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論美妝產品之智慧財產保護策略

為了解決lv真假分辨的問題，作者謝孟庭 這樣論述：

美妝產業，是一個跨足全球、競爭激烈，且充滿創新的產業。在這個百家爭鳴的美妝時代，對消費者而言，可說是目不暇給，卻也危機四伏。其中，最令人憂心的，就是假貨與仿冒品的問題。假貨與仿冒品，輕則讓消費者花冤枉錢，買到毫無品質的商品，重則買到劣質商品，內含有害成分，影響人們的身體健康，且求償無門。筆者作為美妝產品的愛好者，實在不願冷眼旁觀。故本研究之動機與目的，即在於探索如何以智慧財產之保護手段，達到減少美妝產品假貨，或是使消費者較容易分辨假貨的效果。一方面藉由分析智慧財產要件與美妝產品的關聯，並配合商品特性，尋求最適當的保護方式，使業者能有最符合成本思維的保護主張；另一方面，以消費者的觀點討論如何的

保護方式，對消費者而言較為可行。本研究所稱之保護策略，指的是如何隨著不同美妝產品的性質、價格、包裝、產品生命週期等商業因素，搭配各種不同保護手段之問題。保護手段可分為法律上的保護手段與事實上的保護手段，前者是運用相關智慧財產的法律要件與效果，後者則是運用法律以外的手段，降低他人仿冒動機，或是提高他人仿冒成本，例如，各種防偽包裝設計或標示。保護策略之所以需要評估與研究，是因為無論是法律上的保護手段，或是事實上的保護手段，雖然各手段之間通常不互斥，但也並非多多益善。每一種保護手段的使用，都需要花費一定的時間與金錢，例如，專利需要註冊與審查，防偽標示可能需要定期更換，然而，若預計產品的生命週期較短，

或是產品的利潤無法負擔較高成本的防偽標示，則這樣的選擇恐怕會影響商業利益。反之，若能針對不同的產品的性質做出不同的保護手段搭配，才能發揮最大的效益，平衡業者與消費者的利益。因此，本文分析不同法律保護手段的難易度，以及不同事實上保護手段的難易度，將其分別排序；再搭配產品的商業特性，如定價、生命週期等，綜合分析後，得出不同美妝產品可分別使用的事實上保護手段，以及法律上的保護手段，期能提供業者作為參考。最後，本文認為，對台灣的美妝業者而言，保護策略格外重要，畢竟，無論是美妝代工廠，或是美妝新創品牌，在有限的資源下，選擇真正適合且迫切的保護手段，才能創造更高的附加價值。無論如何，既然身處如此高度競爭、

高度創新的產業，保護自身商品的創新，並減少市場上的仿冒者，應是值得業者追求的目標，也是本文所欲達成的貢獻。

三元生成對抗神經網路

為了解決lv真假分辨的問題，作者曾敬勳 這樣論述：

隨著多樣的機器學習架構問世，使用深度學習的神經網路架構解決複雜問題已經成為流行的趨勢，特別在針對影像辨識上使用深度神經網路的辨別準確率已遠高於人類的表現，在眾多模型中，又屬卷積神經網路(CNNs)架構的新興模型表現最為亮眼，另外，針對稀少的被標記的資料，對抗神經網路的問世也使得非監督式學習得以實現，為了對於以上問題給出較全面的解決方式，此論文提出“三元生成對抗神經網路（TGAN），此架構除了借鏡目前優秀的DCGAN、WAG-GP、ACGAN以及TripleGAN，更有別於上述架構，三元生成對抗身經網路具有更有效的三方對抗機制，使得三個網路皆能以更容易訓練以及有效學習的方向前進，在反覆的實驗測

試以及橫向模型能力比較中，TGAN除了在具有對真假圖片的分辨能力外，對於低解析度且多類別的真圖片以及生成圖片都能做出有效的分類並以第三個監督神經架構將偏誤更新於生成器、判別器以及監督器上，此機制保證了偏誤的收斂以及準確率提升，並使判別器生成的圖片更加清楚。