摘要
商标是商品的重要标识,代表着商品的质量与生产厂家的信誉,因而商标的自动识别具有重大意义和广泛的应用前景.在各种识别算法中,最为关键的是目标特征提取,由于矩特征具有较好的不变特性而得到普遍应用.为此,本文将采用Hu修正不变矩对商标图像进行形状特征提取,并利用最小距离分类器来进行特征匹配,以此为基础对商标进行识别.仿真实验表明该方法不但满足不变矩的特征,而且还具有较高的识别率,有利于商标识别.
Trademark is an important symbol of goods,represents the quality of the goods and the manufacturer＇s reputation.So,automatic recognition of trademark has a wide range of application prospects.In target recognition algorithm,the most critical is to extract the target feature.Because of the moment feature has better invariant characteristics,it is widely used.In this paper we use Hu modified invariant moment and the minimum distance classifier for trademark recognition,the experimental results show that the modified invariant moment has higher recognition rate than the original Hu moments and is conducive to trademark recognition.
出处
《华中师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2014年第2期182-185,共4页
Journal of Central China Normal University：Natural Sciences
基金
国家自然科学基金青年基金项目(61201447)
河南省基础与前沿技术研究计划项目(102300410266
122300410287)
河南省科技创新杰出人才计划项目(134200510025)
河南省教育厅科学技术研究重点项目(13A520367)
河南省高等学校青年骨干教师资助计划项目
郑州市科技计划项目(121PPTGG362-12
131PPTGG411-8)
郑州轻工业学院校级青年骨干教师培养对象资助计划项目(XGGJS02)
关键词
商标识别
修正矩
最小距离
特征提取
rrademark recognition
modified moment
minimum distance
feature extraction
