本發(fā)明涉及商品防偽，具體為一種二維碼水印商品防偽方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展和商品流通的全球化，商品防偽技術(shù)在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中變得尤為重要。目前廣泛應(yīng)用的商品防偽技術(shù)包括激光防偽標(biāo)識(shí)、隱形墨水、條形碼等。然而，這些傳統(tǒng)防偽方法存在制作成本高、復(fù)制技術(shù)門檻低以及識(shí)別設(shè)備昂貴等問(wèn)題。

2、二維碼技術(shù)憑借其高信息容量、易于生成和讀取等優(yōu)勢(shì)，逐漸成為一種流行的商品防偽手段。然而，傳統(tǒng)二維碼防偽方法大多直接將防偽信息嵌入二維碼內(nèi)容中，缺乏額外的安全保障，容易被復(fù)制和篡改。同時(shí)，為進(jìn)一步提高二維碼防偽技術(shù)的安全性，近年來(lái)逐漸出現(xiàn)了將水印嵌入二維碼圖像的方法，但這些方法通常依賴復(fù)雜的圖像處理技術(shù)，無(wú)法有效抵抗篡改或噪聲干擾。此外，基于傳統(tǒng)規(guī)則設(shè)計(jì)的水印嵌入和提取算法在魯棒性和適應(yīng)性方面存在明顯局限性。

3、隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，其在圖像生成、嵌入與提取等領(lǐng)域展現(xiàn)出卓越的性能?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(gan)特別適合處理圖像信息嵌入與提取問(wèn)題，為二維碼防偽提供了一種全新的解決方案。通過(guò)利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)二維碼嵌入水印和提取水印的過(guò)程進(jìn)行建模，可以顯著提高水印嵌入的魯棒性以及提取的準(zhǔn)確性，同時(shí)保持二維碼的可讀性。

4、專利號(hào)公開號(hào)為cn114493972a的發(fā)明專利，公開一種對(duì)抗式生成網(wǎng)絡(luò)版權(quán)保護(hù)方法，該專利中，將觸發(fā)集與訓(xùn)練任務(wù)圖像一起送入對(duì)抗式生成網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練，得到帶水印的網(wǎng)絡(luò)模型，但wgan中的生成器一般使用的是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這種網(wǎng)絡(luò)是局部運(yùn)算，無(wú)法捕捉二維碼圖像的整體結(jié)構(gòu)信息。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題在于：解決目前的生成器網(wǎng)絡(luò)水印嵌入二維碼的圖像質(zhì)量低的問(wèn)題。

2、為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種二維碼水印商品防偽方法，包括：

4、生產(chǎn)階段：

5、采集商品生產(chǎn)信息；

6、將商品生產(chǎn)信息轉(zhuǎn)化為字符串格式，使用摘要算法以生成密鑰；

7、根據(jù)生成的密鑰生成二維碼；

8、根據(jù)商品信息生成水印信息，并將水印信息編碼為二進(jìn)制數(shù)據(jù)，并使用圖形處理庫(kù)生成圖形水??；

9、應(yīng)用改進(jìn)wgan算法，將圖形水印嵌入二維碼中，獲取融合圖像；

10、投入市場(chǎng)階段：

11、從融合圖像中提取圖形水印，若無(wú)法提取到圖形水印，則為假冒偽劣產(chǎn)品，若能提取到圖形水印，則同時(shí)通過(guò)深度學(xué)習(xí)解碼器網(wǎng)絡(luò)解碼二維碼內(nèi)的密鑰和水印中包含的商品信息，與數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息進(jìn)行比對(duì)，若比對(duì)失敗則為假冒偽劣產(chǎn)品，若比對(duì)成功，則獲取該產(chǎn)品的生產(chǎn)信息，并標(biāo)記掃描次數(shù)和掃描地點(diǎn)。

12、在本發(fā)明的一實(shí)施例中，改進(jìn)wgan算法的網(wǎng)絡(luò)框架，包括生成器、判別器；其中，生成器引入注意力機(jī)制將圖形水印和二維碼進(jìn)行特征融合，判別器用于評(píng)估嵌入效果。

13、在本發(fā)明的一實(shí)施例中，生成器的網(wǎng)絡(luò)框架包括：第一卷積網(wǎng)絡(luò)、第二卷積網(wǎng)絡(luò)、拼接網(wǎng)絡(luò)、自注意力網(wǎng)絡(luò)和轉(zhuǎn)置卷積網(wǎng)絡(luò)；

14、其中，二維碼輸入至第一卷積網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行特征提取，獲取圖像特征fq；圖形水印輸入至第二卷積網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行特征提取，獲取圖像特征fw；

15、圖像特征fq和圖像特征fw經(jīng)過(guò)拼接網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行合并，獲取拼接特征fin；

16、將拼接特征fin輸入至自注意力網(wǎng)絡(luò)中，進(jìn)行全局的特征融合，獲取融合特征fout；

17、將融合特征fout通過(guò)轉(zhuǎn)置卷積網(wǎng)絡(luò)逐步恢復(fù)尺寸，輸出融合圖像qw。

18、在本發(fā)明的一實(shí)施例中，融合特征fout通過(guò)以下公式獲?。?/p>

19、

20、q＝wqfin,k＝wkfin,v＝wvfin；

21、式中，softmax表示為激活函數(shù)，q、k、v表示為注意力機(jī)制的查詢、鍵、值，dk表示為鍵向量的維度，wq、wk、wv分別表示為查詢、鍵、值對(duì)應(yīng)的可學(xué)習(xí)的權(quán)重參數(shù)，t表示為轉(zhuǎn)置。

