基于SVM的文字商标检测

• 作者: 陈艳琴
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能 文字商标检测 机器学习 边缘检测
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 149-151,170
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 3789字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2013.01.050

摘要

随着电子商务的兴起,越来越多的不法厂商和店家常常会有商标侵权事件,而商标中文字型商标占了很大的比重,从图片中查找出文字商标可以借鉴一些文字检测的方法.但是相对于后期加在图片上的文字来说,检测文字商标更为复杂,它是处于各种不同场景图片中,常常出现在复杂的背景上,其大小、方向、颜色都是千变万化的.本文提出了一种新的文字商标检测的算法,本算法结合了基于边缘检测的粗定位模版和SVM分类器的优势,相比于传统方法,本文提出的方法提高了文字商标检测的准确率,同时由于使用了二级过滤方法,所以算法的时间复杂度比单纯利用机器学习的方法有了很大提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈艳琴	北京邮电大学软件学院	1	6	1.0	1.0