本申請涉及電子商務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，更為具體地，涉及一種疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片的檢測方法及裝置。

背景技術(shù)：

目前，許多電子商務(wù)平臺存在著產(chǎn)品侵權(quán)問題，如品牌侵權(quán)；特別是在面向國際的電子商務(wù)平臺中，這些侵權(quán)問題給平臺帶來了很大的負面影響，甚至?xí)鹨欢ǖ那謾?quán)賠償問題，進而導(dǎo)致平臺面臨很大的法律風(fēng)險。因此，如何有效地發(fā)現(xiàn)和減小平臺上的侵權(quán)產(chǎn)品，是急需解決的重要問題，也是提升平臺國際形象，為用戶創(chuàng)造良好的購物環(huán)境的重要手段。

現(xiàn)階段平臺先通過一些檢測方法對平臺上的產(chǎn)品進行檢測，檢測出疑似侵權(quán)產(chǎn)品；將這些疑似侵權(quán)產(chǎn)品召回并發(fā)送至人工審核系統(tǒng)，再由審核人員作最終的審核，以確定疑似侵權(quán)產(chǎn)品是否為侵權(quán)產(chǎn)品，確定出檢測結(jié)果正確與否。現(xiàn)階段平臺常采用以下方法，檢測出平臺上的疑似侵權(quán)產(chǎn)品。

第一種方法是基于規(guī)則的文本檢測方法，這種方法是基于預(yù)先配置的文本規(guī)則，檢測產(chǎn)品的文本(如標題或者屬性等)是否包含相應(yīng)的關(guān)鍵字，如果是，則確定該產(chǎn)品為疑似侵權(quán)產(chǎn)品；在完成檢測之后，將檢測結(jié)果為疑似侵權(quán)產(chǎn)品的產(chǎn)品信息召回并發(fā)送至人工審核系統(tǒng)，由審核人員作最終的審核，以確定檢測結(jié)果正確與否。

第二種方法是基于產(chǎn)品圖片的相似匹配方法，這種方法是將平臺上的產(chǎn)品圖片與預(yù)先收集的侵權(quán)產(chǎn)品圖片進行圖像相似匹配，當相似度滿足預(yù)設(shè)閾值條件時，確定產(chǎn)品圖片為疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片；在完成檢測之后，將檢測結(jié)果為疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片的產(chǎn)品圖片發(fā)送至人工審核系統(tǒng)，由審核人員作最終的審核，以確定檢查結(jié)果正確與否。

但在實際應(yīng)用中，第一種方法無法預(yù)先配置所有的規(guī)則，檢測不夠 全面；賣家往往還會通過對產(chǎn)品的標題或者屬性信息進行適應(yīng)性修改，以規(guī)避被檢測，檢測效果不好，導(dǎo)致第一種方法的召回率有限。第二種方法不具備較好的發(fā)散性，比如同一款產(chǎn)品，但拍攝角度不同導(dǎo)致產(chǎn)品圖片內(nèi)容不同，則匹配相似度就會有較大差別，這樣商家就會利用產(chǎn)品圖片的拍攝角度不同來規(guī)避被召回；另外，由于圖片相似匹配的精度有限，就會檢測出大量的疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片，導(dǎo)致召回量太大，給審核人員帶來很大的壓力。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

鑒于上述，本發(fā)明提出了一種疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片的檢測方法及裝置，既能夠提高檢測的發(fā)散度和精準度，還能夠有效控制召回量。

根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提出了一種疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片的檢測方法，所述方法包括：

從預(yù)先建立的logo圖案庫中獲取logo圖案；所述logo圖案庫中儲存的logo圖案是用于標識產(chǎn)品品牌的logo圖案；

計算獲取的每個logo圖案在待識別產(chǎn)品圖片上的匹配度，得到每個logo圖案對應(yīng)的匹配度；

根據(jù)計算得到的每個logo圖案的匹配度大小，選擇匹配度最大的logo圖案；

當選擇的logo圖案的匹配度大于第一預(yù)設(shè)閾值時，確定所述待識別產(chǎn)品圖片為疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片。

