發(fā)布時(shí)間：2019-11-29 06:27

【摘要】：隨著注冊(cè)商標(biāo)的數(shù)量逐年增加,商標(biāo)侵權(quán)的案例增多,對(duì)于商標(biāo)注冊(cè)的審查和審核提出了新的難題,如何最大限度的減少侵權(quán)案例的發(fā)生,同時(shí)對(duì)注冊(cè)商標(biāo)企業(yè)的權(quán)益進(jìn)行保護(hù)。商標(biāo)檢索(Trademark Image Retrieval,TIR)是基于內(nèi)容的圖像檢索(Content-Based Image Retrieval,CBIR)在商標(biāo)領(lǐng)域的重要應(yīng)用,在多媒體信息訪問(wèn)以及檢索中起著重要的作用。針對(duì)傳統(tǒng)商標(biāo)檢索方法存在檢索時(shí)間長(zhǎng)以及誤檢的問(wèn)題,本文通過(guò)結(jié)合形狀特征和特征點(diǎn)描述圖像特征,并使用詞袋特征進(jìn)行圖像檢索,提出了一種集合型商標(biāo)檢索的方法即MHU-SIFT-K-means-BOF(Modified HU-Scale-invariant Feature transform K-means-Bag of Feature),該方法首先使用MHU-SIFT進(jìn)行特征提取,也就是對(duì)圖像進(jìn)行基本的預(yù)處理,然后對(duì)圖像提取全局特征即求MHU矩,接著采用SIFT提取圖像的局部特征,得到圖像的特征點(diǎn)集合,然后對(duì)特征點(diǎn)集合采用K-means-BOF方法,即對(duì)SIFT得到的圖像特征點(diǎn)的庫(kù)進(jìn)行聚類,獲得該圖像的聚類中心,形成每張圖像的單詞模塊(Pitch),即BOF,形成BOF特征向量庫(kù),進(jìn)行圖像檢索。特征匹配部分使用夾角余弦計(jì)算相似度,最后按圖像相似度排名輸出圖像。為了驗(yàn)證方法的有效性,在VS2010建立平臺(tái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真并調(diào)用MATLAB2015b,通過(guò)對(duì)MPEG7_CE-Shape-1_Part_B標(biāo)準(zhǔn)圖像和測(cè)試商標(biāo)圖像庫(kù)進(jìn)行大量的試驗(yàn)評(píng)估,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在圖像檢索過(guò)程中,本文提出的MHU-SIFT方法,較一般的HU-SIFT算法而言,準(zhǔn)確性和快速性更勝一籌。
【圖文】：

日發(fā)布的《關(guān)于商標(biāo)行政執(zhí)法中若干問(wèn)題的意見(jiàn)》[8]，標(biāo)局進(jìn)行查詢，先搜索已經(jīng)注冊(cè)的商標(biāo)庫(kù)中是否存在如有，駁回注冊(cè)申請(qǐng)。而如何判斷相似是一個(gè)相對(duì)客語(yǔ)言和人的視覺(jué)效果存在不同，，在商標(biāo)審查時(shí)判斷商標(biāo)判斷方法有：第一，與注冊(cè)商標(biāo)被使用人實(shí)際使用的的商標(biāo)為準(zhǔn)；（2）以人的主觀視覺(jué)感受為標(biāo)準(zhǔn)，可以某個(gè)特殊標(biāo)志或者突出顯示的地方，比如色彩搭配或人的主觀看法，對(duì)人腦的刺激和輸入信息一致，相似者具有相同的某種形狀，給人造成一種神似的主觀效的假冒偽劣商品就是抓住這個(gè)漏洞來(lái)欺騙消費(fèi)者。以，相似商標(biāo)如圖 1.2 所示。一個(gè)好的商標(biāo)檢索系統(tǒng)的像，這是一個(gè)近似匹配的過(guò)程[9]而不是精確匹配，在的圖像的同時(shí)盡量排除相異的商標(biāo)。

圖 1.5 中國(guó)商標(biāo)局商標(biāo)查詢系統(tǒng)界面圖Fig. 1.5 Trademark query system of the China trademark office 商標(biāo)檢索的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀著注冊(cè)商標(biāo)的增多，數(shù)據(jù)庫(kù)中的商標(biāo)數(shù)量越來(lái)越多，如何對(duì)其進(jìn)行管理立功能相對(duì)完善的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，最終的目的是達(dá)到不出現(xiàn)重復(fù)或相冊(cè)，以往通過(guò)人工注釋來(lái)描述商標(biāo)圖像存在巨大的主觀性，不同的人對(duì)同的感知和認(rèn)識(shí)，因此，對(duì)商標(biāo)檢索的準(zhǔn)確性，以及效率提出了更高的前國(guó)內(nèi)外各種機(jī)構(gòu)和眾多學(xué)者紛紛展開(kāi)了深入的探索與研究[10]。日常生活中，越來(lái)越多的地方用到了圖像檢索。比如你看到一個(gè)不認(rèn)識(shí)其他實(shí)物，可以使用百度識(shí)圖的功能，進(jìn)行查找，可以找到很多相似的據(jù)自己的選擇再進(jìn)一步了解。隨著基于內(nèi)容圖像檢索表現(xiàn)巨大的優(yōu)良性表現(xiàn)出對(duì)我們?nèi)粘Ｉ畹闹匾院陀行�，它將取代傳統(tǒng)的檢索方式，主要的檢索方式。
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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2 董文會(huì);常發(fā)亮;李天平;;融合顏色直方圖及SIFT特征的自適應(yīng)分塊目標(biāo)跟蹤方法[J];電子與信息學(xué)報(bào);2013年04期

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4 王三虎;姚望舒;凌興宏;;基于SIFT和角點(diǎn)特征的商標(biāo)檢索算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2011年07期

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8 黃賽平;吳曉彬;;基于距離融合的多特征商標(biāo)圖像檢索[J];中國(guó)制造業(yè)信息化;2009年07期

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10 李云霞;曾毅;鐘瑞艷;郭濤;;基于SIFT特征匹配的圖像拼接算法[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2009年01期

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本文編號(hào)：2567369