考图像大小相同的目标参考图像。

服务器对目标图像进行旋转变换处理时，可以根据基准参考图像中防伪标识码的定位区和目标图像中待识别标识码的定位区，对目标图像进行旋转变换处理。如图2所示，(a)为基准参考图像中的防伪标识码，(b)为目标图像中的待识别标识码，分布在防伪标识码和待识别标识码三个顶点位置上的黑色方框区即为其各自对应的定位区，服务器可以按照顺时针方向对目标图像进行旋转变换处理，依次得到(c)、(d)和(e)所示的待识别标识码，由于(e)所示的待识别标识码的定位区已和基准参考图像中防伪标识码的定位区的方向完全一致，因此，可认为经旋转变换处理得到的包括(e)所示的待识别标识码的目标图像为参考图像。

进而，服务器可以依据基准参考图像对该参考图像进行图像裁剪处理，以得到包括感兴趣区域且与基准参考图像大小相同的目标参考图像，上述感兴趣区域可以是完整包括待识别标识码和待识别随机标记的区域。为了便于进行后续的防伪检测处理，目标参考图像与基准参考图像的大小应保持一致。

可选的，为了更好地进行防伪检测处理，还可以对目标图像和基准图像的光线和亮度进行过滤处理，以使目标图像的光线和亮度分别与基准图像的光线和亮度一致。当然，也可以在得到目标参考图像和基准参考图像后，对目标参考图像和基准参考图像的光线和亮度进行过滤处理，以使目标参考图像和基准参考图像的光线和亮度均一致。

步骤104：根据所述目标参考图像中所述待识别随机标记的特征和所述基准参考图像中所述防伪随机标记的特征，检测所述待检测商品是否为所述合法商品。

服务器得到目标参考图像和基准参考图像后，可以根据该目标参考图像中待识别随机标记的特征和基准参考图像中防伪随机标记的特征，来检测该待检测商品是否为合法商品。

在一些实施例中，服务器可以根据目标参考图像中待识别随机标记的颜色特征与基准参考图像中防伪随机标记的颜色特征，检测该待检测商品是否为合法商品。具体的，服务器可以针对目标参考图像中的每个待识别随机标记，在基准参考图像中查找与该待识别随机标记分布位置相同或相近的防伪随机标记，然后，判断该待识别随机标记的颜色与该防伪随机标记的颜色是否相同。若目标参考图像中与所对应的防伪随机标记的颜色不同的待识别随机标记的数目超过预设数目阈值，则可认为该待检测商品并非合法商品，反之，若目标参考图像中与所对应的防伪随机标记的颜色不同的待识别随机标记的数目未超过预设数目阈值，则可认为该待检测商品为合法商品，或者在颜色特征识别仅是防伪检测中一个子环节的情况下，可以继续执行防伪检测中的后续子环节。

在一些实施例中，当待识别随机标记为非点状标记时，服务器可以通过以下方式检测待检测商品是否为合法商品。具体的，服务器可以在目标参考图像和基准参考图像中均构建第一坐标系；然后，针对目标参考图像中的每个待识别随机标记，根据该待识别随机标记在第一坐标系中的分布位置特征和/或形状特征，确定该待识别随机标记对应的特征参数，并根据目标参考图像中各待识别随机标记各自对应的特征参数，构建目标特征矩阵；此处待识别随机标记对应的特征参数包括：根据该待识别随机标记在第一坐标系中的分布位置特征确定的坐标，和/或根据该待识别随机标记的形状特征确定的形状参数；针对基准参考图像中的每个防伪随机标记，根据该防伪随机标记在第一坐标系中的分布位置特征和/或形状特征，确定该防伪随机标记对应的特征参数，并根据基准参考图像中各防伪随机标记各自对应的特征参数，构建基准特征矩阵；此处防伪随机标记对应的特征参数包括：根据该防伪随机标记在第一坐标系中的分布位置特征确定的坐标，和/或根据该防伪随机标记的形状特征确定的形状参数；最终，根据目标特征矩阵和基准特征矩阵，检测待检测商品是否为合法商品。