根據(jù)本發(fā)明的另一個方面，提出了一種基于logo圖案的圖片召回裝置，所述裝置包括：

獲取單元，用于從預(yù)先建立的logo圖案庫中獲取logo圖案；所述logo圖案庫中儲存的logo圖案是根據(jù)侵權(quán)產(chǎn)品圖片上的logo圖案生成的圖片；

第一計算單元，用于計算獲取的每個logo圖案在待識別產(chǎn)品圖片上的匹配度，得到每個logo圖案對應(yīng)的匹配度；

選擇單元，用于根據(jù)計算得到的每個logo圖案的匹配度大小，選擇匹配度最大的logo圖案；當選擇的logo圖案的匹配度大于第一預(yù)設(shè)閾值時，觸 發(fā)檢測單元；

檢測單元，用于確定所述待識別產(chǎn)品圖片為疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片。

從上述技術(shù)方案可以看出，本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下優(yōu)點：

本發(fā)明提供的技術(shù)方案既沒有基于文本規(guī)則，也沒有基于侵權(quán)產(chǎn)品圖片，而是另辟蹊徑提出了基于logo圖案的檢測方式，由于logo是產(chǎn)品品牌的標志，設(shè)置于產(chǎn)品上，商家為了吸引用戶也常在產(chǎn)品圖片上凸顯產(chǎn)品logo；而產(chǎn)品圖片不論采用什么樣的拍攝角度、拍攝光線等，其對logo的影響均不大，因此，一個logo圖案能夠檢測出很多具有該logo的產(chǎn)品圖片，這樣，基于logo圖案來匹配產(chǎn)品圖片，其發(fā)散性較好，其召回率較高；本發(fā)明先從預(yù)先建立的logo圖案庫中獲取logo圖案，而logo圖案庫中儲存的logo圖案是用于標識產(chǎn)品品牌的logo圖案；然后將獲取的logo圖案一一與待識別產(chǎn)品圖片進行匹配，選擇匹配度最高的logo圖案，再判斷所選擇的logo圖案在待識別產(chǎn)品圖片上的匹配度是否大于第一預(yù)設(shè)閾值，如果大于，則確定待識別產(chǎn)品圖片為疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片。由于logo圖案在待識別產(chǎn)品圖片上的匹配度，能夠表明待識別產(chǎn)品圖片上具有該logo圖案的概率，匹配度越大，說明待識別產(chǎn)品圖片越有可能是疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片；結(jié)合logo圖案的上述特性，可以看出以logo圖案為參照物的檢測方法，其檢測精確度較高，不會盲目召回大量的產(chǎn)品圖片，能夠有效控制召回量，以減小人工審核的成本。

附圖說明

為了更清楚地說明本申請實施例中的技術(shù)方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本申請的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本發(fā)明提供的一種疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片的檢測實施例1的流程圖；

圖2是本發(fā)明提供的一種疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片的檢測實施例2的流程圖；

圖3是本發(fā)明提供的一種logo圖案庫優(yōu)化方法的流程圖；

圖4是本發(fā)明提供的一種疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片的檢測裝置實施例1的結(jié)構(gòu)圖；

圖5是本發(fā)明提供的一種疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片的檢測裝置實施例2的結(jié)構(gòu)圖。

具體實施方式

為使得本申請的發(fā)明目的、特征、優(yōu)點能夠更加的明顯和易懂，下面將結(jié)合本申請實施例中的附圖，對本申請實施例中的技術(shù)方案進行描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本申請一部分實施例，而非全部實施例?；诒旧暾堉械膶嵤├?，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本申請保護的范圍。

下面將參照附圖描述本發(fā)明的各個實施例。

參見圖1，圖1是本發(fā)明提出的一種疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片的檢測方法實施例1的流程圖。如圖1所示，該方法包括：

