เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการรู้จำภาพวัสดุกระเป๋าถือแบรนด์เนมปลอม

พศสรัล อภิปวินท์วงศา

dc.contributor.advisor	ญาใจ ลิ่มปิยะกรณ์
dc.contributor.author	พศสรัล อภิปวินท์วงศา
dc.contributor.other	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์
dc.date.accessioned	2023-02-03T04:00:38Z
dc.date.available	2023-02-03T04:00:38Z
dc.date.issued	2565
dc.identifier.uri	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/81539
dc.description	วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2565
dc.description.abstract	การปลอมแปลงสินค้าด้านแฟชั่นเป็นปัญหาที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องโดยเฉพาะกับกระเป๋าแบรนด์หรู เนื่องจากมีความยากลำบากต่อการตรวจสอบความแท้จริง โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับการตรวจสอบสินค้ามือสองที่เคยผ่านการใช้งานมาแล้ว ซึ่งทำให้เกิดปัญหาการตรวจสอบกระเป๋าของแท้และของปลอมทั้งในผู้ซื้อและผู้ขายโดยเฉพาะในช่วงล็อคดาวน์ระหว่างเหตุการณ์โรคระบาด Covid-19 ที่จำกัดการเดินทาง งานวิจัยนี้เสนอการประยุกต์ใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกโครงข่ายปราสาทคอนโวลูชัน เพื่อจำแนกภาพในระดับพิกเซล ร่วมกับการนำการสกัดคุณลักษณะสำคัญพื้นผิวแบบ LBP มาพัฒนาการเรียนรู้ของแบบจำลอง โดยใช้แบบจำลองวีจีจี 16 และ เดนซ์เน็ต121 โดยใช้ stratified 5-Fold cross validation เพื่อประเมินแบบจำลอง ซึ่งการเปรียบเทียบผลการทดลองของการใช้แบบจำลองพื้นฐาน และการใช้แบบจำลองพื้นฐานร่วมกับการสกัดคุณลักษณะสำคัญแบบ LBP ทั้งนี้แบบจำลอง โครงข่ายปราสาทแบบเดนซ์เน็ต121 ร่วมกับการสกัดคุณลักษณะสำคัญแบบ LBP ให้ค่าความแม่นยำสูงสุดที่ 95% จากการจำแนกภาพกระเป๋าของแท้ ของปลอม และวัสดุอื่น เป็นการจำแนกรูปภาพแบบหลายประเภท และเมื่อนำการสกัดคุณลักษณะแบบ LBP ร่วมกับแบบจำลองทำให้ค่าความแม่นยำการทำนายผลลัพธ์ที่สูงขึ้น
dc.description.abstractalternative	Counterfeit of fashion goods is an ongoing problem. Especially, luxury handbags are difficult for authenticity detection, and it is even harder for the cases of secondhand used items. Such limitation of detection causes trouble for both traders and customers to prove authenticity. And it is particularly troublesome due to limitation in traveling during the crisis period of Covid-19 pandemic. This research thus studies and presents implementation of deep learning comprising of Convolutional Neural Networks (CNN) to classify images into pixels, together with texture feature extraction by Local Binary Pattern (LBP). The process is to study models by using pretrained VGG16 and DenseNet121 with stratified 5-Fold cross validation for evaluate model, by comparison between base models without LBP and base models with LBP. The models DenseNet121 with LBP resulted with 95% accuracy from classification of handbags for genuineness, counterfeit, and irrelevant materials, which is multiclassification. Moreover, implementation of LBP with the models resulted with more accuracy.
dc.language.iso	th
dc.publisher	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
dc.relation.uri	http://doi.org/10.58837/CHULA.THE.2022.865
dc.rights	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
dc.subject.classification	Computer Science
dc.title	เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการรู้จำภาพวัสดุกระเป๋าถือแบรนด์เนมปลอม
dc.title.alternative	Deep learning techniques for image recognition of counterfeit brand-name handbag materials
dc.type	Thesis
dc.degree.name	วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต
dc.degree.level	ปริญญาโท
dc.degree.discipline	วิศวกรรมคอมพิวเตอร์
dc.degree.grantor	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
dc.identifier.DOI	10.58837/CHULA.THE.2022.865