下面以防伪随机标记为在合法商品的外包装上随机赋上的线段为例，对上述实现方式进行示例性介绍，图3所示即为防伪随机标记为线段的基准参考图像的示意图。

具体实现时，服务器可以在目标参考图像和基准参考图像中均构建第一坐标系，即确保在目标参考图像和基准参考图像中构建的坐标系一致。然后，针对目标参考图像中的每个待识别随机线段，将第一坐标系的原点到该待识别随机线段的距离作为该待识别随机线段对应的特征参数中的x值，将第一坐标系的原点到该待识别随机线段的垂线与x轴的夹角作为该待识别随机线段对应的特征参数中的y值，如此得到待识别随机线段对应的特征参数，此处待识别随机线段对应的特征参数可以理解为根据该待识别随机线段在第一坐标系中的分布位置特征确定的位置坐标，进而，将目标参考图像中各待识别随机线段各自对应的特征参数按照一定顺序排列起来，组成目标特征矩阵。相类似地，对于基准参考图像中的每个防伪随机线段，也同样可以通过上述方式构建其对应的特征参数，并将基准参考图像中各防伪随机线段各自对应的特征参数按照相同的顺序排列起来，组成基准特征矩阵。

下面再以防伪随机标记为在合法商品的外包装上随机赋上的圆形为例，对上述实现方式进行示例性介绍。

具体实现时，服务器可以在目标参考图像和基准参考图像中均构建第一坐标系，即确保在目标参考图像和基准参考图像中构建的坐标系一致。然后，针对目标参考图像中的每个待识别随机圆，将该待识别随机圆的圆心在该第一坐标系中的横坐标作为该待识别随机圆对应的特征参数中的位置坐标的x值，将该待识别随机圆的圆心在该第一坐标系中的纵坐标作为该待识别随机圆对应的特征参数中的位置坐标的y值，将该待识别随机圆的半径作为该待识别随机圆对应的特征参数中的形状参数，如此得到待识别随机圆对应的特征参数，换言之，此处待识别随机圆对应的特征参数可以理解为待识别随机圆的位置坐标和形状参数的组合，进而，将目标参考图像中各待识别随机圆各自对应的特征参数按照一定顺序排列起来，组成目标特征矩阵。相类似地，对于基准参考图像中的每个防伪随机圆，也同样可以通过上述方式构建其对应的特征参数，并将基准参考图像中各防伪随机圆各自对应的特征参数按照相同的顺序排列起来，组成基准特征矩阵。

应理解，对于其它类型的非点状随机标记，服务器也可以采用与上文类似的方式，确定各非点状随机标记各自对应特征参数，并根据目标参考图像中各待识别非点状随机标记各自对应的特征参数构建目标特征矩阵，根据基准参考图像中各防伪非点状随机标记各自对应的特征参数构建基准特征矩阵。

换言之，服务器可以针对目标参考图像和基准参考图像建立合适的笛卡尔坐标系，将目标参考图像中各待识别随机标记通过数据变换，转换为数学空间内一组点的集合(一个待识别随机标记可能转换为一个点或多个点)，将基准参考图像中各防伪随机标记通过数据转换，转换为数学空间内一组点的集合(一个防伪随机标记可能转换为一个点或多个点)，如此，得到目标参考图像中各待识别随机标记在数学空间的点图和基准参考图像中各防伪随机标记在数学空间的点图，目标参考图像中各待识别随机标记在数学空间内的各点坐标可以转化为n*2的目标特征矩阵U(n为数学空间中点的个数)，基准参考图像中各防伪随机标记在数学空间内的各点坐标也可以转化为n*2的基准特征矩阵O。进而，通过对比目标特征矩阵U和基准特征矩阵O来确定待检测商品是否为合法商品。

