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《基于內(nèi)容的商標(biāo)圖像檢索論文：基于內(nèi)容的商標(biāo)圖像檢索技術(shù)的研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫(kù)。
1、基于內(nèi)容的商標(biāo)圖像檢索論文:基于內(nèi)容的商標(biāo)圖像檢索技術(shù)的研究【中文摘要】隨著信息和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，以及多媒體技術(shù)的應(yīng)用和推廣,產(chǎn)生了大量各式各樣的視覺(jué)內(nèi)容。圖像作為這些視覺(jué)內(nèi)容中的一個(gè)重要的組成部分，它能夠直接形象的表達(dá)信息。如何從大量的圖像中檢索出自己感興趣的內(nèi)容，即信息的有效檢索，已經(jīng)成為一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題。商標(biāo)作為一種特殊的信息載體的圖像而言，它不僅本身有價(jià)值，還具有創(chuàng)造價(jià)值，是企業(yè)重要的工業(yè)產(chǎn)權(quán)之一,是一種寶貴的社會(huì)財(cái)富，并且正日益成為激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)活動(dòng)中不可或缺的武器。近年來(lái)，由于注冊(cè)商標(biāo)的數(shù)冃不斷增加,人工已經(jīng)難以勝任大量商標(biāo)
2、圖像的相似性比較,基于內(nèi)容的圖像檢索CBIR應(yīng)運(yùn)而生。本文首先對(duì)CBIR系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入的學(xué)習(xí)，在分析已有的研究成果的基礎(chǔ)之上，結(jié)合BIC像素分析算法提岀了等級(jí)樹(shù)匹配方法LTM,并基于BTC與LTM提出了本文的關(guān)聯(lián)反饋算法，然后采用提出的方法設(shè)計(jì)了一個(gè)CBIR實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。本文的主要工作有以下幾個(gè)方面：（1）對(duì)圖像底層特征進(jìn)行深入學(xué)習(xí)，結(jié)合商標(biāo)的特性，對(duì)顏色特征重點(diǎn)關(guān)注,并總結(jié)岀底層特征的一般性提取方法。（2）分析國(guó)內(nèi)外CBIR系統(tǒng)的研究和發(fā)展現(xiàn)狀，總結(jié)出CBIR的系統(tǒng)模型，同時(shí)為比較系統(tǒng)性能，提出系統(tǒng)評(píng)價(jià)準(zhǔn)則。（3）對(duì)BIC圖
3、像分析算法進(jìn)一步研究，對(duì)在BIC算法中提出的dLog距離函數(shù)同矢量距離函數(shù)進(jìn)行分析比較實(shí)驗(yàn)。（4）基于BIC像素分析算法提出等級(jí)樹(shù)匹配方法LTM,并驗(yàn)證了采用該方法對(duì)商標(biāo)圖像相關(guān)檢索性能有很大的提升，并且可以有效地減少圖像的存儲(chǔ)空間。(5)結(jié)合BIC算法與LTM方法提出了關(guān)聯(lián)反饋算法，并通過(guò)設(shè)計(jì)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)，對(duì)木文提出的關(guān)聯(lián)反饋算法RF與傳統(tǒng)的反饋算法Rocchio進(jìn)行比較，得岀RF算法能夠更好地提升系統(tǒng)檢索精度性能的結(jié)論。最后，對(duì)本文的研究工作進(jìn)行了分析和總結(jié)，并對(duì)下一步進(jìn)行的研究工作進(jìn)行展望?！居⑽恼縒iththedevelop
4、mentofinformationandnetworktechnology,alargevarietyofvisualcontentisgenerated?Imageasanimportantcomponentofthevisualcontent,itisabletoimagetheexpressionofinformationdirectly?Howtoretrieveimagesfromalargenumberofthecontentsofusers'owninterest,thatis,aneffectiveinformati
5、onretrieval,hasbecomeahotissue?Asaspecialimageinformationcarrierconcerned,themarkisnotonlyvaluableinitself,butalsohastheabilitytocreatevalue.Ttisoneimportantindustrialpropertytoacompanyandisavaluablesocialasset?Inrecentyears,withtheincreasingofthenumberofregisteredtrad
6、emarks,itissohardtocompareimagesartificiallythatthecontent-basedimageretrievalCBIRcameintobeing?Inthispaper,firstlydepthstudyaboutthekeytechnologiesoftheCBIRsystem,basedonanalysisofexistingresearch,combinedwithBIC-pixelanalysisalgorithmproposedtheleveltreematchingmetho
7、dLTM,thenaccordingtotheLTMandBICproposedtherelevancefeedbackalgorithmandusingthemethodproposeddesignaCBIRsystem.Thispaperhasthefollowingcontribution:（1）Furtherstudyontheunderlyingcharacter!stiesofimage,combinedwiththetrademark?sowncharacteristics,focusedonthecolorchara
8、cteristics,andsummedupthegeneralextractingmethodoftheunderlyingcharacteristics?（2）Researchonthedevelopmentstatusofthe
