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基于多特征融合的商标图像检索
摘要
商标图像检索是一个极具挑战性的问题。传统的商标图像检索方法往往只考虑图像的颜色和纹理特征，不能很好地描述商标图像的多样性。本文提出了一种基于多特征融合的商标图像检索方法，该方法引入了形状和结构特征，采用了卷积神经网络进行特征提取和多层感知机进行分类。在实验中，我们采用了一个包含5000个商标图像的数据集进行测试，并与已有的商标图像检索方法进行了对比。实验结果表明，所提出的方法比传统方法有更好的检索性能。
关键词：商标图像检索，多特征融合，卷积神经网络，多层感知机
引言
商标是一种重要的知识产权，它是企业的象征和标识。商标图像检索是商标识别技术的重要组成部分，主要是通过把商标图像与已有的商标数据库相比对，来搜索相似或相同的商标图像。商标图像检索在商标注册、商标侵权法律诉讼、品牌管理等方面都有广泛的应用。
传统的商标图像检索方法主要采用颜色和纹理特征进行描述。这些方法在处理物体外观变化较小的情况下表现良好，但在面对货架上出现频率较高的多元化视觉效果时效果较差。商标经常使用文字、图案和图形，各种类型的图案和颜色使得商标识别成为一个挑战性任务。因此，发展一种准确、可靠和高效的商标图像检索方法具有重要意义。
近年来，深度学习在计算机视觉领域得到了广泛应用。卷积神经网络(CNN)是深度学习中最成功的方法之一，它已经在各种任务上获得了优异的性能。此外，多层感知机(MLP)是一种广泛应用于分类问题的人工神经网络，因其高精度和低误报率而受到欢迎。
本文提出了一种基于多特征融合的商标图像检索方法，该方法引入了形状和结构特征，并采用卷积神经网络进行特征提取和多层感知机进行分类。在实验中，我们采用了一个包含5000个商标图像的数据集进行测试，并与已有的商标图像检索方法进行了对比。实验结果表明，所提出的方法比传统方法有更好的检索性能。
方法
本文提出的商标图像检索方法基于多特征融合，主要包括以下步骤：数据集预处理、特征提取、多特征融合和分类。
1.数据集预处理
我们使用了一个包含5000个商标图像的数据集进行实验。在预处理阶段，我们将每张商标图像缩放到统一的大小，然后将其转换为灰度图像。这样做是为了减少计算量和特征提取的复杂性。
2.特征提取
本文提出的商标图像检索方法主要使用了四个特征：颜色特征、纹理特征、形状特征和结构特征。其中，颜色特征和纹理特征是传统的商标图像检索方法中常用的特征，形状特征和结构特征是本文提出的新特征。
（1）颜色特征
颜色是商标图像的一个重要特征。我们使用HSV颜色空间将RGB图像转换为HSV图像，并将H通道划分为16个区间，将S和V通道分别划分为8个区间，计算每个区间的像素数目，以得到商标图像的颜色直方图。这里我们的颜色特征是一个48维的特征向量。
（2）纹理特征
纹理是商标图像的另一个重要特征。我们使用灰度共生矩阵(GLCM)法计算商标图像的纹理特征。具体来说，对于每个商标图像，我们计算出4个方向上的对称GLCM，然后分别计算其对比度、相关性、能量和熵。这里我们的纹理特征是一个16维的特征向量。
（3）形状特征
形状是商标图像的一个重要特征，它可以描述商标的轮廓和外形。我们使用OpenCV库中的函数对商标图像进行轮廓检测，并计算每个商标图像的轮廓面积和轮廓周长。这里我们的形状特征是一个2维的特征向量。
（4）结构特征
结构是商标图像的另一个重要特征，它可以描述商标中文本、图案和图形的关系。我们使用OpenCV库中的函数对商标图像进行形态学操作，并计算每个商标图像的黑色和白色像素占比。这里我们的结构特征是一个2维的特征向量。
3.多特征融合
在多特征融合阶段，我们对上述四个特征进行了融合，得到一个维数为68的特征向量。我们使用了两种融合方法：特征串联和特征相加。在特征串联方法中，我们将所有特征组合成一个长向量。在特征相加方法中，我们将所有特征进行求和。
4.分类
在分类阶段，我们使用多层感知机对商标图像进行分类。我们首先将商标图像特征向量输入到神经网络中，然后对商标图像进行分类。在本文中，我们采用了一个有3个隐藏层的多层感知机。其中，每个隐藏层都有128个神经元。
实验结果
本文采用了一个包含5000个商标图像的数据集进行实验。我们使用了两种融合方法：特征串联和特征相加。我们将数据集随机分成训练集和测试集，其中训练集包含4000个商标图像，测试集包含1000个商标图像。我们使用正确率(Precision)和召回率(Recall)来评价所提出的方法的检索性能。
表1展示了我们提出的方法以及传统方法在数据集上的性能比较。可以看出，所提出的方法比传统方法在数据集上有更好的检索性能。特别是，在采用特征串联方法的情况下，所提出的方法的正确率和召回率都比传统方法的高。
表1.不同方法的性能比较
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