商標(biāo)識別.pdf

1、商標(biāo)在日常生活中扮演著非常重要的角色。由于不同的商標(biāo)包含了很多不同的有用信息，所以商標(biāo)的自動識別在物流運輸，廣告和電子商務(wù)等方面有著廣泛的應(yīng)用前景。在此基礎(chǔ)上本文提出了一種有效的自然背景下的商標(biāo)識別算法。 首先，在本文中列舉了商標(biāo)識別研究領(lǐng)域目前的主要困難之處：1）商標(biāo)在圖片中的位置和大小的不一致性； 2）同一張圖片中可能存在多個相同或不同的商標(biāo)；3）商標(biāo)可能被遮擋甚至在某些情況下商標(biāo)可能存在部分缺失的情況；4）商標(biāo)的拍攝條件，

2、比如光照等條件；5）商標(biāo)的復(fù)雜性。以上所有情況對傳統(tǒng)的商標(biāo)識別算法提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，甚至目前所有的商標(biāo)識別算法都不能夠很好的解決上述問題。 基于以上困難，本文提出了基于機器學(xué)習(xí)的商標(biāo)識別算法。該算法能夠有效的處理自然圖片中的商標(biāo)識別問題。首先，本文使用SIFT算法提取商標(biāo)的特征，在后續(xù)處理中我們用該特征來表示商標(biāo)，提取特征后我們要對提取特征進行相應(yīng)的簡化，目的是為了保留下盡可能有效的特征去除掉多余和不穩(wěn)定的特征；其次，為了能夠快

3、速的進行商標(biāo)識別，我們提出了幾種不同的匹配算法。在點與點匹配類型中，本文提出了使用最近鄰算法，把上面得到的每個特征建立成樹型結(jié)構(gòu)，用以后續(xù)的快速匹配；在點集與點集匹配類型中，本文提出了使用金字塔匹配算法，即對所有特征點建立金字塔形狀的劃分，方便后續(xù)兩個特征點集之間的匹配； 最后，在后續(xù)處理過程中，我們使用了一些特征點分布的空間信息，提升了整個系統(tǒng)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確率。 在本文的實驗中，該算法在大量數(shù)據(jù)下取得了穩(wěn)定的效果，并被用于商業(yè)