Nâng cao hiệu quả tra cứu ảnh nhãn hiệu sử dụng cây quyết định và phản hồi liên quan
Improving Image Trademark Retrieval Effectiveness using Decision Trees and Relevance Feedback.
Abstract
Tra cứu ảnh nhãn hiệu là công việc quan trọng để bảo vệ bản quyền của nhãn hiệu đã đăng ký. Nhãn hiệu phân
biệt ký hiệu hoặc thông điệp của một cá nhân, tổ chức thương mại hoặc pháp nhân được ủy quyền để nhận ra các sản phẩm hoặc dịch vụ từ một nguồn duy nhất. Thực tế, việc xác định sự tương đồng về mặt thị giác bởi con người và xác định sự tương đồng giữa các ảnh nhãn hiệu trên máy tính vẫn là một nhiệm vụ đầy thách thức. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp để tra cứu ảnh nhãn hiệu dựa trên đặc điểm màu sắc, hình dạng và kết cấu của ảnh nhãn hiệu. Các đặc trưng này được kết hợp sử dụng để xây dựng một bộ độ đo khoảng cách có trọng số được sử dụng để đo độ tương tự và làm kết quả để xây dựng bộ phân lớp sử dụng cây quyết định. Để cải thiện kết quả phân lớp, chúng tôi đề xuất sử dụng phản hồi liên quan để tăng cường số mẫu huấn luyện, hiệu chỉnh trọng số tương tự và truy vấn theo quan tâm của người dùng. Kết quả thực nghiệm trên tập dữ liệu Flickr Logos 27 [1] chứng minh tính hiệu quả của phương pháp đề xuất.
References
Y. Kalantidis, L. G. Pueyo, M. Trevisiol, R. van Zwol, and Y. Avrithis, “Scalable triangulation-based logo recognition,” in Proceedings of the 1st ACM International Conference on Multimedia Retrieval, 2011, pp. 1–7.
W. I. P. Organization, WIPO Patent Report-Statistics on Worldwide Patent Activities (2007). WIPO, 2007, vol. 931.
T. Kato, “Database architecture for content-based image retrieval,” in image storage and retrieval systems, vol. 1662. International Society for Optics and Photonics, 1992, pp. 112–123.
J. P. Eakins, J. D. Edwards, K. J. Riley, and P. L. Rosin, “Comparison of the effectiveness of alternative feature sets in shape retrieval of multicomponent images,” in Storage and Retrieval for Media Databases 2001, vol. 4315. International Society for Optics and Photonics, 2001, pp. 196–207.
A. K. Jain and A. Vailaya, “Shape-based retrieval: A case study with trademark image databases,” Pattern recognition, vol. 31, no. 9, pp. 1369–1390, 1998.
J.-K. Wu, C.-P. Lam, B. M. Mehtre, Y. J. Gao, and A. D. Narasimhalu, “Content-based retrieval for trademark registration,” in Representation and Retrieval of Visual Media in Multimedia Systems. Springer, 1996, pp. 69–91.
G. Ciocca and R. Schettini, “Content-based similarity retrieval of trademarks using relevance feedback,” Pattern Recognition, vol. 34, no. 8, pp. 1639–1655, 2001.
M. Rusinol, D. Aldavert, D. Karatzas, R. Toledo, and J. Lladós, “Interactive trademark image retrieval by fusing
semantic and visual content,” in European Conference on Information Retrieval. Springer, 2011, pp. 314–325.
A. Zeggari, F. Hachouf, and S. Foufou, “Trademarks recognition based on local regions similarities,” in 10th International Conference on Information Science, Signal Processing and their Applications (ISSPA 2010). IEEE, 2010, pp. 37– 40.
H. Jiang, C.-W. Ngo, and H.-K. Tan, “Gestalt-based feature similarity measure in trademark database,” Pattern recognition, vol. 39, no. 5, pp. 988–1001, 2006.
J. P. Eakins, K. J. Riley, and J. D. Edwards, “Shape feature matching for trademark image retrieval,” in International conference on Image and video retrieval. Springer, 2003, pp. 28–38.