在一些实施例中，当待识别随机标记为点状标记时，服务器可以通过以下方式检测待检测商品是否为合法商品。具体的，服务器可以在目标参考图像和基准参考图像中构建第二坐标系；然后，针对目标参考图像中的每个待识别随机标记，确定该待识别随机标记在第二坐标系中的坐标，作为该待识别随机标记对应的坐标，并且根据目标参考图像中各待识别随机标记各自对应的坐标，构建目标特征矩阵；针对基准参考图像中的每个防伪随机标记，确定该防伪随机标记在第二坐标系中的坐标，作为该防伪随机标记对应的坐标，并且根据基准参考图像中各防伪随机坐标各自对应的坐标，构建基准特征矩阵；进而，根据目标特征矩阵和基准特征矩阵，检测该待检测商品是否为合法商品。

也就是说，当待识别随机标记为点状标记时，服务器可以在目标参考图像和基准参考图像中构建相同的第二坐标系，并将目标参考图像中各待识别随机点各自在该第二坐标系中的坐标，作为各待识别随机点各自对应的坐标，将基准参考图像中各防伪随机点各自在该第二坐标系中的坐标，作为各防伪随机点各自对应的坐标。按照一定的顺序排列各待识别随机点各自对应的坐标得到目标特征矩阵，按照相同的顺序排列各待识别随机点各自对应的坐标得到基准特征矩阵。进而，通过对比目标特征矩阵和基准特征矩阵来确定待检测商品是否为合法商品。

在一种可能的实现方式中，服务器根据上述目标特征矩阵和基准特征矩阵，检测待检测商品是否为合法商品时，可以检测目标特征矩阵与基准特征矩阵中差异参数的数目，并判断该差异参数的数目是否大于预设参数数目阈值，若是，则可确定待检测商品并非合法商品，若否，则可确定待检测商品为合法商品。

即，服务器可以对比目标特征矩阵和基准特征矩阵，确定二者中存在差异的参数的数目，对于非点状的待识别随机标记来说，此处对比目标特征矩阵和基准特征矩阵，所要确定的是二者中存在差异的特征参数的数目，对于点状的待识别随机标记来说，此处对比目标特征矩阵和基准特征矩阵，所要确定的是二者中存在差异的坐标的数目；当差异参数的数目大于预设参数数目阈值时，可以认为目标参考图像与基准参考图像中存在大量无法匹配的随机标记，因此，可以确定待检测商品并非合法商品，反之，当差异参数的数目不大于预设参数数目阈值时，可以认为目标参考图像与基准参考图像中仅存在少量无法匹配的随机标记，这些随机标记无法匹配很大可能是因为图片拍摄误差造成的，因此，可以认为待检测商品为合法商品。

在另一种可能的实现方式中，服务器根据上述目标特征矩阵和基准特征矩阵，检测待检测商品是否为合法商品时，可以根据目标特征矩阵中各待识别随机标记各自对应的坐标(对于非点状的待识别随机标记而言，其对应的坐标是指确定其对应的特征参数时在第一坐标系下基于其分布位置特征构建的位置坐标)，构建目标特征矩阵对应的目标距离合集，并且根据基准特征矩阵中各防伪随机标记各自对应的坐标(对于非点状的防伪随机标记而言，其对应的坐标是指确定其对应的特征参数时在第一坐标系下基于其分布位置特征构建的位置坐标)，构建基准特征矩阵对应的基准距离合集；然后，计算目标距离合集与基准距离合集的范数，进而，判断该范数是否大于预设范数阈值，若是，则可确定待检测商品并非合法商品，若否，则可确定待检测商品为合法商品。

