新創業者Entrupy運用AI技術 開發辨識真假名牌包套件-高雄當舖推薦高信服務好
2017-09-11
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2017/9/11
紐約新創公司Entrupy開發出的套件可快速辨識名牌包的真偽。Entrupy
對許多知名品牌業者來說，仿冒品一直是個揮之不去的夢靨，根據國際商標協會(INTA)調查，2016年全球仿冒品的交易金額高達4,600億美元，形成一項十分嚴重的問題。
鑑定昂貴的名牌包一向是鑑定師的專業，不過美國新創科技業者Entrupy推出的套件或許可望取代鑑定專家。目前其服務已經可辨識Gucci和Chanel等11個奢侈品牌手袋的真偽。
據PC Magazine的報導，這項裝置乃是一個可以與智慧型手機連結的影像讀取鏡頭，透過這個鏡頭拍攝的商品影像將會傳送至手機當中的App，藉此收集商品上面的圖案、顏色，以及商品本身的製作材質等等資訊，然後由程式進一步判讀這件商品究竟是不是真品。
Entrupy是由Vidyuth Srinivasan和兩位紐約大學(New York University)的研究員在2012年成立，當年也是電腦視覺(computer vision)技術的轉折點。在Facebook人工智慧(AI)研究院主管Yann LeCun以及天使投資人的協助下，Srinivasan和其夥伴開始訓練電腦了解奢侈品的照片，並抽出名牌包的設計基本元素。
在實際運作上，如果是由皮革這一類的材質所製作的商品，對於機器學習演算法來說比較容易處理，由於這項技術主要是建立在光學反射原理上，因此像是玻璃這一類的反射性材質，就會讓程式產生辨識上的困難。
另一方面，Entrupy初期遭遇的問題在於缺乏深度學習所需要的大量資料，這三位創辦人都沒有名牌包的完整型錄，也沒有假貨的相關資訊。由於這套系統依賴機器學習的方式來分辨真品與仿賣品之間的差異，一旦要處理的是那些剛剛上市不久的最新款商品，在系統內部還未建立相關資料的情況下，自然也沒有辦法對這些商品進行辨識。
在數度前往百貨公司專賣店擴大資料庫後，Entrupy總算和數家紐約的二手商店取得合作。獲取這些商家的存貨資料後，才擁有更多仿冒品的資料。目前Entrupy的資料庫擁有數千萬張的資料照片，包括了3萬種不同品牌的手袋和錢包。客戶上傳更多照片後，Entrupy所研發的軟體可以學習辨認真品和仿冒品的差別。
Entrupy表示，其攝影機可以放大物體達260倍，因此肉眼無法辨識的細微特徵，例如畸形的印花痕跡、皮革紋理的微小差距，以及塗料過量的狀況，都無所遁形。
Entrupy的顯微鏡相機的外觀類似於具備無線連網功能的大型手電筒，首次租用費用為299美元，每月的租用費則為99美元。目前約有160家企業(包括當舖、批發商和線上零售商)已經登記租用。
Entrupy創辦人Vidyuth Srinivasan接受電話訪問時表示，通常像是iPhone或高價位球鞋這一類商品在上市不久之後，很快就會有大量的仿冒品也跟著湧入市場，因此希望未來能夠與品牌業者進行合作，盡可能在最短的時間內為這一類的商品提供支援。
儘管目前鑑定真貨和假貨完全靠人力，但是隨著企業規模的擴張，單靠人力恐怕難以有效率地鑑定所有二手名牌包。
據倫敦研究機構Visiongain調查指出，時尚品牌花費於2017年花在防偽技術的支出高達61.5億美元。時尚品牌多年來使用「全息標籤」(holographic tags)、縮印(microprinting)以及甚至將無線電信標(radio beacon)結合在纖維中，以讓鑑定專家能夠區別真品和贗品。
然而，由於匿名網購和二手市場風行，讓這些奢侈品牌的防偽戰打的更加艱難，人類鑑定專家也屢屢失手。鑑定的過程須花費極大的苦工，且鑑定的結果並非萬無一失，因此某些二手商家曾收到消費者買到假貨的客訴評論。
在2016年因大陸阿里巴巴沒能有效剔除販售仿冒品的商家，因此遭國際反假貨聯盟(IACC)撤銷會員資格。而阿里巴巴創辦人馬雲不但對打擊仿冒的態度相對消極，甚至還曾發言表示「許多假冒商品其實比真品質量更好」。
消費者技術協會(CTA)資深副總裁Brian Markwalter則指出，在辨識商品的真偽上，現階段市面上還沒有任何技術能夠做到萬無一失的程度，Entrupy目前只是利用可見光來對商品進行檢測，未來隨著業者推動更多相關的研究工作，預料將可加快機器學習的進程。
Entrupy在2017年7月已經獲得260萬美元的資金挹注，領投的投資機構包括東京的Digital Garage和大和證券集團。Srinivasan 表示，Entrupy將把這筆資金用在設計更快速且更便於攜帶的相機，以及囊括更多款名牌手袋至Entrupy的資料庫。
而除了鑑定名牌包真偽之外，Entrupy也打算把其軟體的應用擴展到其他領域。對此Srinivasan表示，除了鑽石和陶瓷因折射的特性而不適合用在Entrupy的軟體之外，其軟體已經在汽車零件、手機、充電器、耳機、夾克、鞋子甚至是原油等領域測試過。
資料來源引用:http://www.digitimes.com.tw/iot/article.asp?cat=158&id=0000511802_q3k97e14lt5cse3rilbdu
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