Proiect co-finanțat din Fondul European de Dezvoltare Regională prin Programul Operațional Competitivitate 2014-2020

Traficul ilegal de produse a devenit în secolul 21 o problemă extrem de gravă, acesta afectând atât marii producători cât și utilizatorii produselor deopotrivă. Se estimează că la ora actuală mai mult de 3.3% din comerțul global este reprezentat de traficul cu obiecte de contrabandă (vezi [1]) fapt care are un impact profund negativ asupra societății moderne (vezi [2]) și asupra consumatorilor care obișnuiesc să achiziționeze produse din surse neverificate fără a fi conștienți de pericolul la care se expun.

Până la momentul de față au existat diverse încercări de a dezvolta platforme automate care să combată problema traficului cu produse contrafăcute însă niciuna dintre acestea nu a fost din start gândită pentru a fi utilizată de către publicul larg, fără a necesita anumite cunoștințe de specialitate, dispozitive specifice sau expertiza unui specialist. 

  Prin SpotTheFake, un proiect cu finanțare europeană, echipa ZentaHub urmărește combaterea contrabandei cu bunuri contrafăcute prin dezvoltarea unei aplicații compatibilă cu sistemele de operare Android și iOS, care folosește Machine Learning pentru a recunoaște clase de obiecte din sectorul de bunuri de larg consum.

Cine suntem?

ZentaHub este compania unde dezvoltăm soluții de software și infrastructură iar un foarte mare accent îl punem pe integrarea și exploatarea metodelor de machine learning în majoritatea produselor la care lucrăm. 

Despre SpotTheFake

SpotTheFake este primul și cel mai ambițios proiect al nostru. Prin această aplicație urmărim să oferim publicului larg o soluție viabilă și ușor de utilizat pentru identificarea produselor contrafăcute. Aplicația se folosește de camera telefonului pentru a prelua imaginea produsului în cauză, care mai apoi este introdusă în procedura specializată de detecție dezvoltată de către noi, pentru ca în final aceasta să-i ofere utilizatorului un scor de decizie cu privire la veridicitatea obiectului verificat. 

Secretul din spatele soluției noastre

Scorul final de decizie oferit utilizatorului apare sub forma unui procentaj ce estimează gradul de autenticitate al produsului verificat. Acest procentaj este obținut prin intermediul unui proces de validare în mai multe etape în cadrul căruia ne folosim de un ansamblu format din mai multe rețele neuronale artificiale convoluționale.

Rețelele neuronale convoluționale sunt o categorie specifică de modele des utilizate în machine learning, specializate în extragerea trăsăturilor de nivel înalt din imagini. Aceste trăsături pot mai apoi fi utilizate în rezolvarea diverselor probleme cum ar fi recunoașterea de obiecte în imagini. Pentru ca aceste rețele să poată fi utilizate, ele trebuie întâi de toate “antrenate”. Prin antrenare ne referim la procesul de a introduce în rețea un set de imagini (numit și “set de antrenare”) care conțin în linii mari elemente similare și relevante problemei noastre din care rețeaua să învețe trăsăturile acelor elemente. După “antrenare”, o rețea convoluțională este capabilă de a identifica în noi imagini, obiectele sau trăsăturile învățate. 

SpotTheFake utilizează consacrata rețea convoluțională VGG16 (vezi Figura 1, [3]) pe care am “antrenat-o” cu ajutorul unui set de imagini ale unor bunuri de larg consum printre care: ochelari, genți și ceasuri. Setul de imagini utilizat a fost generat chiar de către noi din diverse filmări ale respectivelor produse (vezi Figura 2). În cadrul procesului de validare în mai multe etape este utilizat un ansamblu format din mai multe variante ale acestui model VGG16, antrenate pentru a identifica gradul de autenticitate a unor detalii specifice fiecărui produs. Primul model este utilizat în prima etapă de validare și are ca rol identificarea produsului specific dintr-o imagine preluată de camera telefonului. Al doilea model are ca rol identificarea gradului de autenticitate pentru anumite trăsături ale produsului în cauză (fermoar, etichetă, cataramă). Ultimul model din ansamblu este specializat în detecția autenticității texturii produsului.

