الفهرس 
IntroductionOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 90 |  |  |
| | | from | 90 | | |
Abstract
يعد استرجاع العلامات التجارية من المجالات الفرعية لاسترجاع الصور على أساس المحتوى ، والذي يمثل دورا كبيرا في العديد من تطبيقات العالم الحقيقي. يُنظر إلي هذا المجال على أنه أداة حيوية بشكل متزايد للصناعة والتجارة وتسجيل العلامات التجارية والترفيه الرياضي. العلامة التجارية هي رمز يميز المنتجات أو الخدمات التي يقدمها شخص أو مؤسسة. تعتبرالعلامة التجارية بمثابة ملكية قانونية يجب حمايتها من القرصنة وانتهاك الحقوق. يمكن تحقيق هذه الحماية من خلال تسجيل العلامات التجارية في العديد من مكاتب البراءات في جميع أنحاء العالم. يتمثل دور مكاتب البراءات في منع تسجيل علامة تجارية جديدة تحاكي أو تشابه ما هو مسجل بالفعل ، بسبب العدد الهائل للعلامات التجارية . أصبحت الأساليب اليدوية التقليدية لمكاتب البراءات غير فعالة. لذلك ، فإن إنشاء نظام قوي يعمل بشكل تلقائى تماما لاسترجاع صور العلامات التجارية أصبح أمرًا ضروريًا.
من ناحية أخرى ، تعتبر مشكلة التعرف على العلامات التجارية واستعادتها حالة خاصة للمشكلة العامة للتعرف على الكائن. خلال العقد الماضي ، أثبتت مناهج التعلم العميق كفاءتها لمعالجة هذا النوع من المشاكل. ومع ذلك ، فإن بناء الشبكات العصبية العميقة وتدريبها عملية تستغرق وقتًا طويلاً. بدلاً من بناء شبكة عميقة من الصفر ، يمكننا تطبيق مبدأ نقل التعلم من خلال استخدام شبكة عميقة حققت بالفعل نجاحًا في بعض المجالات ، ثم ضبط هذه الشبكة لأداء التعرف على العلامات التجارية.
في هذه الأطروحة ، اقترحنا نظام التعرف على الشعار واسترجاعه الذي يطبق مفهوم تعلم النقل. يعتمد النظام المقترح على شبكة عصبية تلافيفية معروفة معروفة باسم AlexNet حققت نجاحًا كبيرًا في تحدي ImageNet. تم تقييم النظام المقترح باستخدام مجموعتي بيانات للعلامات التجارية باستخدام عدد من مقاييس الأداء. تظهر النتائج التي تم الحصول عليها تفوق نظام استرجاع صورة العلامة التجارية المقترح مقارنة بالنظم الأخرى المقترحة حديثًا.