隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,企業(yè)數(shù)量的大幅增多,企業(yè)商標(biāo)注冊(cè)量也隨之不斷的增長(zhǎng),導(dǎo)致商標(biāo)管理部門管理企業(yè)商標(biāo)的難度加大。但如今商標(biāo)管理部門對(duì)商標(biāo)圖像的管理方法依然是采取基于“分類號(hào)”的方法,這種方法不僅是檢索精度低,而且檢索效率也是不高的。傳統(tǒng)的商標(biāo)圖像檢索技術(shù)往往是提取商標(biāo)圖像的全局特征,接著利用這些特征進(jìn)行圖像的相識(shí)度匹配。但因?yàn)樯虡?biāo)圖像往往具有很強(qiáng)的抽象性和復(fù)雜性,使得利用手工設(shè)計(jì)的全局特征進(jìn)行商標(biāo)圖像檢索時(shí)會(huì)帶來(lái)“語(yǔ)義鴻溝”的問(wèn)題,圖像檢索系統(tǒng)的檢索精度不高,召回率低。近年來(lái),隨著Hinton等人對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行優(yōu)化以后,給圖像檢索領(lǐng)域的問(wèn)題帶來(lái)了新的解決方法。本文嘗試?yán)蒙疃葘W(xué)習(xí)領(lǐng)域的技術(shù)來(lái)解決商標(biāo)圖像檢索領(lǐng)域的問(wèn)題,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)判斷深度學(xué)習(xí)技術(shù)是否能解決商標(biāo)圖像檢索中的“語(yǔ)義鴻溝”問(wèn)題。本文主要工作和貢獻(xiàn)如下:首先,通過(guò)收集大量的商標(biāo)圖像,搭建了一個(gè)大規(guī)模的商標(biāo)圖像庫(kù),并利用商標(biāo)圖像的幾何特征將圖像庫(kù)分成六個(gè)特征類。其主要目的是用于商標(biāo)圖像的特征提取,也有助于以后研究人員對(duì)商標(biāo)圖像的研究。其次,研究深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的技術(shù),并提出了一個(gè)基于深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的商標(biāo)圖像特征提取方法,通過(guò)... 

【文章來(lái)源】：福建師范大學(xué)福建省

【文章頁(yè)數(shù)】：69 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１不同尺度和位置的商標(biāo)??

商標(biāo)是人工設(shè)計(jì)的圖像，因此，不同的企業(yè)會(huì)根據(jù)自身需求設(shè)計(jì)出不同尺度大??小的圖像。除此之外，商標(biāo)圖像在后期處理的時(shí)候也可能會(huì)有不同程度的旋轉(zhuǎn)或者??鏡像。就如圖１．１所示，即便在人們看來(lái)三張圖像是同一個(gè)商標(biāo)，但對(duì)計(jì)算機(jī)而言??就是三張不同的圖像，當(dāng)計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖像特征提取的時(shí)候，三張圖像也會(huì)產(chǎn)生不同??的圖像特征。這是我們不想看的情況，因此我們需要對(duì)圖像進(jìn)行歸一化處理。根據(jù)??實(shí)際實(shí)驗(yàn)的需求，我們將所有的庫(kù)內(nèi)商標(biāo)圖像以及用戶輸入的商標(biāo)圖像同一將尺度??大小歸一化為２２７＊２２７的大小。與此同時(shí)，還要對(duì)商標(biāo)圖像對(duì)一定的角度旋轉(zhuǎn)操作。??圖１．?２是圖１．?１三張商標(biāo)圖像歸一化后的結(jié)果。??＇??＿冊(cè)舖??ＨＵＡＷＥＩ?ＨＵＡＷＥＩ??圖１．１不同尺度和位置的商標(biāo)??７??

基于內(nèi)容的商標(biāo)圖像檢索關(guān)鍵技術(shù)??ＨＵＡＷＧＩ??圖１．?３商標(biāo)灰度化結(jié)果??１．３圖像去噪處理??企業(yè)中，大部分人工設(shè)計(jì)的商標(biāo)圖像都存在著噪聲的干擾，往往會(huì)因?yàn)樵肼暤??原因使得圖像的質(zhì)量降低，大的噪聲甚至可能覆蓋圖像的內(nèi)容信息。因此，通常我??們?cè)趫D像檢索或識(shí)別之前都要進(jìn)行圖像的去噪處理。圖像噪聲通常可以分為以下三??種：??（１）

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]改進(jìn)的鄰域均值濾波去噪算法研究[J]. 牛秀琴.  長(zhǎng)治學(xué)院學(xué)報(bào). 2012(02)
[2]現(xiàn)代數(shù)字圖像噪聲濾除技術(shù)及其評(píng)價(jià)[J]. 劉勍,溫志賢,楊筱平,秦云霞.  自動(dòng)化與儀器儀表. 2012(02)
[3]基于距離融合的多特征商標(biāo)圖像檢索[J]. 黃賽平,吳曉彬.  中國(guó)制造業(yè)信息化. 2009(07)
[4]GFO和不變矩實(shí)現(xiàn)基于形狀的圖像檢索新方法[J]. 袁華,董守斌,張凌,張平.  華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2002(04)

博士論文
[1]基于形狀匹配的商標(biāo)圖像檢索技術(shù)研究[D]. 洪志令.廈門大學(xué) 2008

碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的圖像檢索技術(shù)研究[D]. 劉洋.華中科技大學(xué) 2015



本文編號(hào)：2991986