在面向印刷品圖像安全應(yīng)用的信息服務(wù)平臺(tái)中,首先需要對(duì)用戶上傳的商品包裝圖像進(jìn)行基于圖像分類與目標(biāo)定位的商標(biāo)檢測(cè)操作,接著經(jīng)過圖像校正等處理步驟獲得標(biāo)準(zhǔn)圖像,再將標(biāo)準(zhǔn)圖像上傳至云端分析安全信息。其中圖像分類與目標(biāo)定位技術(shù)是商標(biāo)檢測(cè)服務(wù)的關(guān)鍵技術(shù),分類和定位的速度與精度直接影響用戶體驗(yàn)。由于實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中的商標(biāo)樣式多樣、背景復(fù)雜且受到光照、遮擋和模糊等眾多因素的影響,商標(biāo)檢測(cè)算法研究的機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存。本論文主要工作內(nèi)容如下:1)構(gòu)建了83類的商標(biāo)圖像分類識(shí)別數(shù)據(jù)集DDlogos,選取了VGGnet16和Res Net50來對(duì)自定義的商標(biāo)數(shù)據(jù)集DDlogos進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí),測(cè)試得到83類商標(biāo)數(shù)據(jù)平均準(zhǔn)確率使用VGGnet16網(wǎng)絡(luò)為98.24%,使用Res Net50網(wǎng)絡(luò)為99.91%。2)構(gòu)建了24類的商標(biāo)圖像目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集DDlogos-OD,在基于候選區(qū)域的目標(biāo)檢測(cè)算法中選用了Faster R-CNN與其延伸網(wǎng)絡(luò)Mask R-CNN來對(duì)自定義的商標(biāo)數(shù)據(jù)集DDlogos-OD進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí),通過對(duì)測(cè)試結(jié)果分析發(fā)現(xiàn)Mask R-CNN檢測(cè)精度與檢測(cè)速率均優(yōu)于Faster R-CNN。接著在基于回... 

【文章來源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

LeNet結(jié)構(gòu)[9]

AlexNet結(jié)構(gòu)[15]

Inception結(jié)構(gòu)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)視覺檢測(cè)中的應(yīng)用進(jìn)展與展望[J]. 張慧,王坤峰,王飛躍.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2017(08)
[2]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用綜述[J]. 周俊宇,趙艷明.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2017(13)
[3]平行視覺:基于ACP的智能視覺計(jì)算方法[J]. 王坤峰,茍超,王飛躍.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2016(10)



本文編號(hào)：3554485