步驟101：從預(yù)先建立的logo圖案庫中獲取logo圖案；所述logo圖案庫中儲存的logo圖案是用于標識產(chǎn)品品牌的logo圖案。

在本發(fā)明中l(wèi)ogo(中文含義：商標、微標或者標識語)是用于標識商品品牌、特征等特點的微標或標志。Logo一般包括文字、圖形、字母、數(shù)字、三維標志和顏色的組合，或者是這幾種要素的組合；在實現(xiàn)本發(fā)明時，需要預(yù)先建立logo圖案庫，在該logo圖案庫中儲存有多個logo圖案，每個logo圖案均能夠標識一個品牌；在預(yù)先建立logo圖案庫時，可以從侵權(quán)產(chǎn)品圖片上截取logo圖案，也可以從合法產(chǎn)品圖片上截取logo圖案，還可以獲取品牌官方發(fā)布的logo圖案，將這些logo圖案儲存于數(shù)據(jù)庫中以生成logo圖案庫。在預(yù)先建立logo圖案庫中儲存logo圖案時，可以按照產(chǎn)品類目對logo圖案進行歸類，以實現(xiàn)基于類目的分類儲存。

在具體實現(xiàn)時，可以從預(yù)先建立的logo圖案庫中獲取全部的logo圖案，參與到后續(xù)的計算過程，以遍歷性將待識別產(chǎn)品圖片與每個logo圖案進行匹配，這樣能夠確保全面匹配，提高可靠性；但發(fā)明人還考慮到，logo圖案庫中存儲的logo圖案數(shù)據(jù)量較大的情況，如果所有的logo圖案 都參與計算，則計算量會非常大，因此，為了減小計算量，發(fā)明人還提供了一種可選方式，該方式具體是：

從預(yù)先建立的logo圖案庫中，獲取歸屬于待識別產(chǎn)品類目的logo圖案。

這種實現(xiàn)方式主要是考慮了電子商務(wù)平臺一般情況下都按照產(chǎn)品類目對產(chǎn)品進行歸類，而logo用于標識一種品牌，也只可能歸屬于特定的類目，比如LV主要在箱包等類目下，因此，一個產(chǎn)品只歸屬于一個類目，該產(chǎn)品一般情況下不可能具有其他類目的產(chǎn)品logo，這樣，針對一個待識別產(chǎn)品就只需要選擇出歸屬于該待識別產(chǎn)品類目的logo圖案，這樣就無需再計算其他類目下的logo圖案在待識別產(chǎn)品圖片上的匹配度，從而極大地減少計算量，并且由于取消了其他類目的logo圖案與待識別產(chǎn)品的匹配，也就適應(yīng)性地減少了誤匹配的可能性，提高logo匹配的精確率。

步驟102：計算獲取的每個logo圖案在待識別產(chǎn)品圖片上的匹配度，得到每個logo圖案對應(yīng)的匹配度。

在具體實現(xiàn)時，步驟102可以按照如下方式實現(xiàn)，該方式包括：

第一步，提取每個logo圖案的局部特征點和待識別產(chǎn)品圖片的局部特征點。

第二步，分別針對每個logo圖案的每個局部特征點，在待識別產(chǎn)品圖片的局部特征點中查找與每個logo圖案的局部特征點的匹配度滿足預(yù)設(shè)條件的局部特征點。

第三步，針對每個logo圖案，分別計算滿足預(yù)設(shè)條件的局部特征點總個數(shù)與該logo圖案的局部特征點總個數(shù)的比值，將該比值作為該logo圖案在待識別產(chǎn)品圖片上的匹配度。

上述實現(xiàn)方式的本質(zhì)就是局部特征匹配，主要是利用匹配特征點計算匹配度，因此，在具體實現(xiàn)時，可以采用現(xiàn)有的局部特征匹配算法，如尺度不變特征轉(zhuǎn)換匹配算法(Scale Invariant Feature Transform，SIFT)、加速穩(wěn)健特征匹配算法(Speeded Up Robust Features，SURF)、仿射－尺度不變特征變換(Affine SIFT，ASIFT)算法、或方向梯度直方圖HOG算法等等。根據(jù)采用的局部特征匹配算法，提取對應(yīng)的特征點。例如，采用SIFT算法實現(xiàn)匹配時，則上述第一步提取的就是SIFT特征點。