具体的，服务器可以针对目标特征矩阵，根据其中各待识别随机标记各自对应的横坐标(即x值)构建水平距离合集d_h＝(d₁，d₂，…，d_n)，根据其中各待识别随机标记各自对应的纵坐标(即y值)构建垂直距离合集d_v＝(d_1+n，d_2+n，…，d_2n)，然后，合并该水平距离合集和垂直距离合集，得到目标特征矩阵对应的目标距离合集d＝(d₁，d₂，…，d_n，d_1+n，d_2+n，…，d_2n)。相类似地，服务器针对基准特征矩阵，根据其中各防伪随机标记各自对应的的横坐标(即x值)构建水平距离合集O_h＝(O₁，O2，…，O_n)，根据其中各防伪随机标记各自对应的纵坐标(即y值)构建垂直距离合集Ov＝(O_1+n，O_2+n，…，O_2n)，然后，合并该水平距离合集和垂直距离合集，得到基准特征矩阵对应的基准距离合集o＝(O₁，O₂，…，O_n，O_1+n，O_2+n，…，O_2n)。

进而，服务器可以对上述目标距离合集d和基准距离合集o，通过下式计算其对应的范数S：

其中，d_i为目标距离合集d中的第i个参数，o_i为基准距离合集o中的第i个参数。

当所计算得到的范数S大于预设范数阈值时，可以确定待检测商品并非合法商品，而当所计算得到的范数S不大于该预设范数阈值时，可以确定该待检测商品为合法商品。

应理解，上述预设范数阈值可以根据实际需求进行设定，本申请在此不对该预设范数阈值做任何具体限定。

服务器确定出防伪检测结果后，即确定出待检测商品是否为合法商品后，可以将该防伪检测结果反馈给商品检测应用或商品检测小程序，以通过该商品检测应用或商品检测小程序告知用户其当前检测的待检测商品是否为合法商品。

在上述防伪检测方法中，合法商家在生产合法商品时可以在合法商品的外包装上随机地赋上防伪随机标记，并留存包括该合法商品上的防伪标识码和防伪随机标记的基准图像，当用户对待检测商品进行防伪检测时，服务器可以根据该基准图像中的防伪随机标记的特征以及用户上传的目标图像中待识别随机标记的特征，识别该待检测商品是否为合法商品。由于合法商品上的防伪随机标记是合法商家生成合法商品时随机赋上的，其具有极高的随机性，对于不法商家来说，其制造假冒商品时若要完全复刻合法商品上的防伪随机标记，往往需要耗费极高的造假成本才能实现，而这基本上是不可能的，因此，通过本申请实施例提供的方法可以十分有效地遏制不法商家进行造假活动。

本申请实施例还提供了一种防伪检测装置，参见图4，图4为本申请实施例提供的防伪检测装置的结构示意图。如图4所示，该装置包括：

目标图像获取模块401，用于获取用户上传的目标图像；所述目标图像是拍摄待检测商品得到的，所述目标图像中包括待检测商品上的待识别标识码和待识别随机标记；

基准图像获取模块402，用于根据所述待识别标识码，调取所述待检测商品对应的基准图像；所述基准图像是拍摄合法商品得到的，所述基准图像中包括所述合法商品上的防伪标识码和防伪随机标记；

目标图像处理模块403，用于基于与所述基准图像对应的基准参考图像处理所述目标图像得到目标参考图像；所述目标参考图像对应的区域与所述基准参考图像对应的区域相同；

商品检测模块404，用于根据所述目标参考图像中所述待识别随机标记的特征和所述基准参考图像中所述防伪随机标记的特征，检测所述待检测商品是否为所述合法商品。

可选的，当所述待识别随机标记为非点状标记时，所述商品检测模块404具体用于：

在所述目标参考图像和所述基准参考图像中均构建第一坐标系；

针对所述目标参考图像中的每个所述待识别随机标记，根据该待识别随机标记在所述第一坐标系中的分布位置特征和/或形状特征，确定该待识别随机标记对应的特征参数；根据所述目标参考图像中各所述待识别随机标记各自对应的特征参数，构建目标特征矩阵；所述待识别随机标记对应的特征参数包括：根据所述待识别随机标记在所述第一坐标系中的分布位置特征确定的坐标，和/或根据所述待识别随机标记的形状特征确定的形状参数；

