[发明专利]一种基于词袋模型的Logo识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于词袋模型的Logo识别方法，其特征是，包括以下步骤：

获取含有Logo信息的图像并对其进行处理；

检测处理后的图像中Logo的位置信息；

根据Logo的位置信息从图像中截取含有Logo的图块；

对含有Logo的图块进行识别。

2.根据权利要求1所述的基于词袋模型的Logo识别方法，其特征是，所述获取含有Logo信息的图像并对其进行处理的步骤包括：

获取含有Logo信息的图像，并对其进行显著性标注，将显著性标注后的图像保存，返回显著性标注后的图像的路径；

将显著性处理后的图像进行自适应阈值二值化操作，将二值化操作后的图像保存，返回二值化操作后的图像路径。

3.根据权利要求1所述的基于词袋模型的Logo识别方法，其特征是，所述根据Logo的位置信息从图像中截取含有Logo的图块的步骤包括：

获取处理后的图像中各个轮廓最小外接矩形，得到含有信息的图块的坐标位置信息；

根据图块的坐标位置信息从处理后的图像中截取含有信息的图块，生成多个图块；

用事先训练好的随机森林分类器判断每个图块是否为含有Logo的图块，从而识别出含有Logo的图块。

4.根据权利要求1所述的基于词袋模型的Logo识别方法，其特征是，所述对含有Logo的图块进行识别的步骤包括：

基于图像的纹理构成将含有Logo的图块划分为含字符型Logo的图块和含非字符型型Logo的图块；

针对含字符型Logo的图块，采用OCR识别方法对含有Logo的图块中的字符进行识别，得到字符串，将字符串与已知Logo名称进行匹配，如果匹配成功，则输出字符串，本次Logo识别完毕；

针对含非字符型型Logo的图块，采用视觉词袋模型对含非字符型Logo的图块进行检索，提取含非字符型Logo的图块的SIFT、SURF、HOG特征，并将其形成视觉词汇，对视觉词汇进行聚类运算，将运算后的视觉词汇与已知Logo的视觉词汇进行比较，如果汉明距离小于5，则判定为可能匹配的Logo；否则，判定为不是此Logo；输出所有可能匹配的Logo，本次Logo识别完毕。

5.根据权利要求1所述的基于词袋模型的Logo识别方法，其特征是，所述将含有Logo的图块划分为含字符型Logo的图块和含非字符型型Logo的图块的步骤包括：

采用OCR识别方法对含有Logo的图块中的字符进行识别，如果识别结果的置信度大于80％，且识别结果在已知Logo名称集中，则判定该含有Logo的图块为含字符型Logo的图块；否则判定为含非字符型Logo的图块。

6.一种基于词袋模型的Logo识别系统，其特征是，该系统包括：

Logo检测定位模块，被配置为获取含有Logo信息的图像，并对图像进行显著性处理和自适应阈值二值化操作，检测处理后的图像中Logo的位置信息，根据Logo的位置信息从处理后的图像中截取含有Logo的图块；

Logo类型分类模块，被配置为将含有Logo的图块划分为含字符型Logo的图块和含非字符型型Logo的图块；

Logo识别模块，被配置为分别对含字符型Logo的图块和含非字符型型Logo的图块进行识别。

7.根据权利要求6所述的基于词袋模型的Logo识别系统，其特征是，所述Logo分类模块是基于图像的纹理构成将Logo检测定位模块得到含有Logo的图块分类成含字符型Logo的图块和含非字符型型Logo的图块。

8.根据权利要求6所述的基于词袋模型的Logo识别系统，其特征是，所述Logo分类模块采用OCR识别方法对含有Logo的图块中的字符进行识别，如果识别结果的置信度大于80％，且识别结果在已知Logo名称集中，则判定该含有Logo的图块为含字符型Logo的图块；否则判定为含非字符型Logo的图块。