【摘 要】
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为了解决商标图像检索时,由于图像抽象性和复杂性的特点所带来检索时的＂语义鸿沟＂问题,提出一种基于深度学习的商标图像检索方法。由于深度学习技术在图像识别和图像分类技术中
【机 构】
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福建师范大学医学光电科学与技术教育部重点实验室福建省光子技术重点实验室
【基金项目】
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福建省科技厅工业高校产学合作项目(2013H6008)
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为了解决商标图像检索时,由于图像抽象性和复杂性的特点所带来检索时的＂语义鸿沟＂问题,提出一种基于深度学习的商标图像检索方法。由于深度学习技术在图像识别和图像分类技术中有着优秀表现,因此我们利用它来解决商标图像检索时遇到的一系列问题。本文还改进了拓展查询算法,并利用它优化检索系统。首先,我们利用商标图像的特征构建了一个多类别的商标图像数据集。其次,利用商标图像库训练一个稳定的AlexNet卷积神经网络模型,并构建商标图像特征库。接着,利用训练好的网络模型提取输入商标的深层语义特征并通过距离函数进行相似性度量
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