针对所述基准参考图像中的每个防伪随机标记，根据该防伪随机标记在所述第一坐标系中的分布位置特征和/或形状特征，确定该防伪随机标记对应的特征参数；根据所述基准参考图像中各所述防伪随机标记各自对应的特征参数，构建基准特征矩阵；所述防伪随机标记对应的特征参数包括：根据所述防伪随机标记在所述第一坐标系中的分布位置特征确定的坐标，和/或根据所述防伪随机标记的形状特征确定的形状参数；

根据所述目标特征矩阵和所述基准特征矩阵，检测所述待检测商品是否为所述合法商品。

可选的，当所述待识别随机标记为点状标记时，所述商品检测模块404具体用于：

在所述目标参考图像和所述基准参考图像中均构建第二坐标系；

针对所述目标参考图像中的每个所述待识别随机标记，确定该待识别随机标记在所述第二坐标系中的坐标，作为该待识别随机标记对应的坐标；根据所述目标参考图像中各所述待识别随机标记各自对应的坐标，构建目标特征矩阵；

针对所述基准参考图像中的每个防伪随机标记，确定该防伪随机标记在所述第二坐标系中的坐标，作为该防伪随机标记对应的坐标；根据所述基准参考图像中各所述防伪随机标记各自对应的坐标，构建基准特征矩阵；

根据所述目标特征矩阵和所述基准特征矩阵，检测所述待检测商品是否为所述合法商品。

可选的，所述商品检测模块404具体用于：

检测所述目标特征矩阵与所述基准特征矩阵中的差异参数数目；

判断所述差异参数数目是否大于预设参数数目阈值，若是，则确定所述待检测商品并非所述合法商品，若否，则确定所述待检测商品为所述合法商品。

可选的，所述商品检测模块404具体用于：

根据所述目标特征矩阵中各所述待识别随机标记各自对应的坐标，构建所述目标特征矩阵对应的目标距离合集；

根据所述基准特征矩阵中各所述防伪随机标记各自对应的坐标，构建所述基准特征矩阵对应的基准距离合集；

计算所述目标距离合集与所述基准距离合集的范数；

判断所述范数是否大于预设范数阈值，若是，则确定所述待检测商品并非所述合法商品，若否，则确定所述待检测商品为所述合法商品。

可选的，所述商品检测模块404具体用于：

根据所述目标参考图像中所述待识别随机标记的颜色特征和所述基准参考图像中所述防伪随机标记的颜色特征，检测所述待检测商品是否为所述合法商品。

可选的，所述装置还包括：

清晰度判断模块，用于在所述获取用户上传的目标图像之后，判断所述目标图像的清晰度是否满足预设清晰度标准；若否，则向返回重新上传目标图像的提示消息；若是，则继续执行所述根据所述待识别标识码，调取所述待检测商品对应的基准图像。

可选的，所述基准图像获取模块402具体用于：

识别所述目标图像中的所述待识别标识码，得到目标信息；

判断数据库预存的基准信息中是否存在与所述目标信息一致的基准信息；所述数据库预存的基准信息为合法商品上的防伪标识码中携带的信息；

若否，则确定所述待检测商品不是所述合法商品；若是，则根据与所述目标信息一致的基准信息，确定所述待检测商品对应的基准图像。

可选的，所述目标图像处理模块403具体用于：

基于所述基准参考图像对所述目标图像进行旋转变换处理，得到与所述基准参考图像方向一致的参考图像；

对所述参考图像进行图像裁剪处理，得到包括感兴趣区域且与所述基准参考图像大小相同的所述目标参考图像。

可选的，所述装置还包括：

图像光线亮度处理模块，用于在所述获取用户上传的目标图像之后，对所述目标图像和所述基准图像的光线和亮度进行过滤处理，以使所述目标图像的光线和亮度分别与所述基准图像的光线和亮度一致。

