【摘 要】
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近年来,随着计算机视觉技术的不断发展和日益普及,目标检测与识别技术在医疗卫生、国民教育、城市交通等诸多方面显示出其便利性和优越性。目标检测与识别技术在现实生活中也有很多应用。同时,在版权侵权检测、上下文广告投放、社交媒体品牌相关统计的自动计算、增强现实等图像中,Logo是企业信息和Logo识别的重要标志,但传统算法的性能和效率还远远不能满足要求能够满足这些应用。随着人工智能的发展,深度学习已成为近
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近年来,随着计算机视觉技术的不断发展和日益普及,目标检测与识别技术在医疗卫生、国民教育、城市交通等诸多方面显示出其便利性和优越性。目标检测与识别技术在现实生活中也有很多应用。同时,在版权侵权检测、上下文广告投放、社交媒体品牌相关统计的自动计算、增强现实等图像中,Logo是企业信息和Logo识别的重要标志,但传统算法的性能和效率还远远不能满足要求能够满足这些应用。随着人工智能的发展,深度学习已成为近年来人工智能领域的重大突破之一。目前,卷积神经网络(CNN)方法在图像分类、人脸识别、行人检测等方面取得了显著的效果,得到了广泛的应用。虽然文献中传统的标识检测与识别技术大多是基于单个标识的,但本文主要研究的是基于深度学习的目标检测与识别方法,以社会网络中的计算机品牌标识作为切入点进行检测与识别。本论文主要包括两个方面:第一方面是对现有的公共标志识别和识别数据集进行研究回顾和检验,发现有些数据库不满足我们的研究需求和具体要求,使用FlickrTechLogos-5数据库上的手动标注工具来做所需的处理,其中包括五类电脑品牌标识。我们用网络爬虫下载适合我们研究的图片。第二个方面集中研究了三类研究和比较算法,并进行了近年来使用的相关实验。我们使用Caffe和Tensorflow这两种深度学习框架来进行网络训练、优化调谐、提高识别精度和获得更好的训练模型。最后,本文总结了基于FlickrTechLogos-5数据集的三种检测识别算法的不同应用场景。更快的R-CNN显示了更好的性能和优势,在标志检测和识别与更平衡的结果。
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