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基于形状匹配的商标图像检索技术研究的中期报告
本中期报告旨在介绍基于形状匹配的商标图像检索技术研究的研究进展和实现情况。在前期研究的基础上，本文通过对大量商标图像数据的采集和预处理，采用了基于SIFT（ScaleInvariantFeatureTransform）算法和形状上下文匹配算法进行特征提取和匹配。
首先，本文介绍了SIFT算法的原理和特点，该算法通过提取图像的局部特征并进行数量化的表示，可以实现不同尺度的匹配，并且对于旋转和缩放具有一定的鲁棒性。在实验中，我们将SIFT算法应用于商标图像的特征提取，并采用余弦距离的方式进行相似度计算。
其次，针对商标图像的形状特征，本文采用了形状上下文匹配算法。该算法通过描述目标点周围的形状特征，利用统计学习方法实现了形状匹配。我们在实验中采用了边界点提取和形状上下文描述符的计算方法，并使用基于动态规划的匹配策略完成了商标图像的形状匹配任务。
最后，本文使用了多个不同规模的商标数据库进行了实验，测试了基于SIFT算法和形状上下文匹配算法的商标图像检索的效果。实验结果表明，该方法能够准确、高效地完成商标图像的检索任务，具有很好的实用性和推广价值。
未来，我们将继续改善和优化算法，提高检索的准确率和效率，并探索更多的商标图像检索技术，以满足实际需求。