在上述防伪检测装置中，合法商家在生产合法商品时可以在合法商品的外包装上随机地赋上防伪随机标记，并留存包括该合法商品上的防伪标识码和防伪随机标记的基准图像，当用户对待检测商品进行防伪检测时，服务器可以根据该基准图像中的防伪随机标记的特征以及用户上传的目标图像中待识别随机标记的特征，识别该待检测商品是否为合法商品。由于合法商品上的防伪随机标记是合法商家生成合法商品时随机赋上的，其具有极高的随机性，对于不法商家来说，其制造假冒商品时若要完全复刻合法商品上的防伪随机标记，往往需要耗费极高的造假成本才能实现，而这基本上是不可能的，因此，通过本申请实施例提供的方法可以十分有效地遏制不法商家进行造假活动。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(英文全称：Read-OnlyMemory，英文缩写：ROM)、随机存取存储器(英文全称：Random Access Memory，英文缩写：RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。

应当理解，在本申请中，“至少一个(项)”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，用于描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：只存在A，只存在B以及同时存在A和B三种情况，其中A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，“a和b”，“a和c”，“b和c”，或“a和b和c”，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。

以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (11)

1.一种防伪检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户上传的目标图像；所述目标图像是拍摄待检测商品得到的，所述目标图像中包括待检测商品上的待识别标识码和待识别随机标记；

根据所述待识别标识码，调取所述待检测商品对应的基准图像；所述基准图像是拍摄合法商品得到的，所述基准图像中包括所述合法商品上的防伪标识码和防伪随机标记；

基于与所述基准图像对应的基准参考图像处理所述目标图像得到目标参考图像；所述目标参考图像对应的区域与所述基准参考图像对应的区域相同；

根据所述目标参考图像中所述待识别随机标记的特征和所述基准参考图像中所述防伪随机标记的特征，检测所述待检测商品是否为所述合法商品。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述待识别随机标记为非点状标记时，所述根据所述目标参考图像中所述待识别随机标记的特征和所述基准参考图像中所述防伪随机标记的特征，检测所述待检测商品是否为所述合法商品，包括：

在所述目标参考图像和所述基准参考图像中均构建第一坐标系；

针对所述目标参考图像中的每个所述待识别随机标记，根据该待识别随机标记在所述第一坐标系中的分布位置特征和/或形状特征，确定该待识别随机标记对应的特征参数；根据所述目标参考图像中各所述待识别随机标记各自对应的特征参数，构建目标特征矩阵；所述待识别随机标记对应的特征参数包括：根据所述待识别随机标记在所述第一坐标系中的分布位置特征确定的坐标，和/或根据所述待识别随机标记的形状特征确定的形状参数；

针对所述基准参考图像中的每个防伪随机标记，根据该防伪随机标记在所述第一坐标系中的分布位置特征和/或形状特征，确定该防伪随机标记对应的特征参数；根据所述基准参考图像中各所述防伪随机标记各自对应的特征参数，构建基准特征矩阵；所述防伪随机标记对应的特征参数包括：根据所述防伪随机标记在所述第一坐标系中的分布位置特征确定的坐标，和/或根据所述防伪随机标记的形状特征确定的形状参数；

根据所述目标特征矩阵和所述基准特征矩阵，检测所述待检测商品是否为所述合法商品。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述待识别随机标记为点状标记时，所述根据所述目标参考图像中所述待识别随机标记的特征和所述基准参考图像中所述防伪随机标记的特征，检测所述待检测商品是否为所述合法商品，包括：

在所述目标参考图像和所述基准参考图像中均构建第二坐标系；

针对所述目标参考图像中的每个所述待识别随机标记，确定该待识别随机标记在所述第二坐标系中的坐标，作为该待识别随机标记对应的坐标；根据所述目标参考图像中各所述待识别随机标记各自对应的坐标，构建目标特征矩阵；

