Gagandeep Kaur / Latika Pinjarkar / Poorva Agrawal
La recherche d’images basée sur le contenu (CBIR) est aujourd’hui la base des systèmes de recherche d’images. Pour obtenir des résultats de recherche plus précis, des approches de retour de pertinence (RF) ont été intégrées à CBIR en prenant en compte les informations de retour de l’utilisateur. La reconnaissance et l’extraction de marques est une application vitale de la recherche d’images basée sur le contenu (CBIR). Il s’agit de faire correspondre la marque ou le logo saisi avec les images de marques stockées dans la base de données. Cette application, sous l’égide de CBIR, se concentre sur l’optimisation de la recherche dans la base de données en extrayant un minimum de caractéristiques de l’ensemble des images et en utilisant un mécanisme de retour d’information sur la pertinence pour identifier les images pertinentes. Les chercheurs travaillant dans le domaine de la recherche d’images de marques ont mis en œuvre des approches telles que la représentation quantifiée des régions du logo/de la marque, le regroupement des caractéristiques locales et des caractéristiques du voisinage spatial des images de marques en une seule unité et l’apprentissage d’un modèle statistique pour la distribution des détections erronées.
