计算机技术与发展2023,Vol.33Issue(11) :162-168.DOI:10.3969/j.issn.1673-629X.2023.11.024

面向检索应用的商标显著性检测方法

Trademark Saliency Detection Method for Image Retrieval

王楠 伍阳停 朱琦赫 李宝安 惠健 王子健
计算机技术与发展2023,Vol.33Issue(11) :162-168.DOI:10.3969/j.issn.1673-629X.2023.11.024

面向检索应用的商标显著性检测方法

Trademark Saliency Detection Method for Image Retrieval

王楠 1伍阳停 2朱琦赫 2李宝安 2惠健 3王子健2
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作者信息

  • 1. 北京信息科技大学 网络文化与数字传播北京市重点实验室,北京 100029;北京信息科技大学 计算机学院,北京 100029
  • 2. 北京信息科技大学 计算机学院,北京 100029
  • 3. 杭州海康威视数字技术有限公司,浙江 杭州 310000
  • 折叠

摘要

商标显著性检测是商标检索的重要前提之一,待申请商标需要商标显著性判断,商标相似或侵权判定也需要对商标显著性特征加以判别.考虑到商标多由图案组成,该文提出了一套面向商标图像的显著性检测方案.首先,基于中国商标数据库内的商标图像抽取、加工并制成商标数据集,搭建商标数据库并陆续开源一批商标显著性检测数据集.基于已有显著性检测框架,开发并评估了多种主流显著性检测算法.结果表明一种适配商标图像的U2-Net深度模型对商标显著性检测效果较好,综合准确率在92%左右,后续还需要深入优化和评测.最后,提出一个面向相似商标检索的显著性检测服务和特征生成解决方案,并开发了相关搜索系统,为后续工业级应用奠定基础.

关键词

商标检索/商标显著性/显著性检测/商标数据集/图像搜索/目标识别/U2-Net

Key words

trademark retrieval/trademark saliency/saliency detection/trademark dataset/image retrieval/object detection/U2-Net

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基金项目

国家自然科学基金(61671070)

北京信息科技大学校科研基金(2021XJJ27)

北京信息科技大学大学生创新创业训练计划(5112210832)

出版年

2023
计算机技术与发展
陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD
影响因子:0.621
ISSN:1673-629X
参考文献量7
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