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基于內(nèi)容的商標(biāo)圖像檢索研究 版權(quán)信息
- ISBN：9787568929158
- 條形碼：9787568929158 ; 978-7-5689-2915-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于內(nèi)容的商標(biāo)圖像檢索研究 內(nèi)容簡介
隨著目前商標(biāo)注冊數(shù)量的急劇上升和圖像數(shù)據(jù)庫技術(shù)在眾多領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，對商標(biāo)管理提出了更高的要求，基于內(nèi)容的圖像檢索方法為解決該問題提供了有效途徑。本書包括緒論、基于內(nèi)容的圖像檢索相關(guān)技術(shù)研究、基于距離分布信息熵的商標(biāo)圖像檢索、基于歸一化單元轉(zhuǎn)動慣量特征商標(biāo)圖像檢索、基于區(qū)域方向信息熵的商標(biāo)圖像檢索等內(nèi)容，書中針對基于Sift特征的圖像檢索方法對于有些形狀及其相似，顏色差異較大但違反商標(biāo)“獨(dú)特性”的商標(biāo)圖像容易出現(xiàn)漏檢問題，提出了基于Sift和角點(diǎn)特征的商標(biāo)圖像檢索算法。
基于內(nèi)容的商標(biāo)圖像檢索研究 目錄
第1章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 基于內(nèi)容的多媒體檢索
1.2.1 多媒體內(nèi)容分析
1.2.2 多媒體內(nèi)容描述接口MPEG.7
1.2.3 多媒體框架標(biāo)準(zhǔn)MPEG.21
1.3 基于內(nèi)容的圖像檢索
1.3.1 圖像檢索的基本框架
1.3.2 圖像檢索的應(yīng)用領(lǐng)域
1.3.3 圖像檢索的主要方式
1.4 基于內(nèi)容的商標(biāo)圖像檢索
1.4.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.4.2 傳統(tǒng)的商標(biāo)查詢方法
1.4.3 著名的商標(biāo)圖像檢索系統(tǒng)介紹
1.5 本章小結(jié)
第2章 基于內(nèi)容的圖像檢索相關(guān)技術(shù)研究
2.1 商標(biāo)圖像的預(yù)處理
2.1.1 圖像的濾波處理
2.1.2 彩色圖像灰度化
2.1.3 灰度圖像二值化
2.1.4 尺度歸一化
2.2 CBIR中常用的圖像特征
2.3 顏色特征
2.3.1 顏色直方圖
2.3.2 顏色聚合矢量
2.3.3 顏色矩
2.4 紋理特征
2.4.1 傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法
2.4.2 幾何方法
2.4.3 基于模型的方法
2.5 輪廓特征
2.6 形狀特征
2.6.1 邊界表達(dá)
2.6.2 邊界描述
2.6.3 區(qū)域表達(dá)
2.6.4 區(qū)域描述
2.7 其他特征
2.8 圖像檢索性能的評價(jià)
2.8.1 評價(jià)準(zhǔn)則A
2.8.2 評價(jià)準(zhǔn)則B
2.8.3 評價(jià)準(zhǔn)則C
2.9 人機(jī)接口及相關(guān)反饋
2.9.1 友好的人機(jī)交互接口
2.9.2 相關(guān)反饋
2.10 本章小結(jié)
第3章 基于距離分布信息熵的商標(biāo)圖像檢索
3.1 二值商標(biāo)圖像
3.2 巨離分布信息熵
3.2.1 目標(biāo)區(qū)域的提取
3.2.2 信息熵
3.2.3 區(qū)域劃分
3.2.4 相似性度量
3.2.5 算法總結(jié)
3.3 CBIR性能評價(jià)準(zhǔn)則
3.3.1 用戶評價(jià)
3.3.2 指標(biāo)評價(jià)
3.3.3 圖表表示
3.4 實(shí)驗(yàn)對比結(jié)果
3.5 本章小結(jié)
第4章 基于歸一化單元轉(zhuǎn)動慣量特征商標(biāo)圖像檢索
4.1 概述
4.1.1 圖像歸一化轉(zhuǎn)動慣量
4.1.2 幾何不變性分析
4.2 基于歸一化單元轉(zhuǎn)動慣量特征的商標(biāo)圖像檢索
4.2.1 圖像歸一化單元轉(zhuǎn)動慣量特征
4.2.2 相似性度量
4.3 圖像的匹配技術(shù)
4.4 實(shí)驗(yàn)及其結(jié)果
4.4.1 不變性實(shí)驗(yàn)
4.4.2 視覺一致性實(shí)驗(yàn)
4.5 本章小結(jié)
第5章 基于區(qū)域方向信息熵的商標(biāo)圖像檢索
5.1 圖像的主方向
5.2 區(qū)域信息熵
