本文關(guān)鍵詞：商標(biāo)識別算法的研究及其在移動設(shè)備上的實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：商標(biāo)是區(qū)別商品或者服務(wù)來源的重要標(biāo)記,一般由圖案和文字組成。商標(biāo)識別作為一個(gè)新興的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),對物流商品監(jiān)控、商業(yè)信息挖掘和商標(biāo)保護(hù)等現(xiàn)實(shí)應(yīng)用都有重要的商業(yè)價(jià)值。現(xiàn)有的商標(biāo)識別算法大多是基于特征點(diǎn)之間的距離找最鄰近點(diǎn),而忽略了特征點(diǎn)之間的空間關(guān)系,降低了識別率。基于前人的研究,本文提出了一種基于距離加權(quán)檢索和視覺模式挖掘的商標(biāo)識別算法,該算法能夠通過特征點(diǎn)之間的距離加權(quán)得到商標(biāo)識別的初步結(jié)果；再構(gòu)造匹配點(diǎn)之間的空間位置關(guān)系,檢索頻繁出現(xiàn)的子圖結(jié)構(gòu),刪除大部分誤匹配點(diǎn),得到最終匹配結(jié)果。由于移動設(shè)備不受地理位置限制,用戶可以在任何時(shí)間地點(diǎn)利用移動設(shè)備進(jìn)行商標(biāo)識別。然而,現(xiàn)有的商標(biāo)識別方法大多是針對文檔和廣告視頻的,針對移動設(shè)備所設(shè)計(jì)的商標(biāo)識別算法較少。其中,有些算法計(jì)算復(fù)雜度不能保證實(shí)時(shí)性的要求,有些識別率又較低。為此,本文對所提出的方法進(jìn)行改進(jìn)以保證算法的時(shí)效性。具體來說,本文基于運(yùn)動估計(jì)、SIFT特征和詞袋模型實(shí)現(xiàn)了在移動設(shè)備上的商標(biāo)識別,并且設(shè)計(jì)了一種用于移動互聯(lián)網(wǎng)的商標(biāo)識別的流程框架,實(shí)現(xiàn)了移動設(shè)備上商標(biāo)識別的實(shí)時(shí)反饋。實(shí)驗(yàn)證明,本文所提出的算法和框架實(shí)現(xiàn)了在移動設(shè)備上的商標(biāo)識別應(yīng)用,并且得到了滿意的時(shí)效性和準(zhǔn)確率。
【關(guān)鍵詞】：圖像識別 商標(biāo)識別 移動終端 詞袋模型 距離加權(quán)
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 1 緒論7-11
• 1.1 研究背景和意義7
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀7-8
• 1.3 主要難點(diǎn)8-9
• 1.4 本文研究內(nèi)容9-10
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)10-11
• 2 現(xiàn)有的商標(biāo)識別技術(shù)11-18
• 2.1 基于全局不變特性的商標(biāo)檢測方法11
• 2.2 基于紋理的物體商標(biāo)識別方法11-12
• 2.3 基于顏色和特征點(diǎn)的商標(biāo)識別方法12-14
• 2.4 基于BOW模型的商標(biāo)識別方法14-17
• 2.5 本章小結(jié)17-18
• 3 基于距離加權(quán)檢索和視覺模式挖掘的商標(biāo)識別算法18-26
• 3.1 空間關(guān)系模型18-19
• 3.2 算法流程19-21
• 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析21-24
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)最優(yōu)設(shè)置21-22
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析22-24
• 3.4 本章小結(jié)24-26
• 4 商標(biāo)識別在移動設(shè)備上的實(shí)現(xiàn)26-49
• 4.1 移動設(shè)備上圖像識別研究綜述26-28
• 4.2 運(yùn)動估計(jì)綜述28-32
• 4.2.1 塊匹配法相關(guān)研究綜述28-31
• 4.2.2 光流法相關(guān)研究綜述31-32
• 4.3 實(shí)現(xiàn)框架和算法32-41
• 4.3.1 客戶端模塊33-36
• 4.3.2 服務(wù)器端模塊36-38
• 4.3.3 點(diǎn)對點(diǎn)的匹配算法研究與實(shí)現(xiàn)38-41
• 4.4 應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)41-46
• 4.4.1 相關(guān)技術(shù)介紹41-43
• 4.4.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)43-46
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析46-48
• 4.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)47-48
• 4.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析48
• 4.6 本章小結(jié)48-49
• 5 結(jié)論和展望49-51
• 5.1 本文工作總結(jié)49
• 5.2 后續(xù)工作展望49-51
• 致謝51-52
• 參考文獻(xiàn)52-56
• 附錄56

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 朱長征,沈振康;一種改進(jìn)的完全搜索塊匹配算法[J];紅外與激光工程;2004年04期

2 洪繼光;;灰度-梯度共生矩陣紋理分析方法[J];自動化學(xué)報(bào);1984年01期

  本文關(guān)鍵詞：商標(biāo)識別算法的研究及其在移動設(shè)備上的實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

，

本文編號：410053