面向Logo识别的合成数据生成方法研究

针对深度学习框架下Logo识别任务中可训练样本稀疏的问题,提出了一种基于上下文的Logo数据合成算法,该算法综合利用了Logo对象内部、Logo周围邻域、Logo与其他对象之间以及Logo所处场景等多种类型的上下文信息指导Logo图像的合成。在Flickr Logos-32数据集上的实验结果显示,所提算法能够在不依赖额外手工标注的前提下,提升Logo识别算法的性能(mA P提升8.5%),验证了该合成算法的有效性。

LOGO识别技术在体育视频图像中的应用

广告LOGO自动检测和识别系统,具有重要的应用价值和商业价值。基于SIFT图像匹配技术,建立了系统模型,给出了系统的工作流程和关键的实现技术。与人工识别相比,识别结果准确,效率较高。

Logo检测与识别技术研究

在Logo种类日益增多的情况下,如何准确地获取其中的有效信息并合理运用所蕴含的价值是一个值得探讨的问题。近年来,随着计算机技术的快速发展,Logo识别技术也得到日益完善并广泛应用在很多领域。在此背景下,本文对Logo检测与识别技术进行深入探讨,旨在识别并提取出Logo中的信息,希望能够为相关研究提供借鉴。