5.2.1 目標(biāo)區(qū)域的提取
5.2.2 區(qū)域劃分
5.2.3 區(qū)域信息熵
5.2.4 相似性度量
5.3 實(shí)驗(yàn)及其結(jié)果
5.3.1 性能指標(biāo)
5.3.2 幾何變形實(shí)驗(yàn)
5.3.3 視覺一致性實(shí)驗(yàn)
5.4 本章小結(jié)
第6章 展望
6.1 研究展望
6.1.1 網(wǎng)絡(luò)檢索
6.1.2 基于語義的檢索(智能檢索)
6.1.3 文字特征和視覺特征的結(jié)合
6.1.4 語義和情感層次的檢索
6.2 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
1.1 研究背景和意義
1.2 基于內(nèi)容的多媒體檢索
1.2.1 多媒體內(nèi)容分析
1.2.2 多媒體內(nèi)容描述接口MPEG.7
1.2.3 多媒體框架標(biāo)準(zhǔn)MPEG.21
1.3 基于內(nèi)容的圖像檢索
1.3.1 圖像檢索的基本框架
1.3.2 圖像檢索的應(yīng)用領(lǐng)域
1.3.3 圖像檢索的主要方式
1.4 基于內(nèi)容的商標(biāo)圖像檢索
1.4.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.4.2 傳統(tǒng)的商標(biāo)查詢方法
1.4.3 著名的商標(biāo)圖像檢索系統(tǒng)介紹
1.5 本章小結(jié)
第2章 基于內(nèi)容的圖像檢索相關(guān)技術(shù)研究
2.1 商標(biāo)圖像的預(yù)處理
2.1.1 圖像的濾波處理
2.1.2 彩色圖像灰度化
2.1.3 灰度圖像二值化
2.1.4 尺度歸一化
2.2 CBIR中常用的圖像特征
2.3 顏色特征
2.3.1 顏色直方圖
2.3.2 顏色聚合矢量
2.3.3 顏色矩
2.4 紋理特征
2.4.1 傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法
2.4.2 幾何方法
2.4.3 基于模型的方法
2.5 輪廓特征
2.6 形狀特征
2.6.1 邊界表達(dá)
2.6.2 邊界描述
2.6.3 區(qū)域表達(dá)
2.6.4 區(qū)域描述
2.7 其他特征
2.8 圖像檢索性能的評價(jià)
2.8.1 評價(jià)準(zhǔn)則A
2.8.2 評價(jià)準(zhǔn)則B
2.8.3 評價(jià)準(zhǔn)則C
2.9 人機(jī)接口及相關(guān)反饋
2.9.1 友好的人機(jī)交互接口
2.9.2 相關(guān)反饋
2.10 本章小結(jié)
第3章 基于距離分布信息熵的商標(biāo)圖像檢索
3.1 二值商標(biāo)圖像
3.2 巨離分布信息熵
3.2.1 目標(biāo)區(qū)域的提取
3.2.2 信息熵
3.2.3 區(qū)域劃分
3.2.4 相似性度量
3.2.5 算法總結(jié)
3.3 CBIR性能評價(jià)準(zhǔn)則
3.3.1 用戶評價(jià)
3.3.2 指標(biāo)評價(jià)
3.3.3 圖表表示
3.4 實(shí)驗(yàn)對比結(jié)果
3.5 本章小結(jié)
第4章 基于歸一化單元轉(zhuǎn)動慣量特征商標(biāo)圖像檢索
4.1 概述
4.1.1 圖像歸一化轉(zhuǎn)動慣量
4.1.2 幾何不變性分析
4.2 基于歸一化單元轉(zhuǎn)動慣量特征的商標(biāo)圖像檢索
4.2.1 圖像歸一化單元轉(zhuǎn)動慣量特征
4.2.2 相似性度量
4.3 圖像的匹配技術(shù)
4.4 實(shí)驗(yàn)及其結(jié)果
4.4.1 不變性實(shí)驗(yàn)
4.4.2 視覺一致性實(shí)驗(yàn)
4.5 本章小結(jié)
第5章 基于區(qū)域方向信息熵的商標(biāo)圖像檢索
5.1 圖像的主方向
5.2 區(qū)域信息熵
5.2.1 目標(biāo)區(qū)域的提取
5.2.2 區(qū)域劃分
5.2.3 區(qū)域信息熵
5.2.4 相似性度量
5.3 實(shí)驗(yàn)及其結(jié)果
5.3.1 性能指標(biāo)
5.3.2 幾何變形實(shí)驗(yàn)
5.3.3 視覺一致性實(shí)驗(yàn)
5.4 本章小結(jié)
第6章 展望
6.1 研究展望
6.1.1 網(wǎng)絡(luò)檢索
6.1.2 基于語義的檢索(智能檢索)
6.1.3 文字特征和視覺特征的結(jié)合
6.1.4 語義和情感層次的檢索
6.2 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
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