陈 刚，高晓莉，杨 青

(沈阳理工大学 自动化与电气工程学院，沈阳 110159)

一种集合型MHU-SIFT商标检索方法的研究

陈 刚，高晓莉，杨 青

(沈阳理工大学 自动化与电气工程学院，沈阳 110159)

为提高商标检索的查准率和快速性，提出一种将全局特征修正HU不变矩和局部特征SIFT相结合的MHU-SIFT集合型商标检索方法。该方法首先对图像进行初步的滤波去噪等处理，其次，提取图像的HU修正矩和角点特征SIFT建立索引，最后运用基于图像内容的检索方法(CBIR)对商标进行检索。在机器为2GB+64位的笔记本电脑，使用标准2000张商标图像库进行检验。结果表明，MHU-SIFT方法查准率较HU-SIFT方法提高了10%。

商标检索；全局特征；局部特征； HU修正不变矩；尺度不变特征变换(SIFT)

近几年，随着科技的飞速发展，各种仿冒产品由于与正品存在很大的相似性，如何快速辨别商标真伪对于消费者的需要也越来越强烈。如何在商标和企业之间建立一个有效的关联，让商标作为企业形象和名誉的代表显得尤为重要，因此商标检索具有广泛的应用前景。图像的特征包括颜色形状纹理等，但由于商标图像一般是二值图像，且纹理信息也不明显，一般采用形状特征作为全局特征。1993年David S.Doermann 等人率先提出了基于全局不变特征的商标检测和识别算法[1]。最近几年，出现了各种使用形状特征的商标图像检索方法，Fatahiyah Mohd Anuar等[2]整合局部和全局特征，形状特征如Zernike矩相关系数等来描述，局部特征使用边缘梯度相关矩阵。黄敏等[3]通过采用HU修正不变矩进行商标形状特征提取，提高了商标的识别率。……