图像中的徽标识别
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有人知道图像标识识别方面的最新学术成果吗?仅当您熟悉此特定主题时,请回答(我自己可以在Google上搜索“徽标识别”,非常感谢)。任何对计算机视觉知识渊博并且已完成对象识别工作的人也欢迎发表评论。

更新 :请参考算法方面(您认为哪种方法合适,本领域的论文,对于现实世界的数据是否应该工作(并且已经过测试),效率方面的考虑),而不是技术方面(使用的编程语言或是否与OpenCV一起使用...)在图像索引和基于内容的图像检索方面的工作也可以提供帮助。

参考资料:
Stack Overflow
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共 4 个回答
高赞 时间 活跃

您可以在此处尝试使用SIFT等本地功能: http : //en.wikipedia.org/wiki/Scale-invariant_feature_transform

它应该起作用,因为徽标形状通常是恒定的,因此提取的特征应匹配得很好。

工作流程将如下所示:

  1. 检测拐角(例如,Harris拐角检测器)-对于耐克徽标,它们有两个尖锐的末端。

  2. 计算描述符(如SIFT-128D整数向量)

  3. 在训练阶段记住他们;在匹配阶段,为训练过程中获得的数据库中的每个特征找到最近的邻居。最后,您有一组匹配项(其中一些可能是错误的)。

  4. 使用RANSAC找出错误的匹配项。这样,您将获得描述从理想徽标图像到找到徽标的转换的矩阵。根据设置,您可以允许不同类型的变换(仅平移,平移和旋转,仿射变换)。

Szeliski的书有一章(4.1)关于局部特征。 http://research.microsoft.com/en-us/um/people/szeliski/Book/

聚苯乙烯

  1. 我以为您想在照片中找到徽标,例如找到所有百事可乐的广告牌,以免它们变形。如果您需要在屏幕上找到电视频道徽标(这样就不会旋转和缩放比例),则可以更轻松地完成操作(模式匹配等)。

  2. 常规SIFT不考虑颜色信息。由于徽标通常具有恒定的颜色(尽管确切的颜色取决于闪电和照相机),所以您可能希望以某种方式考虑颜色信息。

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对此进行了研究:体育视频数据库中的商标匹配和检索获得了该文件的PDF: http ://scholar.google.it/scholar?cluster=9926471658203167449&hl=zh-CN&as_sdt =2000

我们使用SIFT作为商标和图像描述符,并使用归一化阈值匹配来计算模型与图像之间的距离。在我们的最新工作中,我们已经能够使用元模型极大地减少计算量,从而创建了评估同一商标的不同版本中存在的SIFT点的相关性的方法。

我想说,由于当前使用的电视标准的视觉质量非常差,因此与视频相比,处理视频要比处理照片更难。

马可

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我们致力于真实世界图像中的徽标检测/识别。我们还创建了一个数据集FlickrLogos-32 ,并使其公开可用,包括数据,基本情况和评估脚本。

在我们的工作中,我们将徽标识别视为检索问题,以简化多类别识别并允许此类系统轻松扩展到许多(例如数千个)徽标类别。

最近,我们开发了一种称为Bundle min-Hashing的捆绑技术,该技术将多个局部特征的空间配置聚合为高度独特的特征束。捆绑包表示可用于检索和识别。有关徽标检测,请参见以下示例热图:

在此处输入图片说明在此处输入图片说明

您将在论文[1] [2]中找到有关该方法的内部操作,该方法的潜在应用,其性能的实验的更多详细信息,当然还有许多相关工作的参考。

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我参与了一个项目,我们必须做一些非常相似的事情。最初,我尝试通过此软件使用Haar Training技术

OpenCV的

它有效,但不是满足我们需求的最佳解决方案。我们的原始图片(我们在其中寻找徽标的图片)是固定大小的,仅包含徽标。因此,我们能够使用已知匹配良好的cvMatchShapes并比较返回的值以认为匹配良好。

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