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基于上下文依赖的标志匹配识别系统综述

摘要

在本文中，我们提出了一个图像和视频中的标志检索框架。来自Flickr、YouTube等公司、机构、个人和社会系统的可视化数据的广泛应用是为了传播和分享图像和视频。在处理被噪声损坏或受到任何变换的图像的视觉数据时，存在几个问题，并且其匹配logo的准确性是目前正在出现的一些研究问题。为了克服这些问题，我们提出了一种新的基于上下文依赖的相似度分类算法，该算法提高了标识匹配的准确性和计算时间。本文提出了在品牌广告和监控应用中具有重要意义的标志匹配与识别的设计。它可以发现标识的不当使用或未经授权的使用。参考标志和测试图像被视为局部特征(兴趣点、区域等)的星座，并通过最小化能量函数混合进行匹配:1)测量特征匹配质量的保真项2)捕获特征共现/几何形状的邻域准则3)控制匹配解决方案平滑度的正则化项。上下文是兴趣点的集合，通过创建上下文相关相似矩阵来寻找两幅图像之间的兴趣点对应关系，从而实现logo检测。

骨。Prachi Jivan Dikey

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