Image 基于大数据集的标志识别

首先，谢谢你阅读我的问题。我是计算机视觉的初学者

我读了很多书，但没有找到任何解决办法

我有一个图像，我想在上面检测徽标。 此外，我有一个不同的标志，所有的图像包含在它的标志，没有更多的图像整体

当我有一整套（数千）训练集（已知徽标集）时，你能帮助我了解如何检测图像上的徽标/徽标吗

它可以通过使用SURF或SIFT特征检测算法对少数已知徽标进行检测，将给定图像与所有其他图像进行匹配，但我有一个庞大的数据集，无法与所有其他图像进行匹配。 尝试数据集中的所有图像需要太多时间：）

对任何SDK都有用吗？（它甚至可以用于移动电话或台式机）。 或者我可以使用多种算法吗

我发现了一篇关于这个问题的有趣的文章，其中有一个SIGMA算法，但是我找不到关于这些算法的任何描述（）

我认为检测图像上的特征是可以的（SIFT，也许SURF）。 但我认为问题在于大量已知的图像/徽标。 我认为它应该以一种特殊的方式储存。 不知何故，他用上千个已知的标志做了一棵树，或者把它们分组

有可能完成这项任务吗

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非常感谢您的帮助。

成千上万的训练集只对测试您的算法有用，对分析新图像没有帮助

我以前做过一些模式识别，我会这样开始：寻找锐利的边缘（也有锐利的颜色转换）。因此，边缘过滤器和统计分析的特征都位于同一个角落。算法的结果将是一个数字，您将在训练集中使用该数字

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既然你在做原始研究，就要为长期的工作做好准备。如果一个带有“ImageHasLogo（）”函数的SDK还存在，你可以在谷歌上找到它。

成千上万的图像包含了所有已知的不同徽标，而不仅仅是用于测试。这是为了培训该项目，使其了解数千种徽标类型、形状、边缘，这些不会用于测试。谢谢你的回答。我将寻求进一步的可能性。