步驟103：根據(jù)計算得到的每個logo圖案的匹配度大小，選擇匹配度最大的logo圖案。

步驟104：當選擇的logo圖案的匹配度大于第一預(yù)設(shè)閾值時，確定所述待識別產(chǎn)品圖片為疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片。

在步驟102中計算得到的匹配度表征了待識別產(chǎn)品圖片上包含logo圖案的概率，由于logo圖案是是用于標識產(chǎn)品品牌的logo圖案，而侵權(quán)商家為了吸引用戶、迷惑用戶，就會非法使用產(chǎn)品品牌的logo圖案，或者仿照產(chǎn)品品牌的logo圖案，以生成自己的產(chǎn)品圖片；因此，若logo圖案在待識別產(chǎn)品圖片上的匹配度越大，就表明待識別產(chǎn)品圖片是疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片的概率就越大；為了確保檢測結(jié)果的準確性，在步驟103中就選擇匹配度最大的logo圖案，以這個logo圖案為基礎(chǔ)，判斷該logo圖案在待識別產(chǎn)品圖片上匹配度是否大于第一預(yù)設(shè)閾值，如果大于，則認為待識別產(chǎn)品圖片上確實包含有該logo圖案，確定該待識別產(chǎn)品圖片是疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片。

從上述實施例可以看出，本發(fā)明提出的以“l(fā)ogo圖案”為參照物的檢測方法，主要利用了logo不容易被規(guī)避以及l(fā)ogo不受拍攝角度、光線的影響等特性，利用logo圖案在待識別產(chǎn)品圖片上的匹配度來檢測待識別產(chǎn)品圖片是否為疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片，以logo圖案為參照物，其發(fā)散性較好，使得檢測較為全面，檢測精度較高，進而能夠有效控制召回量，減小人工審核成本。

在完成檢測之后，一般情況下，可以周期性或者實時性將疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片發(fā)送至人工審核系統(tǒng)，由審核人員作最終的審核。審核人員審核疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片是否為真正的侵權(quán)產(chǎn)品圖片，如果是，認為檢測結(jié)果是正確的，則標記檢測結(jié)果為正確；如果審核出疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片不是侵權(quán)產(chǎn)品圖片，認為檢測結(jié)果是錯誤的，則標記檢測結(jié)果為錯誤。

電子商務(wù)平臺一般會針對每天新增的產(chǎn)品圖片進行檢測，根據(jù)平臺實際需求，也可能會針對每小時、每個月、每個季度等時間周期內(nèi)新增的產(chǎn)品圖片進行檢測；上述實施例從對一個待識別產(chǎn)品圖片進行檢測的角度描述了檢測方法，在實際應(yīng)用中，可以根據(jù)平臺的處理能力和檢測 周期，并行或串行檢測平臺上的多個待識別產(chǎn)品圖片。

發(fā)明人考慮到在實際匹配過程中會存在誤匹配的現(xiàn)象，為了進一步提高匹配精度、提高召回精度，發(fā)明人在上述實施例技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，還提供了另一種技術(shù)方案。參見圖2，圖2是本發(fā)明提出的一種疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片的檢測方法實施例2的流程圖。如圖2所示，該方法包括：

