Authente-Kente: enabling authentication for artisanal economies with deep learning
Authente-Kente: enabling authentication for artisanal economies with deep learning
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Authente-Kente：通过深度学习为手工经济提供身份验证
DOI：
10.1007/s00146-020-01055-2
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
3
通讯作者：
Robert, Lionel
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Robinson, Kwame Porter;Eglash, Ron;Bennett, Audrey;Nandakumar, Sansitha;Robert, Lionel
纳瓦霍地毯或帕什米纳披肩等手工产品的经济往往受到大规模生产的假货的威胁。我们建议使用基于人工智能的身份验证作为更大系统的一部分，该系统将用生成性流通取代采掘经济。在这个案例研究中，我们研究了在西非开发基于手机的身份验证应用程序的初步实验。我们描述了织工和布料销售的背景;区分真实的和假肯特的机器学习算法的初步测试，以及下一个发展阶段的大纲。
The economy for artisanal products, such as Navajo rugs or Pashmina shawls are often threatened by mass-produced fakes. We propose the use of AI-based authentication as one part of a larger system that would replace extractive economies with generative circulation. In this case study we examine initial experiments towards the development of a cell phone-based authentication app for kente cloth in West Africa. We describe the context of weavers and cloth sales; an initial test of amachine learningalgorithm for distinguishing between real and fake kente, and an outline of the next stages of development.
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DOI：
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Kathy M’Closkey