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摘要
针对现有传统荧光材料防伪技术存在的可靠性较低、容易被仿制、防伪成本高昂等问题，文章提出了基于Faster RCNN的荧光材料防伪图案识别方案，该方法使用了深度学习技术和区域提议网络（RPN）来实现对防伪图案的自动检测和识别。该方法首先使用区域提议网络生成候选图片区域，然后使用卷积神经网络对这些候选区域进行分类和定位，从而提高识别网络的分类准确率，缩减训练时间，图像识别准确率达96%，获得了能对荧光材料防伪图案精准识别的网络模型，该方法在防伪图案识别方面具有很高的准确性和鲁棒性，可以有效地应用于荧光材料防伪图案识别领域，该研究为防伪技术的发展提供了新思路和方法。
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