基于图像不变特征的商标检索方法的研究

发布时间：2019-11-29 06:27

【摘要】：随着注册商标的数量逐年增加,商标侵权的案例增多,对于商标注册的审查和审核提出了新的难题,如何最大限度的减少侵权案例的发生,同时对注册商标企业的权益进行保护。商标检索(Trademark Image Retrieval,TIR)是基于内容的图像检索(Content-Based Image Retrieval,CBIR)在商标领域的重要应用,在多媒体信息访问以及检索中起着重要的作用。针对传统商标检索方法存在检索时间长以及误检的问题,本文通过结合形状特征和特征点描述图像特征,并使用词袋特征进行图像检索,提出了一种集合型商标检索的方法即MHU-SIFT-K-means-BOF(Modified HU-Scale-invariant Feature transform K-means-Bag of Feature),该方法首先使用MHU-SIFT进行特征提取,也就是对图像进行基本的预处理,然后对图像提取全局特征即求MHU矩,接着采用SIFT提取图像的局部特征,得到图像的特征点集合,然后对特征点集合采用K-means-BOF方法,即对SIFT得到的图像特征点的库进行聚类,获得该图像的聚类中心,形成每张图像的单词模块(Pitch),即BOF,形成BOF特征向量库,进行图像检索。特征匹配部分使用夹角余弦计算相似度,最后按图像相似度排名输出图像。为了验证方法的有效性,在VS2010建立平台进行实验仿真并调用MATLAB2015b,通过对MPEG7_CE-Shape-1_Part_B标准图像和测试商标图像库进行大量的试验评估,实验结果表明,在图像检索过程中,本文提出的MHU-SIFT方法,较一般的HU-SIFT算法而言,准确性和快速性更胜一筹。
【图文】：

日发布的《关于商标行政执法中若干问题的意见》[8]，标局进行查询，先搜索已经注册的商标库中是否存在如有，驳回注册申请。而如何判断相似是一个相对客语言和人的视觉效果存在不同，，在商标审查时判断商标判断方法有：第一，与注册商标被使用人实际使用的的商标为准；（2）以人的主观视觉感受为标准，可以某个特殊标志或者突出显示的地方，比如色彩搭配或人的主观看法，对人脑的刺激和输入信息一致，相似者具有相同的某种形状，给人造成一种神似的主观效的假冒伪劣商品就是抓住这个漏洞来欺骗消费者。以，相似商标如图 1.2 所示。一个好的商标检索系统的像，这是一个近似匹配的过程[9]而不是精确匹配，在的图像的同时尽量排除相异的商标。

图 1.5 中国商标局商标查询系统界面图Fig. 1.5 Trademark query system of the China trademark office 商标检索的国内外研究现状着注册商标的增多，数据库中的商标数量越来越多，如何对其进行管理立功能相对完善的数据库管理系统，最终的目的是达到不出现重复或相册，以往通过人工注释来描述商标图像存在巨大的主观性，不同的人对同的感知和认识，因此，对商标检索的准确性，以及效率提出了更高的前国内外各种机构和众多学者纷纷展开了深入的探索与研究[10]。日常生活中，越来越多的地方用到了图像检索。比如你看到一个不认识其他实物，可以使用百度识图的功能，进行查找，可以找到很多相似的据自己的选择再进一步了解。随着基于内容图像检索表现巨大的优良性表现出对我们日常生活的重要性和有效性，它将取代传统的检索方式，主要的检索方式。
【学位授予单位】：沈阳理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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本文编号：2567369