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진품 루이비통 가방과 잘 만들어진 가짜 가방과 구별하는 것은 소바자에게는 반가운 소식입니다바느질 작업가죽의 윤곽인쇄 패턴을 꼼꼼히 체크해서 판별해준다고 합니다.

Entrupy의 솔루션은 스마트폰으로 누구나 몇 분 안에 고급 액세서리를 확인할 수 있는 휴대용 현미경 카메라입니다. 1년전 서비스를 시작한 이래로 루이비통샤넬구찌 등 11개 브랜드의 판별 정확성이 98% 이상으로 향상됐다고 합니다.

홀로그램 태그마이크로 프린팅 및 심지어 직물에 짜여진 라디오 비컨은 패션 라벨에 의해 수년간 그들의 제품의 진정성을 확립하는데 도움이 되었습니다런던의 한 연구원Visiongain에 따르면의류 제조사들은 2017년에 위조 방지 기술에 61 5천만 달러를 쓸 것이지만인터넷 쇼핑의 익명성 및 간접 딜러들의 인기는 가짜와의 전쟁을 더욱 어렵게 만들고 있습니다.


불법적인 온라인 상거래가 많아 소비자들이 진품인지 짝통인지 차이를 알기가 매우 어려운데, RealReal  Vestiaire Collective와 같은 간접 온라인 상점은 구매 및 판매하는 상품의 진품 여부를 판단하기 위해 수년간의 경험을 가진 전문가를 사용합니다위조품을 판매했다고 불평하는 고객들에 따르면 위조품을 구분하는 것은 일반인들에게는 절대적으로 완벽하지 않고 힘든 일입니다.

Entrupy는 자사의 카메라가 물체를 260배로 확대한다고 말하며 인간의 눈에는 보이지 않는 특징인 스탬프 표시가죽 낟알의 미세한 틈 및 페인트 오버런 등으로 판별하게 해준다고 합니다.

이 장치는 무선 연결로 인해 부피가 큰 손전등처럼 보이며 299달러의 초기 비용으로 임대할 수 있습니다월 사용료는 99달러부터 시작합니다전당포도매상온라인 소매상 등 약160개 기업이 가입했다고 합니다.

Srinivasan과 뉴욕 대학의 두 연구원인 Ashlesh Sharma Lakshminarayanan Subramanian은 컴퓨터 비전의 전환점이었던 2012년에 Entrupy를 시작했습니다.

ImageNet이라는 과학 경쟁에서 알고리즘의 획기적인 발전을 통해 대용량 데이터 세트를 사용하여 패턴을 찾기 위해일상적인 물체를 식별하는 기계의 기능을 크게 향상시켰습니다. Facebook Inc의 인공 지능 연구 책임자이자 Entrupy의 투자가인 Yann LeCun의 도움을 받아 Srinivasan과 그의 파트너는 컴퓨터가 고급 제품 사진을 보고 게놈 종류를 추출하도록 훈련받을 수 있다고 예감했습니다문제는 심층적인 학습을 위해서는 필요하지 않은 수많은 데이터가 필요하다는 것입니다.

뉴욕의 여러 중고품 매장에서 재고를 확보하여 수많은 데이타를 구축한 나머지 Entrupy의 데이터베이스는 현재 약 3만 가지 핸드백과 지갑에서 수천만 장의 사진을 보유하고 있습니다클라이언트가 새로운 그림을 업로드하면 그에 따라 소프트웨어가 학습합니다.

앞으로 더 빠르고 더 휴대하기 편한 카메라를 디자인하여 Entrupy의 목록에 더 많은 브랜드를 추가하는 플랜을 가지고 있으며다른 용도로도 확장할거라고 합니다.

"이 기술은 굴절력이 있고 광학 분석을 사용하기 때문에 다이아몬드와 도자기를 제외한 모든 것에 잘 적용됩니다."라고 Srinivasan은 말했습니다. "우리는 이미 자동차 부품전화기,충전기헤드폰재킷신발심지어 원유까지도 테스트했습니다."




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