摘要
烟盒识别是卷烟制假售假检测的重要手段，而快速准确地获取烟盒图像特征是实现高效识别的关键。
本文旨在对基于图像识别的烟盒特征获取算法进行深入研究，回顾了图像识别和特征提取技术的发展历程，并分析了传统图像处理方法和深度学习方法在烟盒特征获取中的应用现状。
传统方法依赖于手工设计的特征，如颜色直方图、纹理描述符和形状特征等，其提取过程复杂且对图像质量敏感。
深度学习方法，尤其是卷积神经网络（CNN），能够自动学习图像的深层特征，并在烟盒识别方面展现出巨大潜力。
然而，现有方法在处理复杂背景、光照变化和遮挡等问题时仍面临挑战。
最后，展望了烟盒特征获取算法的未来发展趋势，包括多特征融合、小样本学习和轻量级模型设计等，以期为烟盒识别技术的进一步发展提供参考。
关键词：图像识别；特征提取；烟盒识别；卷积神经网络；深度学习
近年来，随着图像识别技术的快速发展，其在各行各业的应用日益广泛，其中包括烟草行业。
烟草行业是我国的重要税收来源之一，但同时也面临着制假售假问题的困扰。
传统的烟草制品鉴别方法主要依赖人工经验，存在效率低下、主观性强等问题。
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