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http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/16083
Título: | Logo detection with second judge single shot multibox. |
Autor(es): | Coelho, Leonardo Bombonato Simões |
Orientador(es): | Cámara Chávez, Guillermo Bianchi, Andrea Gomes Campos |
Palavras-chave: | Reconhecimento de padrões Aprendizagem Aprendizado do computador |
Data do documento: | 2017 |
Membros da banca: | Cámara Chávez, Guillermo Ferreira, Anderson Almeida Bianchi, Andrea Gomes Campos Schwartz, William Robson |
Referência: | COELHO, Leonardo Bombonato Simões. Logo detection with second judge single shot multibox. 2017. 79 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2022. |
Resumo: | With the increasing popularity of Social Networks, the way people interact has changed and the huge amount of data generated open doors to new strategies and marketing analysis. According to Instagram 1 and Tumblr2 an average of 95 and 35 million photos, respectively, are published every day. These pictures contain several implicit or explicit brand logos, this allows us to research how can a brand be better widespread based in regional, temporal and cultural criteria. Using advanced computer vision techniques for object detection and recognition, we can extract information from these images, making possible to understand the impact and the comprehensiveness of a specific brand. This thesis proposes a logo detection technique based on a Convolutional Neural Network (CNN), also used as a second judge. Our proposal is built on the Single Shot Multibox (SSD). In our research, we explored several approaches of the second judge and managed to reduce significantly the number of false positives in comparison with the original approach. Our research outperformed all the others researches on two different datasets: FlickrLogos-32 and Logos-32plus. On the FlickrLogos-32, we surpass the actual state-of-the-art method by 5.2% of F-score and for the Logos-32Plus by 3.0% of F-score. |
Descrição: | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto. |
URI: | http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/16083 |
Licença: | Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 15/07/2022 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais. |
Aparece nas coleções: | PPGCC - Mestrado (Dissertações) |
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