[发明专利]一种基于卷积神经网络与尺度不变特征变换的商标检索方法以及装置在审
| 申请号： | 201910259887.9 | 申请日： | 2019-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN109978067A | 公开（公告）日： | 2019-07-05 |
| 发明（设计）人： | 谭智峰;李林 | 申请（专利权）人： | 北京市天元网络技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06F16/55 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100193 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开是关于一种基于卷积神经网络与尺度不变特征变换的商标检索方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：通过爬虫在网络上爬取第一预设数量的全类别商标图像，建立商标图像数据库；将所述商标图像数据库中全类别商标图像分别进行基于卷积神经网络的训练、验证及测试，提取出卷积神经网络特征；确定商标图像的关键点及兴趣点方向，并通过商标图像描述符计算提取出尺度不变特征；将卷积神经网络特征与尺度不变特征首尾拼接，得到商标图像的融合特征；通过计算所述商标图像的融合特征与所述商标图像数据库中商标图像的特征向量的欧式距离判断相似度。本公开通过多种商标图像特征融合对比的方式实现商标的更准确识别。 | ||
| 搜索关键词： | 商标图像 卷积神经网络 尺度 数据库 商标检索 特征变换 描述符计算 存储介质 电子设备 欧式距离 首尾拼接 特征融合 特征向量 爬虫 关键点 相似度 兴趣点 融合 预设 测试 验证 商标 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络与尺度不变特征变换的商标检索方法，其特征在于，所述方法包括：建立商标图像数据库步骤，通过爬虫在网络上爬取第一预设数量的全类别商标图像，建立商标图像数据库；卷积神经网络特征提取步骤，将所述商标图像数据库中的第一预设数量的全类别商标图像切分为训练集、验证集及测试集，分别进行基于卷积神经网络的训练、验证及测试，提取出卷积神经网络特征；尺度不变特征提取步骤，确定商标图像的关键点及兴趣点方向，并通过商标图像描述符计算提取出尺度不变特征；融合特征生成步骤，将卷积神经网络特征与尺度不变特征首尾拼接，得到商标图像的融合特征；融合特征对比步骤，通过计算所述商标图像的融合特征与所述商标图像数据库中商标图像的特征向量的欧式距离判断相似度。
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