Đăng nhập
 
Tìm kiếm nâng cao
 
Tên bài báo
Tác giả
Năm xuất bản
Tóm tắt
Lĩnh vực
Phân loại
Số tạp chí
 

Bản tin định kỳ
Báo cáo thường niên
Tạp chí khoa học ĐHCT
Tạp chí tiếng anh ĐHCT
Tạp chí trong nước
Tạp chí quốc tế
Kỷ yếu HN trong nước
Kỷ yếu HN quốc tế
Book chapter
Bài báo - Tạp chí
1 (2015) Trang:
Tạp chí: THE FIFTH SYMPOSIUM ON INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY

In this paper, we propose a framework for logo spotting by using local features. We present key-point matching methods to match local features of logo images to those of document images. For segmentation, a density-based clustering method is used to group matches and remove the outliers. Then, a two-stage algorithm based on homography with RANSAC is used to verify and localize the spotting results. In our experiments, many kinds of local features are employed and compared for their effectiveness. The results show that SIFT and SURF outperform in terms of accuracy.

Các bài báo khác
1 (2015) Trang:
Tạp chí: International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR’2015)
22 (2014) Trang: 3056-3061
Tạp chí: the 22nd International Conference on Pattern Recognition, Stockholm, 24-28 August 2014,
 


Vietnamese | English






 
 
Vui lòng chờ...