22、在本發(fā)明的一實(shí)施例中，判別器估計(jì)wgan算法中wasserstein距離的上下界，優(yōu)化目標(biāo)如下：

23、

24、式中，ld表示為估計(jì)wasserstein距離的上下界的優(yōu)化目標(biāo)，d(x)表示為判別器對(duì)原始二維碼圖像的評(píng)分，d(g(z))表示為判別器對(duì)融合圖像的評(píng)分，表示為概率分布pr的期望，表示為概率分布pz的期望。

25、在本發(fā)明的一實(shí)施例中，采用梯度懲罰作為判別器的約束條件；其中，約束條件lgp為：

26、

27、式中，表示為加權(quán)后的原始二維碼圖像，∥·∥2表示為2-范數(shù)，表示為梯度運(yùn)算，α表示為權(quán)重系數(shù)，表示為加權(quán)后的樣本對(duì)應(yīng)的概率分布pr的期望。

28、在本發(fā)明的一實(shí)施例中，判別器的損失函數(shù)lossg，采用以下公式表示：lossg＝ld+lgp。

29、在本發(fā)明的一實(shí)施例中，在生成器中，采用l2范式來(lái)衡量融合圖像qw與原始的二維碼圖像q0的像素級(jí)差異，訓(xùn)練損失函數(shù)lossc，公式如下：式中，表示為l2范式。

30、在本發(fā)明的一實(shí)施例中，在投入市場(chǎng)階段，應(yīng)用數(shù)層卷積層組成的提取器網(wǎng)絡(luò)，從融合圖像中提取圖形水??；以及采用l2范式來(lái)衡量提取后的圖形水印wm與原始圖形水印w0間的像素級(jí)差異，訓(xùn)練損失函數(shù)losss公式如下：

31、本發(fā)明還提供一種二維碼水印商品防偽系統(tǒng)，應(yīng)用上述所述的二維碼水印商品防偽方法，包括：

32、信息采集模塊，用于采集商品生產(chǎn)信息；

33、密鑰生成模塊，用于將商品生產(chǎn)信息轉(zhuǎn)化為字符串格式，使用摘要算法以生成密鑰；

34、二維碼生成模塊，用于根據(jù)生成的密鑰生成二維碼；

35、水印生成模塊，用于根據(jù)商品信息生成水印信息，并將水印信息編碼為二進(jìn)制數(shù)據(jù)，并使用圖形處理庫(kù)生成圖形水??；

36、水印嵌入模塊，用于應(yīng)用改進(jìn)wgan算法，將圖形水印嵌入二維碼中，獲取融合圖像；

37、二維碼識(shí)別模塊，用于從融合圖像中提取圖形水印，若無(wú)法提取到圖形水印，則為假冒偽劣產(chǎn)品，若能提取到圖形水印，則同時(shí)通過(guò)深度學(xué)習(xí)解碼器網(wǎng)絡(luò)解碼二維碼內(nèi)的密鑰和水印中包含的商品信息，與數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息進(jìn)行比對(duì)，若比對(duì)失敗則為假冒偽劣產(chǎn)品，若比對(duì)成功，則獲取該產(chǎn)品的生產(chǎn)信息，并標(biāo)記掃描次數(shù)和掃描地點(diǎn)。

38、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：傳統(tǒng)的wgan中的生成器使用的是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這種網(wǎng)絡(luò)是局部運(yùn)算，無(wú)法捕捉二維碼圖像的整體結(jié)構(gòu)信息，因此本發(fā)明在生成器g的網(wǎng)絡(luò)中引入注意力，關(guān)注圖像的整體結(jié)構(gòu)，從而提高嵌入水印的二維碼的圖像質(zhì)量。

39、為了在視覺(jué)上保證水印嵌入模型生成的含水印二維碼qw與原始二維碼q0有較高的相似程度，本方法采用l2范式來(lái)衡量qw與q0間的像素級(jí)差異。

40、本發(fā)明通過(guò)密鑰生成、水印生成、二維碼生成、水印嵌入及識(shí)別的全流程設(shè)計(jì)，提供了高安全性、多重驗(yàn)證、強(qiáng)魯棒性和兼容性良好的防偽解決方案。該方法利用改進(jìn)的wgan網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了水印的隱蔽嵌入和信息的精準(zhǔn)提取，相比于傳統(tǒng)的gan網(wǎng)絡(luò)，在訓(xùn)練過(guò)程中更加穩(wěn)定且能夠生成更高質(zhì)量的圖像。同時(shí)結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)比對(duì)和二維碼標(biāo)記機(jī)制，有效防止假冒偽劣商品流通、二維碼濫用等問(wèn)題，顯著提升了商品的可信度和品牌競(jìng)爭(zhēng)力，推動(dòng)了防偽技術(shù)的升級(jí)與應(yīng)用。

41、本發(fā)明解決了現(xiàn)有二維碼防偽技術(shù)中水印嵌入效果不穩(wěn)定、提取魯棒性不足以及二維碼易被偽造的問(wèn)題，提出一種基于改進(jìn)wgan的二維碼水印商品防偽方法，從而提高產(chǎn)品的防偽能力，保護(hù)消費(fèi)者的權(quán)益，維護(hù)企業(yè)的合法權(quán)益。