步驟201：從預(yù)先建立的logo圖案庫中獲取logo圖案；所述logo圖案庫中儲存的logo圖案是用于標識產(chǎn)品品牌的logo圖案。

步驟202：計算獲取的每個logo圖案在待識別產(chǎn)品圖片上的匹配度，得到每個logo圖案對應(yīng)的匹配度。

步驟203：根據(jù)計算得到的每個logo圖案的匹配度大小，選擇匹配度最大的logo圖案。

上述步驟201－203與上述實施例1中步驟101－103對應(yīng)相同，可以參照上文描述，此處不再贅述。

由于上述步驟在計算匹配度的過程中，可能會存在誤匹配情況，因此，為了進一步提高匹配度的精確度，下面通過步驟204－205來計算有效匹配度，利用有效匹配度來檢測待識別產(chǎn)品圖片是否為侵權(quán)的，以提高檢測精度。

步驟204：從選擇的logo圖案與待識別產(chǎn)品圖片匹配的局部特征點中，剔除誤匹配的局部特征點得到有效局部特征點。

在實際實現(xiàn)時，可以采用多種不同的方式實現(xiàn)步驟203，下面給出一種方式，該方式包括：

采用隨機采樣一致算法估計選擇的logo圖案與待識別產(chǎn)品圖片之間的仿射變換關(guān)系；以及，

從選擇的logo圖案與待識別產(chǎn)品圖片匹配的局部特征點中，剔除不符合仿射變換關(guān)系的局部特征點，將剩余的局部特征點作為有效局部特征點。

由于仿射變換是一種二維坐標到二維坐標之間的線性變換，保持二維圖形的“平直性”(即，變換后直線還是直線不會打彎，圓弧還是圓弧)和“平行性”(即，保持二維圖形間的相對位置關(guān)系不變，平行線還是平行線，而直線上電的位置順序不變)；仿射變換可以通過一系列的原子變換的復(fù)合來實現(xiàn)，包括：平移、縮放、翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、錯切等。因此，發(fā)明人利用仿射變 換的這些特性，確定一個待識別產(chǎn)品圖片發(fā)生仿射變換后，該待識別產(chǎn)品圖片上的logo的形狀是不變的，基于此，可以將一些誤匹配的局部特征剔除掉。

步驟205：計算有效局部特征點總個數(shù)與選擇的logo圖案的局部特征點總個數(shù)比值，將所述比值作為選擇的logo圖案在待識別產(chǎn)品圖片上的有效匹配度。

步驟206：當所述有效匹配度大于第二預(yù)設(shè)閾值時，確定所述待識別產(chǎn)品圖片為疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片。

執(zhí)行上述步驟203得到有效局部特征點就是logo圖案局部特征點在待識別產(chǎn)品圖片上真正匹配的局部特征點，基于這些有效局部特征點計算logo圖案在待識別產(chǎn)品圖片上的有效匹配度，這個有效匹配度的真實性更高，更能能夠表征實際匹配情況。

舉個例子，假設(shè)上述步驟202選擇的logo圖案有100個局部特征點，該logo圖案在待識別產(chǎn)品圖片上的匹配度為80％；即，該logo圖案在待識別產(chǎn)品圖片上匹配到的局部特征點共80個；但這80個中可能有一些誤匹配局部特征點；接著采用步驟203將誤匹配局部特征點剔除后得到的有效局部特征點共60個，即，從80個局部特征點中剔除了20個誤匹配的局部特征點；然后基于這60個有效局部特征點計算logo圖案在待識別產(chǎn)品圖片上的有效匹配度為60％。假設(shè)第二預(yù)設(shè)閾值為50％，60％＞50％，滿足條件，則表明該待識別產(chǎn)品圖片上具有該logo圖案，確定該待識別產(chǎn)品圖片為疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片。

從上述實施例2可以看出，在實施例1的基礎(chǔ)上，從logo圖案在待識別產(chǎn)品圖片上匹配的局部特征點中剔除誤匹配的局部特征點，以計算出有效匹配度，再基于有效匹配度來檢測待識別產(chǎn)品圖片，這樣能夠提高檢測精度，進而提高召回精度。

