Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Nhận dạng logo sử dụng Naïve Bayes Nearest Neighbor và đặc trưng DSIFT

Bài báo này trình bày một phương pháp nhận dạng logo trong ảnh sử dụng giải thuật naïve bayes nearest neighbor và đặc trưng Dense Scale Invariant Feature Transform. | TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC TRÀ VINH số 24 THÁNG 12 NĂM 2016 NHẬN DẠNG LOGO sử DỤNG NAIVE BAYES NEAREST NEIGHBOR VÀ ĐẶC TRƯNG DSIFT Võ Thành c1 Tóm tắt - Ngày nay logo được xem là thương hiệu gắn liền với doanh nghiệp. Vì vậy nhận dạng logo là bài toán rất được quan tâm trong xử lý ảnh. Bài báo này trình bày một phương pháp nhận dạng logo trong ảnh sử dụng giải thuật Naive Bayes Nearest Neighbor NBNN và đặc trưng Dense Scale Invariant Feature Transform DSIFT . Trước tiên chúng tôi sử dụng Cascades of Boosted với tập đặc trưng Haar-like để dò tìm logo trong ảnh đầu vào. Tiếp theo chúng tôi áp dụng giải thuật NBNN để nhận dạng logo với đặc trưng DSIFT. Tập dữ liệu thực nghiệm được thu thập từ Internet. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp đề xuất đạt được độ chính xác cao. Hơn nữa phương pháp đề xuất đơn giản hiệu quả và có thời gian thực hiện nhanh phù hợp với các hệ thống nhận dạng logo yêu cầu tính thời gian thực. Từ khóa Nhận dạng logo đặc trưng SIFT đặc trưng DSIFT NBNN. Abstract - Nowadays logo is a trademark associated with company. Therefore logo recognition is one of the great interest issues in image processing. This paper presents a method for logo recognition in the input image by using Naive Bayes Nearest Neighbor NBNN algorithm and Dense Scale Invariant Feature Transform DSIFT feature. Firstly we use Cascades of Boosted with a set of Haar-like features to detect the logo over the input image. Then NBNN algorithm is employed to recognize the logo with DSIFT feature. Dataset is downloaded from Internet. The experimental results showed that this method achieved higher accuracy. Furthermore it is extremely simple efficient with less execution time and suitable to real-time logo recognition systems. 1Khoa Kỹ thuật và Công nghệ Trường Đại học Trà Vinh Ngày nhận bài 22 4 2016 ngày nhận kết quả bình duyệt 22 11 2016 ngày chấp nhận đăng 20 12 2016 Keywords Logo recognition SIFT feature DSIFT feature NBNN. I. Giới thiệu Trong nền kinh tế thị trường ngày .