Innovatives CBIR in der Markeneintragung: Entwurf und Implementierung
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Die inhaltsbasierte Bildsuche (CBIR) ist heutzutage die Grundlage von Bildsuchsystemen. Um genauere Suchergebnisse zu erhalten, wurden Relevanz-Feedback-Ansätze (RF) in CBIR integriert, indem die Rückmeldungen der Benutzer berücksichtigt werden. Die Erkennung und Abfrage von Markenzeichen ist eine wichtige Anwendungskomponente des Content Based Image Retrieval (CBIR). Sie befasst sich mit dem Abgleich der eingegebenen Marke oder des Logos mit den in der Datenbank gespeicherten Markenbildern. Diese Anwendung unter dem Dach von CBIR konzentriert sich auf die Optimierung der Suche in der Daten...
Die inhaltsbasierte Bildsuche (CBIR) ist heutzutage die Grundlage von Bildsuchsystemen. Um genauere Suchergebnisse zu erhalten, wurden Relevanz-Feedback-Ansätze (RF) in CBIR integriert, indem die Rückmeldungen der Benutzer berücksichtigt werden. Die Erkennung und Abfrage von Markenzeichen ist eine wichtige Anwendungskomponente des Content Based Image Retrieval (CBIR). Sie befasst sich mit dem Abgleich der eingegebenen Marke oder des Logos mit den in der Datenbank gespeicherten Markenbildern. Diese Anwendung unter dem Dach von CBIR konzentriert sich auf die Optimierung der Suche in der Datenbank durch die Extraktion von minimalen Merkmalen aus der Menge der Bilder und die Verwendung von Relevanz-Feedback-Mechanismen zur Identifizierung der relevanten Bilder. Forscher, die auf dem Gebiet der Abfrage von Markenbildern arbeiten, haben Ansätze wie die quantisierte Darstellung der Logo/Markenregionen, die Bündelung der lokalen Merkmale und der Merkmale aus der räumlichen Nachbarschaft von Markenbildern in einer Einheit und das Erlernen eines statistischen Modells für die Verteilung falscher Erkennungen umgesetzt.
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