基于EfficientNet和SIFT的中国画印章识别研究

摘要

为提高中国画图像印章识别的效率和准确性，提出一种基于EfficientNet和尺度不变特征变换（scale invariant feature transform, SIFT）的两阶段印章识别算法。在印章提取阶段，通过预处理技术优化图像质量，利用HSV(hue, saturation, value)颜色空间特征确定候选印章区域，基于EfficientNet模型提取候选区域图像特征，进行分类后获得印章图像。在印章匹配阶段，通过SIFT算法提取印章图像特征，采用最近邻匹配方法进行图像匹配，获得最终的印章信息。为验证算法的有效性，构建了包含4 000张图片的印章提取数据集，以及包含14 790条印章信息的标准印章数据库。选取其他常用基线模型进行对比实验，实验结果表明，在自建数据集上，所提方法印章图像提取的准确率达到95.25%，印章匹配的准确率达到98.20%，并且在处理图像旋转和尺度变化时具有较高的鲁棒性。

关键词

印章识别 / 印章提取 / 印章匹配 / EfficientNet / 尺度不变特征变换(SIFT)