另外，發(fā)明人還考慮到檢測操作主要是以logo圖案庫中的logo圖案為參照物，因此，logo圖案庫儲存的logo圖案的質(zhì)量會直接影響檢測效果；比如，若logo圖案具有清晰、干擾少、無文字的特點，則在匹配過程中，匹配精度較高，但如果logo圖案模糊不清、文字較多，則在匹配過程中，就很容易出現(xiàn)誤匹配；因此，發(fā)明人提出了一種優(yōu)化logo圖案 庫的方法，以提高logo圖案庫的質(zhì)量。

參見圖3，圖3是本發(fā)明提出的logo圖案庫的優(yōu)化方法的流程圖。如圖3所示，該方法包括：

步驟301：根據(jù)人工審核系統(tǒng)反饋的審核結(jié)果，計算logo圖案庫中l(wèi)ogo圖案的效能；所述效能用于表征基于logo圖案檢測侵權(quán)產(chǎn)品圖片的正確率。

步驟302：當logo圖案的效能小于第三預(yù)設(shè)閾值時，從所述logo圖案庫中剔除該logo圖案。

該優(yōu)化方案是采用數(shù)據(jù)閉環(huán)方式，形成一個自學(xué)習(xí)的環(huán)境，結(jié)合人工審核系統(tǒng)反饋的審核結(jié)果計算logo圖案的效能，利用logo的效能能夠衡量logo圖案的召回正確率，即，基于logo圖案召回的疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片中侵權(quán)產(chǎn)品圖片的比率；一個logo圖案的召回正確率越高，就說明這個logo圖案的可靠性越高，質(zhì)量越高。

下面針對步驟301給出一種實現(xiàn)方式，該方式包括：

按照預(yù)設(shè)時間周期，統(tǒng)計基于一個logo圖案檢測的疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片的總個數(shù)M；根據(jù)人工審核系統(tǒng)反饋的審核結(jié)果，統(tǒng)計基于該logo圖案檢測的疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片中審核結(jié)果為正確的圖片總個數(shù)N；以及，計算所述總個數(shù)N與所述總個數(shù)M的比值，將該比值作為該logo圖案的效能。

舉個例子，在一個時間周期內(nèi)，統(tǒng)計基于一個logo圖案召回的疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片共20個；而通過人工審核結(jié)果發(fā)現(xiàn)這20個疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片中只有5個被審核為侵權(quán)產(chǎn)品圖片；則可以確定這個logo圖案的效能為5/20；

在這個時間周期內(nèi)，統(tǒng)計基于另一個logo圖案召回的疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片共30個；通過人工審核結(jié)果發(fā)現(xiàn)這30個疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片中有20個被審核為疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片；則可以確定這個logo圖案的效能為20/30。

假設(shè)第三預(yù)設(shè)閾值為60％；則一個logo圖案的效能為5/20，其小于60％，因此，認為這個logo圖案的效能過低，容易誤召回一些疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片，給人工審核造成一定的負擔(dān)，就將這個logo圖案剔除掉，在下一次進行l(wèi)ogo匹配時，由于產(chǎn)生誤召回的logo圖案已經(jīng)被剔除，因此，召回準確度會得到提升。另一個logo圖案的效能為20/30，其大于60％，因此，認為這個logo圖案的效能滿足需求，將這個logo圖案繼續(xù)儲存在 logo圖案庫。

通過上述優(yōu)化方案可以看出，本發(fā)明采用數(shù)據(jù)閉環(huán)方式，對人工審核結(jié)果進行分析，形成一個自學(xué)習(xí)環(huán)境，通過logo圖案的效能大小對logo圖庫進行優(yōu)化，從而提高logo圖案庫中l(wèi)ogo圖案的質(zhì)量，使其在檢測過程中發(fā)揮較好作用。

與上述方法相對應(yīng)的，本發(fā)明還提供了一種疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片的檢測裝置。

參見圖4，圖4是本發(fā)明提出的一種疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片的檢測裝置實施例1的結(jié)構(gòu)圖。如圖4所示，該裝置包括：

