基于泽尼克矩耦合颜色空间加权度量的商标检索算法.docx

基于泽尼克矩耦合颜色空间加权度量的商标检索算法
基于泽尼克矩耦合颜色空间加权度量的商标检索算法
摘要：商标检索是一项重要而挑战性的任务，关键在于如何准确快速地找到与查询商标相似度高的目标商标。针对传统商标检索算法在颜色特征提取和相似度度量方面的不足，本文提出了一种基于泽尼克矩耦合颜色空间加权度量的商标检索算法。该算法将泽尼克矩耦合颜色空间加权度量应用于商标颜色特征提取和相似度计算中，提高了商标检索的准确性和效率。
1.引言
商标是企业的重要形象和品牌标识，商标检索是商标保护和商标检测的重要手段。传统商标检索算法主要基于颜色、形状和纹理等特征进行相似度计算，但存在颜色特征提取和相似度度量不准确的问题。因此，如何提高商标检索的准确性和效率成为研究的重点之一。
2.相关工作
2.1泽尼克矩
泽尼克矩是图像中多个颜色通道的统计特征，能够综合反映图像的梯度信息。泽尼克矩能够准确描述图像的纹理特征，在图像检索和识别中得到了广泛的应用。
2.2耦合颜色空间
耦合颜色空间是将多个颜色通道进行融合，形成新的特征向量表示。耦合颜色空间能够综合不同颜色通道的信息，提高图像的表达能力，从而改善图像检索和识别的性能。
3.方法
本文提出的商标检索算法主要包括颜色特征提取和相似度计算两个步骤。
3.1颜色特征提取
首先，将商标图像转换为耦合颜色空间，获得多个耦合颜色通道。然后，利用泽尼克矩计算每个耦合颜色通道的统计特征。最后，将各个通道的泽尼克矩特征进行融合，得到最终的颜色特征表示。
3.2相似度计算
对于查询商标和目标商标，分别计算它们的颜色特征表示。然后，利用泽尼克矩耦合颜色空间加权度量计算它们之间的相似度。由于耦合颜色空间能够综合不同颜色通道的信息，加权度量能够平衡不同颜色通道对相似度的贡献，提高相似度计算的准确性。
4.实验与结果
为了评估所提出的商标检索算法的性能，我们在包含大量商标图像的数据集上进行了实验。实验结果表明，所提出的算法在商标检索任务上具有较高的准确性和效率。与传统商标检索算法相比，所提出的算法在相似度计算中能够更好地利用颜色信息，提高了商标检索的准确性。
5.结论
本文提出了一种基于泽尼克矩耦合颜色空间加权度量的商标检索算法。实验结果表明，该算法在商标检索任务上具有较高的准确性和效率。未来的工作可以进一步优化相似度计算方法，同时考虑其他特征如形状和纹理，提高商标检索的综合性能。
参考文献：
[1]ZengQ,WangQ,ShiG,etal.ImageretrievalbasedonZernikemomentsincoupledcolorspace[J].ScienceChinaInformationSciences,2012,55(10):2432-2440.
[2]DingW,ZhangH,CaoX,etal.CoupledcolorspaceZernikemomentsforshaperecognition[C]//Proc.of2012Int.Conf.onWaveletAnalysisandPatternRecognition.IEEE,2012:1701-1704.