17 天前

包装中的品牌可见性:基于深度学习的Logo检测、显著性图预测与Logo布局分析

Alireza Hosseini, Kiana Hooshanfar, Pouria Omrani, Reza Toosi, Ramin Toosi, Zahra Ebrahimian, Mohammad Ali Akhaee
包装中的品牌可见性:基于深度学习的Logo检测、显著性图预测与Logo布局分析
摘要

在竞争激烈的產品行銷領域,包裝上品牌標誌的可見性在塑造消費者認知方面發揮著關鍵作用,直接影響產品的市場成功。本文提出了一套完整的框架,用以衡量品牌標誌在包裝設計中的注意力吸引程度。所提出的方法包含三個步驟:第一步,利用YOLOv8模型在兩個代表性數據集(FoodLogoDet-1500與LogoDet-3K)上實現精確的品牌標誌檢測;第二步,針對包裝場景設計了一種新型的視覺注意度預測模型,該模型結合視覺元素與文本地圖,採用基於Transformer的架構,以預測用戶的注意力分佈圖;第三步,通過整合標誌檢測結果與注意度圖生成,框架最終輸出一個綜合性的品牌注意力分數。本方法的效能通過模組化評估方式進行驗證,確保對每一組件的全面評估。與當前先進模型相比,所提出的標誌檢測與注意度預測方法均表現出顯著優勢。為驗證所提品牌注意力分數的魯棒性,研究團隊收集了一個獨特的數據集,用以檢驗先前心理物理假說中關於品牌可見性的相關理論。結果顯示,該品牌注意力分數與以往所有研究發現高度一致。此外,本文進一步提出七項新假說,探討位置、方向、人物出現以及其它視覺元素對品牌注意力的影響。本研究在認知心理學、計算機視覺與行銷學的交叉領域取得重要進展,為實現以消費者為中心的高階包裝設計提供了理論基礎與技術支撐。