商标识别算法的研究及其在移动设备上的实现

发布时间：2017-05-31 17:01

  本文关键词：商标识别算法的研究及其在移动设备上的实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：商标是区别商品或者服务来源的重要标记,一般由图案和文字组成。商标识别作为一个新兴的计算机视觉技术,对物流商品监控、商业信息挖掘和商标保护等现实应用都有重要的商业价值。现有的商标识别算法大多是基于特征点之间的距离找最邻近点,而忽略了特征点之间的空间关系,降低了识别率。基于前人的研究,本文提出了一种基于距离加权检索和视觉模式挖掘的商标识别算法,该算法能够通过特征点之间的距离加权得到商标识别的初步结果；再构造匹配点之间的空间位置关系,检索频繁出现的子图结构,删除大部分误匹配点,得到最终匹配结果。由于移动设备不受地理位置限制,用户可以在任何时间地点利用移动设备进行商标识别。然而,现有的商标识别方法大多是针对文档和广告视频的,针对移动设备所设计的商标识别算法较少。其中,有些算法计算复杂度不能保证实时性的要求,有些识别率又较低。为此,本文对所提出的方法进行改进以保证算法的时效性。具体来说,本文基于运动估计、SIFT特征和词袋模型实现了在移动设备上的商标识别,并且设计了一种用于移动互联网的商标识别的流程框架,实现了移动设备上商标识别的实时反馈。实验证明,本文所提出的算法和框架实现了在移动设备上的商标识别应用,并且得到了满意的时效性和准确率。
【关键词】：图像识别 商标识别 移动终端 词袋模型 距离加权
【学位授予单位】：南京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 1 绪论7-11
• 1.1 研究背景和意义7
• 1.2 国内外研究现状7-8
• 1.3 主要难点8-9
• 1.4 本文研究内容9-10
• 1.5 论文组织结构10-11
• 2 现有的商标识别技术11-18
• 2.1 基于全局不变特性的商标检测方法11
• 2.2 基于纹理的物体商标识别方法11-12
• 2.3 基于颜色和特征点的商标识别方法12-14
• 2.4 基于BOW模型的商标识别方法14-17
• 2.5 本章小结17-18
• 3 基于距离加权检索和视觉模式挖掘的商标识别算法18-26
• 3.1 空间关系模型18-19
• 3.2 算法流程19-21
• 3.3 实验结果与分析21-24
• 3.3.1 实验参数最优设置21-22
• 3.3.2 实验结果及分析22-24
• 3.4 本章小结24-26
• 4 商标识别在移动设备上的实现26-49
• 4.1 移动设备上图像识别研究综述26-28
• 4.2 运动估计综述28-32
• 4.2.1 块匹配法相关研究综述28-31
• 4.2.2 光流法相关研究综述31-32
• 4.3 实现框架和算法32-41
• 4.3.1 客户端模块33-36
• 4.3.2 服务器端模块36-38
• 4.3.3 点对点的匹配算法研究与实现38-41
• 4.4 应用系统设计41-46
• 4.4.1 相关技术介绍41-43
• 4.4.2 系统设计与实现43-46
• 4.5 实验结果分析46-48
• 4.5.1 实验设计47-48
• 4.5.2 实验结果分析48
• 4.6 本章小结48-49
• 5 结论和展望49-51
• 5.1 本文工作总结49
• 5.2 后续工作展望49-51
• 致谢51-52
• 参考文献52-56
• 附录56

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 朱长征,沈振康;一种改进的完全搜索块匹配算法[J];红外与激光工程;2004年04期

2 洪继光;;灰度-梯度共生矩阵纹理分析方法[J];自动化学报;1984年01期

  本文关键词：商标识别算法的研究及其在移动设备上的实现，由笔耕文化传播整理发布。

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本文编号：410053