利用手机深度学习模型分析产品表面微立体结构分布的真伪鉴别方法

本发明涉及图像识别防伪技术领域，具体地说，涉及利用手机深度学习模型分析产品表面微立体结构分布的真伪鉴别方法。包括如下步骤：图像采集；图像预处理：对采集的图像执行图像降噪、区域分割操作，通过Canny边缘检测算法提取微立体结构边缘并拟合生成闭合轮廓，结合对比度增强处理定位微立体结构的有效检测区域；特征提取；特征比对；结果输出。本发明通过提取产品表面微立体结构的高低差、空间排列及几何形态等多维特征，突破了传统一维或二维防伪特征的局限。这些特征依托微立体结构的三维分布特性形成独特组合，其复杂性使得高精度设备难以精确模仿复制，从而提升了防伪的可靠性。