La recherche d'images bas???e sur le contenu (CBIR) est aujourd'hui la base des syst???mes de recherche d'images. Pour obtenir des r???sultats de recherche plus pr???cis, des approches de retour de pertinence (RF) ont ???t??? int???gr???es ??? 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 bas???e sur le contenu (CBIR). Il s'agit de faire correspondre la marque ou le logo saisi avec les images de marques ...
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La recherche d'images bas???e sur le contenu (CBIR) est aujourd'hui la base des syst???mes de recherche d'images. Pour obtenir des r???sultats de recherche plus pr???cis, des approches de retour de pertinence (RF) ont ???t??? int???gr???es ??? 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 bas???e sur le contenu (CBIR). Il s'agit de faire correspondre la marque ou le logo saisi avec les images de marques stock???es dans la base de donn???es. Cette application, sous l'???gide de CBIR, se concentre sur l'optimisation de la recherche dans la base de donn???es en extrayant un minimum de caract???ristiques de l'ensemble des images et en utilisant un m???canisme 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 oeuvre des approches telles que la repr???sentation quantifi???e des r???gions du logo/de la marque, le regroupement des caract???ristiques locales et des caract???ristiques du voisinage spatial des images de marques en une seule unit??? et l'apprentissage d'un mod???le statistique pour la distribution des d???tections erron???es.
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