Logo recognition using shape descriptorsand fusion of multiple classifiers

An important problem in the field of document image processing is the recognition of graphical items, such as company logos. Logos are mainly used by companies and organizations to identify themselves on documents. Different feature extraction and shape description methods in logo image recognition systems have been studied by several researchers. In this paper, two region-based shape descriptors: Zernike moment descriptors and Geometric moment descriptors are studied and compared. The performance of an ensemble of classifiers, each trained on different feature sets is also evaluated. The recognition results of the individual classifiers are compared with those obtained from fusing the classifiers' output, showing significant performance improvements of the proposed methodology احدهم المشاكل في حقل معالجة صور الوثائق هي تميز الأشكال الرسومية، مثل شعار الشركات. تستعمل الشعارات بشكل رئيسي من قبل الشركات و المنظمات لتمييز أنفسهم على الوثائق. تم دراسة العديد من طرق استخلاص الخصائص و وصف الشكل في أنظمة تميز الشعارات من قبل عدة باحثين. في هذا البحث تم دراسة و مقارنة نوعين من واصفات الشكل أساسها لمنطقة : Geometric moment descriptorsو Zernike moment descriptors أيضا تم تقييم أداء مجموعة من المصنفات التي تدرب كل منها على مجموعة مختلفة من الخصائص و مقارنة نتائج تمييز كل مصنف مع نتائج التمييز الناتجة من دمج ناتج المصنفات، و التي أظهرت تحسن ها م في الأداء للطريقة المقترحة.