獲取單元401，用于從預(yù)先建立的logo圖案庫中獲取logo圖案；所述logo圖案庫中儲存的logo圖案是用于標識產(chǎn)品牌的logo圖案。

第一計算單元402，用于計算獲取的每個logo圖案在待識別產(chǎn)品圖片上的匹配度，得到每個logo圖案對應(yīng)的匹配度。

選擇單元403，用于根據(jù)計算得到的每個logo圖案的匹配度大小，選擇匹配度最大的logo圖案；當選擇的logo圖案的匹配度大于第一預(yù)設(shè)閾值時，觸發(fā)檢測單元。

檢測單元404，用于確定所述待識別產(chǎn)品圖片為疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片。

可選的，所述獲取單元，包括：

獲取子單元，用于從預(yù)先建立的logo圖案庫中，獲取歸屬于待識別產(chǎn)品類目的logo圖案。

可選的，所述計算單元，包括：

提取子單元，用于提取每個logo圖案的局部特征點和待識別產(chǎn)品圖片的局部特征點；

匹配子單元，用于分別針對每個logo圖案的每個局部特征點，在待識別產(chǎn)品圖片的局部特征點中查找與每個logo圖案的局部特征點的匹配度滿足預(yù)設(shè)條件的局部特征點；

計算子單元，用于針對每個logo圖案，分別計算滿足預(yù)設(shè)條件的局部特征點總個數(shù)與該logo圖案的局部特征點總個數(shù)的比值，將該比值作為該logo圖案在待識別產(chǎn)品圖片上的匹配度。

參見圖5，圖5是本發(fā)明提出的一種疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片的檢測裝置實施例2的結(jié)構(gòu)圖。如圖5所示，該裝置包括：

獲取單元501，用于從預(yù)先建立的logo圖案庫中獲取logo圖案；所述logo圖案庫中儲存的logo圖案是根據(jù)侵權(quán)產(chǎn)品圖片上的logo圖案生成的圖片；

第一計算單元502，用于計算獲取的每個logo圖案在待識別產(chǎn)品圖片上的匹配度，得到每個logo圖案對應(yīng)的匹配度。

選擇單元503，用于根據(jù)計算得到的每個logo圖案的匹配度大小，選擇匹配度最大的logo圖案。

剔除單元504，用于從選擇的logo圖案與待識別產(chǎn)品圖片匹配的局部特征點中，剔除誤匹配的局部特征點得到有效局部特征點。

第二計算單元505，用于計算有效局部特征點總個數(shù)與選擇的logo圖案的局部特征點總個數(shù)比值，將所述比值作為選擇的logo圖案在待識別產(chǎn)品圖片上的有效匹配度；當所述有效匹配度大于第二預(yù)設(shè)閾值時，觸發(fā)檢測單元。

檢測單元505，用于確定所述待識別產(chǎn)品圖片為疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片。

可選的，所述剔除單元，包括：

仿射變換子單元，用于采用隨機采樣一致算法估計選擇的logo圖案與待識別產(chǎn)品圖片之間的仿射變換關(guān)系；

剔除子單元，用于從選擇的logo圖案與待識別產(chǎn)品圖片匹配的局部特征點中，剔除不符合仿射變換關(guān)系的局部特征點，將剩余的局部特征點作為有效局部特征點。

可選的，所述裝置還包括：

效能計算單元，用于根據(jù)人工審核系統(tǒng)反饋的審核結(jié)果，計算logo圖案庫中l(wèi)ogo圖案的效能；所述效能用于表征基于logo圖案檢測疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片的正確率；

優(yōu)化單元，用于當logo圖案的效能小于第三預(yù)設(shè)閾值時，從所述logo圖案庫中剔除該logo圖案。

可選的，所述效能計算單元，包括：

統(tǒng)計子單元一，用于按照預(yù)設(shè)時間周期，統(tǒng)計基于一個logo圖案檢測的疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片的總個數(shù)M；

