Recherche de similarité de marques pour moteur de reconnaissance de produits

Client

Le client fournit des services liés aux marques et des conseils en conformité juridique. Il offre diverses solutions pour protéger la propriété intellectuelle des produits de ses clients. Pour valider l'apparence des logos, il effectue plusieurs vérifications des marques existantes sur le marché.

Le client cherchait des experts en recherche visuelle. Le client devait rationaliser le processus de détection et de vérification de la similarité d'images de marques et du plagiat avec la technologie. Il voulait une solution robuste pour réduire la nécessité de travail humain sur le lieu de travail.

Défi : Algorithme pour détecter la similarité de marques

Le client travaille régulièrement avec des bases de données de marques. La recherche manuelle de marques et la reconnaissance sont épuisantes et chronophages. C'est pourquoi le client avait besoin d'une solution efficace pour automatiser les processus là où c'est possible et éliminer la recherche manuelle.

Pour résoudre le problème du client, notre équipe étudie la capacité des algorithmes d'apprentissage automatique (ML) et les données de marques déposées disponibles pour détecter le plagiat de logo entre elles et fournir une liste classée par probabilité de plagiats de marque potentiels.

Pour accomplir cette tâche, nos ingénieurs ont utilisé des algorithmes de vision par ordinateur basés sur l'apprentissage par représentations vectorielles.

Solution : Recherche visuelle pour détecter la similarité (plagiat) dans les marques déposées

Notre équipe, expérimentée en vision par ordinateur et en logiciels d'analyse d'images a commencé le travail par la formalisation du projet, l'étude des cas d'utilisation, l'analyse des solutions associées et, plus important encore, (les sources de données de marques déposées). Ce fut la première des trois phases prévues : l'investigation, le développement du modèle et la partie expérimentale pour tester l'idée.

Nous avons commencé par construire et tester un modèle de réseau de neurones prédisant des vecteurs encodés pour des images dans l’espace vectoriel commun afin de mesurer la distance entre elles.

Ayant des sources de données non étiquetées du client et des sources ouvertes, notre équipe d'ingénieurs a trouvé comment obtenir toutes les informations concernant images de marques déposées à utiliser dans la solution. Nous avons réussi en résolvant des tâches indirectes et implicites de classification visuelle et en l'adaptant pour traiter la confusion liée au plagiat de marques.

La dernière étape était basée sur l'idée que vision par ordinateur est un vaste domaine d'approches et si nous essayions d'appliquer de telles techniques au problème, nous améliorerions la qualité. Ainsi, nous avons réalisé une série d'expériences portant sur le traitement graphique de haut et de bas niveau (incluant OCR) ce qui a amélioré la capacité du modèle à détecter les plagiats. La combinaison des meilleures tentatives est devenue la solution au problème du client.

Résultat : Vision par ordinateur pour une recherche précise de similarité de marques et de plagiat

DataSqueeze

Le client a bénéficié de la collaboration avec notre entreprise dans les domaines suivants :

• recherche automatisée de similarité de marques
• détection de plagiat de marque
• accélérer les processus en entreprise
• charge de travail des employés réduite

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