Classification of brand images using convolutional neural networks
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Autor:innen
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2023
Typ der Arbeit
Studiengang
Typ
04B - Beitrag Konferenzschrift
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
Proceedings of the 14th International Conference on Soft Computing and Pattern Recognition (SoCPaR 2022)
Themenheft
DOI der Originalpublikation
Reihe / Serie
Lecture Notes in Networks and Systems
Reihennummer
648
Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
528–539
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Springer
Verlagsort / Veranstaltungsort
Cham
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
This paper investigates the classification of brand images using convolutional neural networks. Traditionally, the images must be manually named, classified, and tagged, which is a laborious and time-consuming task. Nowadays, these processes can be addressed with the help of computer vision for brand classification. An approach to create a Convolutional Neural Network (CNN) model with a high accuracy is proposed and discussed, in which the images in the classification process are automatically tagged with the predicted class name.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
330 - Wirtschaft
Veranstaltung
14th International Conference on Soft Computing and Pattern Recognition (SoCPaR 2022)
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
14.12.2022
Enddatum der Konferenz
16.12.2022
Datum der letzten Prüfung
ISBN
978-3-031-27523-4
978-3-031-27524-1
978-3-031-27524-1
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
Peer-Review der ganzen Publikation
Open Access-Status
Closed
Lizenz
Zitation
RUF, Yesim, Thomas HANNE und Rolf DORNBERGER, 2023. Classification of brand images using convolutional neural networks. In: Ajith ABRAHAM, Thomas HANNE, Niketa GANDHI, Pooja Manghirmalani MISHRA, Anu BAJAJ und Patrick SIARRY (Hrsg.), Proceedings of the 14th International Conference on Soft Computing and Pattern Recognition (SoCPaR 2022). Cham: Springer. 2023. S. 528–539. Lecture Notes in Networks and Systems, 648. ISBN 978-3-031-27523-4. Verfügbar unter: https://irf.fhnw.ch/handle/11654/48188