靜態(tài)圖像Logo檢測(cè)與識(shí)別研究.pdf

1、圖像識(shí)別是現(xiàn)在計(jì)算機(jī)圖像領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)，而Logo是用來(lái)標(biāo)識(shí)物體的主要工具之一，在日常生活和工業(yè)應(yīng)用中起著非常重要的作用。隨著工業(yè)自動(dòng)化的要求越來(lái)越高，圖像中Logo的檢測(cè)與識(shí)別在物流運(yùn)輸、廣告、電子商務(wù)等各方面都有著十分廣泛的應(yīng)用前景。
　　本文首先深入研究和分析了目前靜態(tài)圖像中Logo檢測(cè)與識(shí)別的現(xiàn)狀，總結(jié)出了影響Logo檢測(cè)與識(shí)別在實(shí)際應(yīng)用中存在的問(wèn)題。其次，研究和實(shí)現(xiàn)了靜態(tài)圖像中Logo的檢測(cè)。為了盡量減少成像條件差帶

2、來(lái)的不利影響，根據(jù)自然拍攝條件下的圖像的特點(diǎn)，加上圖像中Logo的視覺(jué)顯著的特點(diǎn)，對(duì)圖像先進(jìn)行預(yù)處理，從而突出了圖像中的Logo；再利用分塊方式，將圖像分成若干個(gè)子區(qū)域圖像，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像中Logo進(jìn)行定位，得到識(shí)別所需的Logo區(qū)域，一定程度上解決了Logo位置的不固定性問(wèn)題。然后研究了Logo的機(jī)器學(xué)習(xí)的識(shí)別方法。根據(jù)本文所要解決的問(wèn)題，提取了形狀特征，并利用SVM算法來(lái)實(shí)現(xiàn)了Logo的識(shí)別。最后基于Matlab開(kāi)發(fā)平臺(tái)和L