融合傅里叶描述子和尺度不变特征转换特征的商标检索 |
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引用本文: | 王振海.融合傅里叶描述子和尺度不变特征转换特征的商标检索[J].计算机应用,2011,31(12):3395-3398. |
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作者姓名: | 王振海 |
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作者单位: | 临沂大学 信息学院,山东 临沂 276005 |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目,吉林省科技发展计划项目 |
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摘 要: | 针对传统商标检索算法中全局特征容易造成误检,而局部特征SIFT对轮廓描述能力不强及算法复杂度高的问题,提出了一种融合图像全局特征和局部特征的商标检索算法。其中全局特征反应了图像的整体信息,这些信息可用来较快地建立候选图像库,而局部特征则可以更准确地与候选图像进行匹配。首先提取图像的傅里叶描述子进行初步检索,并按相似度排序,然后在此结果集的基础上对候选图像通过提取SIFT特征进行精确匹配。实验结果表明,该方法既保持了SIFT特征较高的查全率和查准率,优于傅里叶描述子单一特征,而且检索速度比SIFT单一特征显著提高,能很好地应用于商标图像检索系统中。
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关 键 词: | 基于内容的图像检索 商标 傅里叶描述子 尺度不变特征转换 全局特征 局部特征 |
收稿时间: | 2011-06-28 |
修稿时间: | 2011-08-08 |
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