论文部分内容阅读
为了提高体育商标识别的正确率,针对传统模型识别效果差的不足,提出基于神经网络的体育商标识别模型。采用Canny算子对体育商标的边缘进行检测,提取不同类型特征,然后采用神经网络对每一种特征分别建立体育商标识别模型,得到相应的识别结果,采用支持向量机确定每一种模型识别结果的权值,根据权值得到体育商标的最终识别结果。仿真对比实验结果表明,该模型的体育商标识别正确率达到95%以上,体育商标的识别率要远远低于其他体育商标的识别模型,同时满足体育商标识别的实时性要求。