一种商标图像识别方法

摘要

本发明提供一种商标图像识别方法，包括以下步骤：准备待识别商标的训练样本，提取其局部特征并进行聚类和量化；利用互信息进行特征选择；对测试图像提取与训练样本相同的局部特征，并利用之前得到的聚类中心对局部特征进行量化；利用特征选择保留下来的特征对测试图片的关键点进行过滤，然后对测试图片和正样本进行关键点匹配；利用空间拓扑关系对匹配进行约束，去除错误匹配的关键点对，统计配点对中不同视觉词的数目作为测试图像与正样本的相似度；根据相似度大小确定测试图像是否包含该商标。本发明从过滤不相关特征点和消除错误匹配两个方面进行考虑，它们之间是一种互补的关系，能够相互促进，从而更好地提高商标识别准确率。

主权项

一种商标图像识别方法，包括以下步骤：(1)使用待识别商标的训练样本，提取训练样本的局部特征，对局部特征进行聚类和量化；(2)利用互信息对训练样本进行特征选择，过滤掉大部分与商标不相关的关键点；(3)对测试图像提取与训练样本相同的局部特征，并利用之前得到的聚类中心对局部特征进行量化；(4)利用特征选择保留下来的特征对测试图片的关键点进行过滤，然后对测试图片和商标正样本进行关键点匹配，得到初始匹配点对；(5)对每对匹配点，将匹配的关键点作为中心点，找到图像中离中心点最近的k个关键点，然后对这k个关键点各添加一个关于中心点的对称点，对称点的视觉词编号为原始点视觉词编号的相反数；(6)以中心点为坐标原点，对所有2k个关键点按顺时针方向进行排序，得到循环序列；(7)对得到的两个循环序列求最长公共子序列，用最长公共子序列长度与原始序列长度的比值作为两个中心点的匹配度，如果匹配度小于阈值，则认为它们是误匹配，将其从匹配点对中剔除；(8)统计最终保留下来的匹配点对中不同视觉词的数目作为测试图像与正样本的相似度；(9)计算测试图像与待识别商标的所有正样本的最大相似度，根据相似度大小确定测试图像是否包含该商标。