Figura 1. Rețeaua convoluțională VGG16 ([3]).

Figura 2. Imagini din setul de antrenare utilizat (produse, detalii genți, texturi genți)

Pentru a testa eficiența metodei pe care o aplicăm, prima variantă prototip a aplicației se axează pe identificarea gradului de originalitate pentru două genți marca “Louis Vuitton” iar rezultatele preliminare demonstrează că metoda noastră este una robustă, ușor generalizabilă pentru o gamă largă de produse.

Utilizarea aplicației

Unul din principalele atuuri ale aplicației SpotTheFake este că aceasta va fi foarte ușor de utilizat de către oricine, fie că persoana respectivă are cunoștințe tehnice sau nu. 

Când utilizatorul deschide aplicația, aceasta cere permisiunea pentru a utiliza camera telefonului, fără de care identificarea produsului nu ar putea fi realizată. Imediat ce aplicația primește accesul la cameră, utilizatorul poate începe procesul de detecție prin fotografierea produsului dorit. După ce produsul este fotografiat, imaginea produsului este trimisă către prima rețea convoluțională responsabilă de identificarea acestuia. Dacă rețeaua identifică produsul ca fiind unul cunoscut, pentru care avem suportăm la momentul respectiv validarea autenticității, procedura continuă iar utilizatorul este îndrumat să fotografieze diverse detalii specifice ale respectivului produs. În cazul genții “Louis Vuitton”, acesta trebuie să fotografieze pe rând, catarama, eticheta, fermoarul, și textura genții. Fiecare dintre aceste poze sunt trimise mai apoi către modelele responsabile de detecția gradului de autenticitate al fiecărui detaliu în parte iar fiecare dintre aceste modele oferă un scor (procentaj%) al autenticității. În faza finală a procesului de autentificare, este realizată o medie ponderată a procentajelor calculate de modelele convoluționale, scor care este afișat utilizatorului și determină gradul de autenticitate al produsului verificat. Toți pașii prezentați pot fi observați în figurile 3 și 4. 

Figura 3. Procedura de validare a unei genți “Louis Vuitton”

Figura 4. Procentajul final de autenticitate pentru geanta testată

Concluzie

Deși proiectul SpotTheFake se află încă în faza incipientă, noi cei din echipa ZentaHub considerăm că progresele și rezultatele obținute până în prezent sunt mai mult decât încurajatoare și că suntem pe drumul cel bun înspre a dezvolta o soluție de încredere pentru combaterea traficului ilegal de bunuri care să se adreseze atât publicului larg dar și producătorilor deopotrivă. Pentru a vă ține la curent cu evoluția aplicației SpotTheFake și a afla printre primii când va fi disponibilă ne puteți urmări pe website-ul nostru https://www.zentahub.com/, dar și pe rețelele de socializare: ZentaHub pe Facebook și @zentahub pe Instagram. Dacă aveți anumite întrebări referitoare la proiectul SpotTheFake sau la alte dintre serviciile oferite de noi nu ezitați să ne contactați la adresa de e-mail: [email protected]. 

Referințe

[1] OECD/EUIPO, “Trends in Trade in Counterfeit and Pirated Goods”, OECD Publishing, Paris/European Union Intellectyal Property Office, 2019. 

[2] “5 ways counterfeiting hurts society – and what we can do about it”. [Online]. Available: https://iccwbo.org/media-wall/news-speeches/5-ways-counterfeiting-hurts-society-and-what-we-can-do-about-it/, 2017.  

[3] “VGG16 – Convolutional Network for Classification and Detection”. [Online]. Available: https://neurohive.io/en/popular-networks/vgg16/. 

BENEFICIAR PROIECT: ZENTAHUB SRL/SC O.V.A GENERAL CONSTRUCT SRL

TITLU PROIECT: ÎNFIINȚARE DEPARTAMENT CERCETARE PROGRAME SOFTWARE INOVATIVE PENTRU COMBATEREA TRAFICULUI ILEGAL DE BUNURI

DATA PUBLICĂRII: 25.02.2020

Conținutul acestui material nu reprezintă în mod obligatoriu poziția oficială a Uniunii Europene sau a Guvernului României