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清华大学学报（自然科学版） 2007年第10期47卷 1709-1712页

作者：郑有志覃征侯晓东邹玲清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学软件学院北京100084

匹配是实现图像分类的关键问题,由于匹配问题的复杂性,目前还没有一个较好的解决办法。该文提出了一种基于Fourier变换和信息熵相结合的匹配算法,对logo的分类问题进行了研究。通过Fourier变换在图像的频域中找到最佳匹配,使用相关度阈... 详细信息

匹配是实现图像分类的关键问题,由于匹配问题的复杂性,目前还没有一个较好的解决办法。该文提出了一种基于Fourier变换和信息熵相结合的匹配算法,对logo的分类问题进行了研究。通过Fourier变换在图像的频域中找到最佳匹配,使用相关度阈值与信息熵差比作为衡量标准。实验中选取了大量商品图像对logo匹配问题中查准率和查全率进行了统计分析。实验结果表明,当选取适当相关度阈值与信息熵差比的情况下,该算法能有效提高商品图像按logo的分类效果。

关键词：图像匹配 logo分类 Fourier变换信息熵

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基于深度学习的logo图像的分类及检测

基于深度学习的LOGO图像的分类及检测

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作者：王静山东师范大学

学位级别：硕士

随着计算机行业的不断发展,图像分类和目标检测技术已经在学校教育、城市交通、医疗卫生和消费娱乐等多个领域表现出优势。在消费娱乐领域,商品logo图像数据大规模增长,研究者对电商平台中海量商品数据做出大量的相关视觉处理,为logo分... 详细信息

随着计算机行业的不断发展,图像分类和目标检测技术已经在学校教育、城市交通、医疗卫生和消费娱乐等多个领域表现出优势。在消费娱乐领域,商品logo图像数据大规模增长,研究者对电商平台中海量商品数据做出大量的相关视觉处理,为logo分类与检测技术供了多样化的应用环境。常见的应用有侵权检测、商业广告分析、个性化商品推荐以及智慧交通标志识别,侵权检测是通过识别图像中的logo来判定假冒伪劣产品;商业广告分析和商品推荐是将社交媒体信息和logo图像分类结合起来实现的;路牌路标判定是通过对logo图像进行检测实现的。互联网中商品种类繁多,品牌层出不穷,适合利用深度学习技术对logo图像进行视觉相关研究。传统的logo分类和检测技术大多以小数据集中图像的单一区域为研究的切入点,因其识别环境简单导致性能偏低。因此,根据现实场景的应用需要,本文以深度学习算法为基础,依次展开logo图像的分类和检测工作。对于仅有标签标注的logo数据,本文首先展开分类相关任务,随着任务的深入和数据集标注完善,进而展开更复杂的检测任务,主要包含以下三个方面:(1)logo分类和检测数据集的构建。现实生活中存在海量的logo图像数据,但是公开的logo数据集存在一些缺点(样本缺乏、较多噪声),成为深度学习算法研究的瓶颈。因此,本课题通过采集数据、清理数据、标注数据和分析数据四个步骤,构建了大规模的logo-2K+分类数据集和logo Det-3K检测数据集,将数据集公开供广大同行使用。(2)logo细粒度分类算法设计与实现。由于类别数量过多,logo数据呈现类间差异小的特点,使得多分类更加具有难度。另外,由于数据集是从现实中收集的,存在目标多尺度、遮挡和背景干扰等现象。因此,本文出一种辨别性区域引导和增强网络,采用自监督的训练方式能够仅在标签信息的监督下,在复杂背景图像中定位出不同尺度的logo区域,然后在区域特征的引导下进行增强,从而构建关键区域多特征集合实现更精准的logo细粒度分类。(3)logo检测算法设计与实现。由于logo图像场景的多样性、商标类别的丰富性、海量商品数据处理的困难性和数据样本的不均衡性,logo检测具有很大的挑战。本文结合图像特点,出logo-Yolo检测算法,以解决多尺度和不均衡等问题,实现更精准的检测效果。具体地,本文首先采用K-means聚类统计方法重新计算logo Det-3K的锚框以选择最佳尺寸,以YOLOv3为特征取框架解决logo图像中多尺度目标的问题,引入Focal Loss分类损失解决样本不平衡的问题,同时引入CIoU loss回归损失以获得更准确的回归结果。综上,针对出的logo分类和检测方案,在本文构建的logo数据集(logo2k+和logo Det3k)和公开的(Openlogo和Flicker-32)数据集上进行了广泛的实验评估,实验结果验证了所方法的有效性和logo数据集的挑战性。本文实验部分充分说明了细粒度分类和检测技术的可行性,为logo图像识别算法的研究奠定了一定的基础。

关键词： logo分类 logo检测深度学习数据集电子商务

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基于ViT的中欧班列集装箱logo图像分类识别研究

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图像与信号处理 2023年第2期12卷 128-135页

作者：刘彦鹏青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛苏州市港航投资发展集团有限公司江苏苏州

随着“一带一路”、长江经济带等国家战略的叠加实施,中国与西方的贸易也呈直线上升的趋势。伴随着中欧班列高质量运行,中欧班列集装箱的分类统计也成为中国对外贸易的一大重点。集装箱上代表着各供应商的logo图像在运输途中会产生褪色... 详细信息

随着“一带一路”、长江经济带等国家战略的叠加实施,中国与西方的贸易也呈直线上升的趋势。伴随着中欧班列高质量运行,中欧班列集装箱的分类统计也成为中国对外贸易的一大重点。集装箱上代表着各供应商的logo图像在运输途中会产生褪色破损情况从而给识别增加了很多的难度。因此,公司为了有效识别各个标识,提出了基于ViT的logo图像分类模型,使用激活函数GELU代替传统的RELU。实验表明,改进后的模型可以很好地分类识别,准确率达到98%,且优于其他的分类模型。

关键词： logo分类 ViT 中欧班列 GELU

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