公开(公告)号：CN112926592A

公开(公告)日：2021-06-08

申请号：CN202110393816.5

申请日：2021-04-13

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 徐荣青 ,  陈思宇 ,  申景金 ,  常春耕 ,  岳英杰

IPC: G06K9/34 ,  G06K9/62 ,  G06F16/583

Abstract: 本发明公开本发明公开了一种基于改进Fast算法的商标检索方法及装置，对待检索的商标图像进行预处理；采用K‑means聚类和计算商标图像熵，确定Fast检测算法中的自适应阈值；使用Hessian矩阵消除边缘响应，排除商标图像边缘信息带来的干扰；基于非极大值抑制算法，排除非局部极大值点，排除商标图像噪声干扰；建立商标图像特征词袋模型，并通过聚类生成对商标特征点的描述子；对各类商标图像特征点描述子进行SVM分类器训练，得到训练文件用于计算商标所属各类别的概率。本发明利用改进后的Fast算法提取的特征点聚类生成特征描述子，将描述子进行K‑means聚类及SVM分类，得到该商标所属各类商标的概率，进而实现商标检索的目的。

公开(公告)号：CN112926592B

公开(公告)日：2022-07-26

申请号：CN202110393816.5

申请日：2021-04-13

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 徐荣青 ,  陈思宇 ,  申景金 ,  常春耕 ,  岳英杰

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06K9/62 ,  G06F16/583

Abstract: 本发明公开本发明公开了一种基于改进Fast算法的商标检索方法及装置，对待检索的商标图像进行预处理；采用K‑means聚类和计算商标图像熵，确定Fast检测算法中的自适应阈值；使用Hessian矩阵消除边缘响应，排除商标图像边缘信息带来的干扰；基于非极大值抑制算法，排除非局部极大值点，排除商标图像噪声干扰；建立商标图像特征词袋模型，并通过聚类生成对商标特征点的描述子；对各类商标图像特征点描述子进行SVM分类器训练，得到训练文件用于计算商标所属各类别的概率。本发明利用改进后的Fast算法提取的特征点聚类生成特征描述子，将描述子进行K‑means聚类及SVM分类，得到该商标所属各类商标的概率，进而实现商标检索的目的。