针对所述基准参考图像中的每个防伪随机标记，确定该防伪随机标记在所述第二坐标系中的坐标，作为该防伪随机标记对应的坐标；根据所述基准参考图像中各所述防伪随机标记各自对应的坐标，构建基准特征矩阵；

根据所述目标特征矩阵和所述基准特征矩阵，检测所述待检测商品是否为所述合法商品。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标特征矩阵和所述基准特征矩阵，检测所述待检测商品是否为所述合法商品，包括：

检测所述目标特征矩阵与所述基准特征矩阵中的差异参数数目；

判断所述差异参数数目是否大于预设参数数目阈值，若是，则确定所述待检测商品并非所述合法商品，若否，则确定所述待检测商品为所述合法商品。

5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标特征矩阵和所述基准特征矩阵，检测所述待检测商品是否为所述合法商品，包括：

根据所述目标特征矩阵中各所述待识别随机标记各自对应的坐标，构建所述目标特征矩阵对应的目标距离合集；

根据所述基准特征矩阵中各所述防伪随机标记各自对应的坐标，构建所述基准特征矩阵对应的基准距离合集；

计算所述目标距离合集与所述基准距离合集的范数；

判断所述范数是否大于预设范数阈值，若是，则确定所述待检测商品并非所述合法商品，若否，则确定所述待检测商品为所述合法商品。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标参考图像中所述待识别随机标记的特征和所述基准参考图像中所述防伪随机标记的特征，检测所述待检测商品是否为所述合法商品，包括：

根据所述目标参考图像中所述待识别随机标记的颜色特征和所述基准参考图像中所述防伪随机标记的颜色特征，检测所述待检测商品是否为所述合法商品。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取用户上传的目标图像之后，所述方法还包括：

判断所述目标图像的清晰度是否满足预设清晰度标准；

若否，则向返回重新上传目标图像的提示消息；若是，则继续执行所述根据所述待识别标识码，调取所述待检测商品对应的基准图像。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取用户上传的目标图像之后，所述方法还包括：

识别所述目标图像中的所述待识别标识码，得到目标信息；

判断数据库预存的基准信息中是否存在与所述目标信息一致的基准信息；所述数据库预存的基准信息为合法商品上的防伪标识码中携带的信息；

若否，则确定所述待检测商品不是所述合法商品；若是，则根据与所述目标信息一致的基准信息，确定所述待检测商品对应的基准图像。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于与所述基准图像对应的基准参考图像处理所述目标图像得到目标参考图像，包括：

基于所述基准参考图像对所述目标图像进行旋转变换处理，得到与所述基准参考图像方向一致的参考图像；

对所述参考图像进行图像裁剪处理，得到包括感兴趣区域且与所述基准参考图像大小相同的所述目标参考图像。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取用户上传的目标图像之后，所述方法还包括：

对所述目标图像的光线和亮度进行过滤处理，以使所述目标图像的光线和亮度分别与所述基准图像的光线和亮度一致。

11.一种防伪检测装置，其特征在于，所述装置包括：

目标图像获取模块，用于获取用户上传的目标图像；所述目标图像是拍摄待检测商品得到的，所述目标图像中包括待检测商品上的待识别标识码和待识别随机标记；

基准图像获取模块，用于根据所述待识别标识码，调取所述待检测商品对应的基准图像；所述基准图像是拍摄合法商品得到的，所述基准图像中包括所述合法商品上的防伪标识码和防伪随机标记；

目标图像处理模块，用于基于与所述基准图像对应的基准参考图像处理所述目标图像得到目标参考图像；所述目标参考图像对应的区域与所述基准参考图像对应的区域相同；

商品检测模块，用于根据所述目标参考图像中所述待识别随机标记的特征和所述基准参考图像中所述防伪随机标记的特征，检测所述待检测商品是否为所述合法商品。

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