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基于V系统的商标检索

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-07-21

  商标必须经过相关商标管理部门正式注册后才能得到法律的保护,新商标必须具有足够的独特性,不能与已注册的商标混淆方能注册。商标检索的核心的问题就是要解决如何检测出相似的商标图像。伴随着今天经济的快速发展,商标数量日益剧增,传统的手工商标检索方式已经不能胜任巨量的商标检索工作。伴随着科技的进步,基于内容的图像检索被人们应用到了商标检索的领域,体现出了巨大的优势,克服了手工检索方式的弊端。 基于内容的商标图像检索方法利用图像本身包含的颜色、形状、纹理及空间位置关系等特征属性,提取图像的特征,然后利用这些特征进行检索。由于商标图像没有复杂的纹理和背景,其形状特征较其它特征更为显著,人们往往更多地通过形状进行商标的检索。 本文主要从一类完备的正交函数系——V系统入手,主要研究V系统在商标检索方面的应用。首先,提出了一种新的基于边界的特征表达——V描述子,介绍了V描述子在边界特征表达方面的优势,并且将V描述子与Fourier描述子做比较,得出的结果证明V描述子在群组表达方面的优势。然后,我们介绍了一种新的基于区域的特征表达——V矩,V矩也是在V系统的基础上根据几何矩的理论完成的,本文介绍了V矩的基本表达形式,并针对V矩做了一系列的实验,实验结果表明了V矩在区域表达方面的优势。最后,因为仅靠形状的边界不能完全刻画形状的特征,所以本文在V描述子的基础上研究了一种基于边界特征和区域特征融合的新算法“BR”,该算法将基于V描述子的边界特征和基于分块图像的区域特征按照权重相融合得到新的特征。我们设计了三类实验,分别是视觉一致性实验,失真变形实验以及分类实验,我们的算法分别与Fourier描述子、Zernike矩、不变矩以及Fourier描述子和Zernike矩相结合的“FZ”方法等作比较,实验结果表明,本文的算法具有明显的优势。

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