基于SVM的文字商标检测

随着电子商务的兴起,越来越多的不法厂商和店家常常会有商标侵权事件,而商标中文字型商标占了很大的比重,从图片中查找出文字商标可以借鉴一些文字检测的方法.但是相对于后期加在图片上的文字来说,检测文字商标更为复杂,它是处于各种不同场景图片中,常常出现在复杂的背景上,其大小、方向、颜色都是千变万化的.本文提出了一种新的文字商标检测的算法,本算法结合了基于边缘检测的粗定位模版和SVM分类器的优势,相比于传统方法,本文提出的方法提高了文字商标检测的准确率,同时由于使用了二级过滤方法,所以算法的时间复杂度比单纯利用机器学习的方法有了很大提高.