局部特征描述子在车标检索中的比较分析刘艳妮，张洪刚**（北京邮电大学模式识别与智能系统实验室，北京100876）51015202530354045摘要：伴随着现代世界中图像信息的飞速膨胀，图像检索技术成为了领域研究热点。传统基于颜色或其他类似的全局特征信息检索技术已经很难在纷繁复杂的图像搜索业务中维持较高的准确率，如此大的数据量使我们逐渐将研究目标转向图像的细节，也就是以图像的局部特征作为检索依据的图像检索。本文着力于比较几种常见的局部特征描述子在车标检索这一特定情景下的应用，并给出相应的数据分析结果。关键词：图像处理；局部特征；车标检索；性能分析：TP391.4AcomparativeAnalysisofLocalFeaturesforVehicle-logoImageRetrievalLiuYanni,ZhangHonggang(PatternRecognitionandIntelligentSystemLab,Bei激ngUniversityofPostsandTelecommunications,Bei激ng100876)Abstract:Therapidexpansionofimageinformationhasledtoprosperityofstudyonimageretrieval.Thetraditionalmethodbasedoncolororotherglobalfeaturesishardtogethighaccuracywhenprocessthecomplicatedimage.Andthelocalfeatureswasputforwardforitsstrongstabilityandsignificance.Thispaperfocusoncomparingtheperfomanceofthreelocalfeature(SIFT,SURFandORB)underthespecificretrievalsituation,andgivesthecorrespondingdataanalysisresults.Keywords:ImageProcess;localfeature;vehicle-logoimageretrieval;performanceanalysis0引言多媒体技术的发展与应用一方面方便丰富着人们的生活，另一方面也不断为研究工作者带来技术上的挑战。图像检索作为其中一项重要分支，是研究领域的热门话题。很多基于颜色、纹理、形状等全局特征的传统方法有着速度快、实现简单的优势，在检索领域内已经有了成熟的应用，如加拿大Idée公司研发Tineye，Google公司的图片搜索，Incogna以及Terragalleria的相似图片搜索引擎等。然而，基于全局特征的图像检索方法并不能适用于所有情形，随着基于内容的图像检索技术发展迅速，人们将目光越来越多的集中在图像的局部信息，期望以局部特征信息对图像进行特征表述。近年出现的一些成熟算法，使基于局部特征的图像描述方式在图像检索、目标检测的应用上都取得了很好的效果。一般来说，图像中目标物体存在视角变换、一定旋转量、遮挡等情况下我们都会趋向于选择局部特征来描述图像。局部特征的核心在于其鲁棒性和可区分性。鲁棒性是指在图像在有一定量的旋转、光照变化、尺度变化甚至一些遮挡的情况下仍然能够存在稳定特征表示的能力。可区分性是指图像特征区分不同图像块的能力，通常由方差量化表示。然而，特征描述子的鲁棒性和可区分性常常是矛盾存在的[1]：具有多种不变性的特征区分不同图像区域的能力会弱一些，区分能力强的特征一般鲁棒性就会弱一些。一个好的局部特征描述子应该不仅具有强鲁棒性强，并且还要具有较强可区分性。本文将着重在车标检索这一特定范围内讨论SIFT(Scale-invariantfeaturetransform)[2]、SURF(SpeededUpRobustFeatures)[3]以及ORB(OrientedBRIEF)[4]等几种常见局部特征描述子的性能与效率，以期为同领域的研究工作者提供一定的理论数据支持。需要说明的是，在算法检测中，我们常常使用同一物体在不同条件下的图像作为依据来判断算法的好坏。但商标检索过程中，待检测商标受光照、反射噪声影响大，且同类的图像中，完全---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---作者简介：刘艳妮(1989-)，女，硕士生，模式识别通信联系人：张洪刚（1974-），男，副教授，数字图像处理.zhhg@bupt.edu-1----本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---不相似的图像居多，相似仅仅几幅，完全一样的几乎没有，这为商标的检索带来许多困难，也一定程度上影响了各算法的准确率。本文使用的系统框架如图1所示。50图1系统框架1特征描述Fig.1systemarchitecture551.1SIFT算子SIFT的提出是局部图像特征描述子研究领域的一项里程碑式的工作。SIFT基于物体的局部兴趣点，获得其位置、尺度、方向...