發(fā)布時間：2021-12-28 17:59

　　在面向印刷品圖像安全應用的信息服務平臺中,首先需要對用戶上傳的商品包裝圖像進行基于圖像分類與目標定位的商標檢測操作,接著經(jīng)過圖像校正等處理步驟獲得標準圖像,再將標準圖像上傳至云端分析安全信息。其中圖像分類與目標定位技術(shù)是商標檢測服務的關(guān)鍵技術(shù),分類和定位的速度與精度直接影響用戶體驗。由于實際應用場景中的商標樣式多樣、背景復雜且受到光照、遮擋和模糊等眾多因素的影響,商標檢測算法研究的機遇與挑戰(zhàn)并存。本論文主要工作內(nèi)容如下:1)構(gòu)建了83類的商標圖像分類識別數(shù)據(jù)集DDlogos,選取了VGGnet16和Res Net50來對自定義的商標數(shù)據(jù)集DDlogos進行訓練學習,測試得到83類商標數(shù)據(jù)平均準確率使用VGGnet16網(wǎng)絡為98.24%,使用Res Net50網(wǎng)絡為99.91%。2)構(gòu)建了24類的商標圖像目標檢測數(shù)據(jù)集DDlogos-OD,在基于候選區(qū)域的目標檢測算法中選用了Faster R-CNN與其延伸網(wǎng)絡Mask R-CNN來對自定義的商標數(shù)據(jù)集DDlogos-OD進行訓練學習,通過對測試結(jié)果分析發(fā)現(xiàn)Mask R-CNN檢測精度與檢測速率均優(yōu)于Faster R-CNN。接著在基于回... 

【文章來源】：華南理工大學廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

LeNet結(jié)構(gòu)[9]

AlexNet結(jié)構(gòu)[15]

Inception結(jié)構(gòu)

【參考文獻】：
期刊論文
[1]深度學習在目標視覺檢測中的應用進展與展望[J]. 張慧,王坤峰,王飛躍.  自動化學報. 2017(08)
[2]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在圖像分類和目標檢測應用綜述[J]. 周俊宇,趙艷明.  計算機工程與應用. 2017(13)
[3]平行視覺:基于ACP的智能視覺計算方法[J]. 王坤峰,茍超,王飛躍.  自動化學報. 2016(10)



本文編號：3554485