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龙图腾网获悉杭州遇渐文化艺术有限公司申请的专利基于图像识别的艺术作品鉴别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118865396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410899689.X，技术领域涉及：G06V20/80；该发明授权基于图像识别的艺术作品鉴别方法是由杨帅;王嘉歆婳;王铎运设计研发完成，并于2024-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别的艺术作品鉴别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图像识别的艺术作品鉴别方法，涉及艺术作品鉴别技术领域，包括获取艺术作品图像并对艺术作品图像进行预处理，提取预处理后的艺术作品图像特征向量；进行逆向图像搜索并计算用户上传的艺术作品图像与数据库中艺术作品图像的相似度进行图像对比，构建艺术作品鉴别模型进行艺术作品真伪鉴别。本发明通过收集多源艺术作品图像并提取特征向量，将用户上传的图像特征与数据库中相似度最高的图像特征进行整合并将通过图卷积操作和深度神经网络处理得到的最终特征输入进构建的艺术作品鉴别模型进行艺术作品真伪鉴别，增强了对艺术作品细节的捕获能力，可以深度提取艺术作品的图像特征并有效区分真品和伪造品，提高了鉴别的准确性。

本发明授权基于图像识别的艺术作品鉴别方法在权利要求书中公布了：1.基于图像识别的艺术作品鉴别方法，其特征在于：包括， 获取艺术作品图像并对艺术作品图像进行预处理，提取预处理后的艺术作品图像特征向量B； 进行逆向图像搜索并计算用户上传的艺术作品图像与数据库中艺术作品图像的相似度进行图像对比，包括对用户上传的艺术作品图像进行预处理后将艺术作品图像输入进训练好的Inception-v3模型中提取艺术作品图像特征向量A； 将提取的用户上传的艺术作品图像的特征向量A和数据库中的艺术作品图像特征向量B合并为特征向量F为： F＝[A,B]； 构建艺术作品鉴别模型进行艺术作品真伪鉴别； 对鉴别真伪后的艺术作品进行标注，将数据进行安全存储并实施访问控制； 所述构建艺术作品鉴别模型包括， 构建艺术作品关系图，定义图结构中的节点，每个节点表示一个艺术作品，节点特征为特征向量F，定义图结构中的边，边表示艺术作品之间的相似度关系，构建包含所有艺术作品及其相似度关系的图G； 对艺术作品关系图进行图卷积操作，将每个节点的初始特征向量H0初始化为节点特征F，进行多层图卷积，对每个节点i的特征进行图卷积更新： 式中，是第l+1层中节点i的特征表示，σ是ReLU激活函数，Ni是节点i的邻居节点集合，di和dj分别是节点i和节点j的邻居几点数量，Wl是第l层的权重矩阵，是第l层中邻居节点j的特征表示，bl是第l层的偏置项； 经过多层图卷积后，得到每个节点的最终特征表示M，收集所有节点的最终特征表示M，将特征表示M输入至深度神经网络的全连接层中进一步提取高层次特征表示，得到经过深度神经网络处理后的特征表示M′； 基于支持向量机构建艺术作品鉴别模型： D＝signω*M′+b， 其中D为模型输出，M′为经过深度神经网络处理后的特征表示，ω为模型权重，b为偏置项，sign为分类函数，+1表示真实，-1表示伪造； 将数据库中存储的图像数据集作为模型训练集，使用模型训练集进行模型训练，定义模型优化目标为： 其中Dq为模型第q个训练数据的输出，M'q为第q个训练数据，subject为定义优化约束条件，代表对所有的q约束条件均成立； 通过求解优化目标得到模型参数后代入模型中获得艺术作品鉴别模型。

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