基于多尺度特征变换与颜色相关性的商标检索算法

目的 提出一种快速有效的商标注册相似性检查方法，以解决当前基于SIFT的商标检索系统易出现漏检、误检，导致检索精度不高的问题。方法 首先，利用SIFT进行尺度空间创建，并检测商标的特征关键点，通过确定关键点的主方向，可得到具有旋转、缩放、平移、视图变化不变性的图像形状特征描述符。随后，根据像素与其邻域的颜色和空间位置，定义一种改进的颜色相关性，为了有效避免不同商标可能具有相似的颜色特征，对不同的颜色赋予一个权重因子，从而得到一个反映颜色空间相关性与颜色排布疏密度的颜色特征。然后，将SIFT与颜色相关特征向量进行加权组合，并根据实际过程中占主导作用的特征来改变权重。最后，根据加权组合特征，引入马氏距离对查询商标与数据库商标进行相似度量，输出检索商标。结果 实验结果表明，与当前先进的商标检索系统对比，所提算法具有更高的检索准确性与效率。结论 所提算法具有良好的检索准确率与鲁棒性，在商标注册等领域具有一定的实用价值。

Trademark Retrieval Algorithms Based on SIFT and Color Correlation