视觉词层次结构：一种基于学习的商标图像检索方法
计算机视觉与模式识别
2025-07-30 v1 信息检索
机器学习
摘要
本文提出层次化视觉词（HoVW），一种新颖的商标图像检索（TIR）方法，该方法将图像分解为更简单的几何形状，并通过编码组成形状的分层排列来定义用于二值商标图像表示的 descriptors。所提出的视觉数据层次化组织将每个组成形状存储为一个视觉词。它能够表示各单独元素的几何形状与商标图像的拓扑结构，使该描述子对线性变换以及一定程度下的非线性变换具有鲁棒性。实验表明，HoVW 在 MPEG-7 CE-1 与 MPEG-7 CE-2 图像数据库上优于以往的 TIR 方法。
引用
@article{arxiv.1908.02786,
title = {Hierarchy-of-Visual-Words: a Learning-based Approach for Trademark Image Retrieval},
author = {Vítor N. Lourenço and Gabriela G. Silva and Leandro A. F. Fernandes},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.02786},
year = {2025}
}