S. Alwis and J. Austin, “Trademark image retrieval using multiple features,” in Challenge of Image Retrieval, 1999, pp. 1–11.
W. H. Leung and T. Chen, “Trademark retrieval using contour-skeleton stroke classification,” in Proceedings. IEEE International Conference on Multimedia and Expo, vol. 2.IEEE, 2002, pp. 517–520.
P. Kochakornjarupong, “Trademark image retrieval by local features,” Ph.D. dissertation, University of Glasgow, 2011.
C.-H. Wei, Y. Li, W.-Y. Chau, and C.-T. Li, “Trademark image retrieval using synthetic features for describing global shape and interior structure,” Pattern Recognition, vol. 42, no. 3, pp. 386–394, 2009.
A. Kesidis and D. Karatzas, “Logo and trademark recognition,” in Handbook of Document Image Processing and Recognition, 2014, pp. 591–646.
Y. Rui, T. S. Huang, and S. Mehrotra, “Content-based image retrieval with relevance feedback in mars,” in Image Processing, 1997. Proceedings., International Conference on, vol. 2. IEEE, 1997, pp. 815–818.
Y. Rui, T. S. Huang, M. Ortega, and S. Mehrotra, “Relevance feedback: a power tool for interactive content-based image retrieval,” IEEE Transactions on circuits and systems for video technology, vol. 8, no. 5, pp. 644–655, 1998.
S. L. Salzberg, “C4. 5: Programs for machine learning by j. ross quinlan. morgan kaufmann publishers, inc., 1993,” 1994.
M. J. Swain and D. H. Ballard, “Color indexing,” International journal of computer vision, vol. 7, no. 1, pp. 11–32, 1991.
J. Huang, S. R. Kumar, M. Mitra, W.-J. Zhu, and R. Zabih, “Image indexing using color correlograms,” in Computer Vision and Pattern Recognition, 1997. Proceedings., 1997 IEEE Computer Society Conference on. IEEE, 1997, pp. 762–768.
M. A. Stricker and M. Orengo, “Similarity of color images,” in IS&T/SPIE’s Symposium on Electronic Imaging: Science & Technology. International Society for Optics and Photonics, 1995, pp. 381–392.
T. S. Lee, “Image representation using 2d gabor wavelets,” IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, vol. 18, no. 10, pp. 959–971, 1996.
P. Hiremath, S. Shivashankar, and J. Pujari, “Wavelet based features for color texture classification with application to cbir,” International Journal of Computer Science and Network Security, vol. 6, no. 9A, pp. 124–133, 2006.
T. Ojala, M. Pietikainen, and D. Harwood, “A comparative study of texture measures with classification based on featured distributions,” Pattern recognition, vol. 29, no. 1, pp. 51–59, 1996.
N. Dalal and B. Triggs, “Histograms of oriented gradients for human detection,” in 2005 IEEE computer society conference on computer vision and pattern recognition (CVPR’05), vol. 1. Ieee, 2005, pp. 886–893.
B. Pathak and D. Barooah, “Texture analysis based on the gray-level co-occurrence matrix considering possible orientations,” International Journal of Advanced Research in Electrical, Electronics and Instrumentation Engineering, vol. 2, no. 9, pp. 4206–4212, 2013.
L. Zhang, F. Lin, and B. Zhang, “Support vector machine learning for image retrieval,” in Image Processing, 2001. Proceedings. 2001 International Conference on, vol. 2. IEEE, 2001, pp. 721–724.
J.-H. Su, W.-J. Huang, S. Y. Philip, and V. S. Tseng, “Efficient relevance feedback for content-based image retrieval by mining user navigation patterns,” IEEE transactions on knowledge and data engineering, vol. 23, no. 3, pp. 360–372, 2010.
L. Zhao, J. Tang, X. Yu, Y. Li, S. Mi, and C. Zhang, “Content-based remote sensing image retrieval using image
multi-feature combination and svm-based relevance feedback,” in Recent Advances in Computer Science and Information Engineering. Springer, 2012, pp. 761–767.
R. Tripathi and S. Agrawal, “A shape and texture features fusion to retrieve similar trademark image material,” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, vol. 1116, no. 1. IOP Publishing, 2021, p. 012026.