統(tǒng)計子單元二，用于根據(jù)人工審核系統(tǒng)反饋的審核結(jié)果，統(tǒng)計基于該logo圖案檢測的疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片中審核結(jié)果為正確的圖片總個數(shù)N；

效能計算子單元，用于計算所述總個數(shù)N與所述總個數(shù)M的比值，將該比值作為該logo圖案的效能。

從上述實施例可以看出，本發(fā)明提出的檢測裝置，主要是以“l(fā)ogo圖案”為參照物，利用了logo不容易被規(guī)避以及l(fā)ogo不受拍攝角度、光線的影響等特性，利用logo圖案在待識別產(chǎn)品圖片上的匹配度來檢測待識別產(chǎn)品圖片是否為疑似侵權(quán)產(chǎn)品圖片，以logo圖案為參照物，其發(fā)散性較好，使得檢測較為全面，檢測精度較高，進而能夠有效控制召回量，減小人工審核成本。

本領(lǐng)域技術(shù)人員還將明白的是，結(jié)合這里的公開所描述的各種示例性邏輯塊、模塊、電路和算法步驟可以被實現(xiàn)為電子硬件、計算機軟件或兩者的組合。為了清楚地說明硬件和軟件的這種可互換性，已經(jīng)就各種示意性組件、方塊、模塊、電路和步驟的功能對其進行了一般性的描述。這種功能是被實現(xiàn)為軟件還是被實現(xiàn)為硬件取決于具體應(yīng)用以及施加給整個系統(tǒng)的設(shè)計約束。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以針對每種具體應(yīng)用以各種方式來實現(xiàn)所述的功能，但是這種實現(xiàn)決定不應(yīng)被解釋為導(dǎo)致脫離本發(fā)明的范圍。

盡管前面公開的內(nèi)容示出了本發(fā)明的示例性實施例，但是應(yīng)當注意，在不背離權(quán)利要求限定的本發(fā)明的范圍的前提下，可以進行多種改變和修改。根據(jù)這里描述的發(fā)明實施例的方法權(quán)利要求的功能、步驟和/或動作不需以任何特定順序執(zhí)行。此外，盡管本發(fā)明的元素可以以個體形式描述或要求，但是也可以設(shè)想多個，除非明確限制為單數(shù)。

雖然如上參照圖描述了根據(jù)本發(fā)明的各個實施例進行了描述，但是本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當理解，對上述本發(fā)明所提出的各個實施例，還可以在不脫離本發(fā)明內(nèi)容的基礎(chǔ)上做出各種改進。

專業(yè)人員應(yīng)該還可以進一步意識到，結(jié)合本文中所公開的實施例描述的各示例的單元及算法步驟，能夠以電子硬件、計算機軟件或者二者的結(jié)合來實現(xiàn)，為了清楚地說明硬件和軟件的可互換性，在上述說明中 已經(jīng)按照功能一般性地描述了各示例的組成及步驟。這些功能究竟以硬件還是軟件方式來執(zhí)行，取決于技術(shù)方案的特定應(yīng)用和設(shè)計約束條件。專業(yè)技術(shù)人員可以對每個特定的應(yīng)用來使用不同方法來實現(xiàn)所描述的功能，但是這種實現(xiàn)不應(yīng)認為超出本申請的范圍。

結(jié)合本文中所公開的實施例描述的方法或算法的步驟可以用硬件、處理器執(zhí)行的軟件模塊，或者二者的結(jié)合來實施。軟件模塊可以置于隨機存儲器(RAM)、內(nèi)存、只讀存儲器(ROM)、電可編程ROM、電可擦除可編程ROM、寄存器、硬盤、可移動磁盤、CD－ROM、或技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)所公知的任意其它形式的存儲介質(zhì)中。

以上所述的具體實施方式，對本申請的目的、技術(shù)方案和有益效果進行了進一步詳細說明，所應(yīng)理解的是，以上所述僅為本申請的具體實施方式而已，并不用于限定本申請的保護范圍，凡在本申請的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本申請的保護范圍之內(nèi)。