【摘 要】
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在面向印刷品图像安全应用的信息服务平台中,首先需要对用户上传的商品包装图像进行基于图像分类与目标定位的商标检测操作,接着经过图像校正等处理步骤获得标准图像,再将标
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在面向印刷品图像安全应用的信息服务平台中,首先需要对用户上传的商品包装图像进行基于图像分类与目标定位的商标检测操作,接着经过图像校正等处理步骤获得标准图像,再将标准图像上传至云端分析安全信息。其中图像分类与目标定位技术是商标检测服务的关键技术,分类和定位的速度与精度直接影响用户体验。由于实际应用场景中的商标样式多样、背景复杂且受到光照、遮挡和模糊等众多因素的影响,商标检测算法研究的机遇与挑战并存。本论文主要工作内容如下:1)构建了83类的商标图像分类识别数据集DDlogos,选取了VGGnet16和Res Net50来对自定义的商标数据集DDlogos进行训练学习,测试得到83类商标数据平均准确率使用VGGnet16网络为98.24%,使用Res Net50网络为99.91%。2)构建了24类的商标图像目标检测数据集DDlogos-OD,在基于候选区域的目标检测算法中选用了Faster R-CNN与其延伸网络Mask R-CNN来对自定义的商标数据集DDlogos-OD进行训练学习,通过对测试结果分析发现Mask R-CNN检测精度与检测速率均优于Faster R-CNN。接着在基于回归方法的目标检测算法中选用了SSD和YOLO系列算法对自定义的商标数据集DDlogos-OD进行训练学习,测试结果表明,YOLOv3检测精度最高,且其检测速度为Mask R-CNN的两倍。3)最后本论文归纳总结了图像分类与目标定位网络结构所用数据集构建方法,形成了制作标准数据集的工具,并构建了基于混合网络的商标检测系统,介绍了完整的商标检测系统的框架与系统运行界面,其选用Res Net50用于商标图像分类识别任务,选用Mask R-CNN和YOLOv3来完成商标目标检测任务。本论文研究内容在商标检测服务的实际工程应用中取得了良好的效果。
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