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申请/专利权人：怀化学院
摘要：本发明涉及一种基于大数据的logo细节分析方法及系统，所述方法包括：根据所述logo特征点识别模型输出logo图像的原始特征点；根据所述原始特征点的类型匹配替换特征点，采用所述替换特征点替换待分析logo图像中的原始特征点，生成重构图像；根据所述待分析logo图像与重构图像生成在线区别问答指令，接收用户针对在线区别问答指令的回执信息；根据回执信息确定各原始特征点的第一关注度和第二关注度；对各原始特征点的所述第一关注度和第二关注度进行验证，直至验证合格生成最终关注度。本发明能够准确获取用户对logo的各原始特征点的关注度，通过本发明获取得到的各原始特征点的最终关注度为判定logo各细节点的重要程度提供了基础。
主权项：1.一种基于大数据的logo细节分析方法，其特征在于，所述方法包括：采用样本数据训练神经网络模型训练得到logo特征点识别模型，根据所述logo特征点识别模型和输入的待分析logo图像输出logo图像的原始特征点，各原始特征点标记有其对应的类型；根据所述原始特征点的类型匹配替换特征点，采用所述替换特征点替换待分析logo图像中的原始特征点，生成第一重构图像和第二重构图像；根据所述待分析logo图像分别与第一重构图像和第二重构图像生成在线区别问答指令，接收用户针对在线区别问答指令的回执信息，所述回执信息包括第一回执信息集和第二回执信息集；根据第一回执信息集和第二回执信息集分别确定各原始特征点的第一关注度和第二关注度；对各原始特征点的所述第一关注度和第二关注度进行验证，直至验证合格生成最终关注度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 怀化学院 一种基于大数据的logo细节分析方法及系统
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