[發(fā)明專利]一種商標檢索系統(tǒng)及檢索方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201911225384.6 | 申請日： | 2019-12-04 |
| 公開（公告）號： | CN110825896A | 公開（公告）日： | 2020-02-21 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 孫玉龍;施劉鐘;湯福樂 | 申請（專利權(quán)）人： | 南京中依企信息科技有限公司 |
| 主分類號： | G06F16/51 | 分類號： | G06F16/51;G06F16/55;G06F16/583;G06F16/538;G06K9/62;G06Q50/18 |
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| 地址： | 210000*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 商標 檢索系統(tǒng) 檢索 方法 | ||
本發(fā)明公開了一種商標檢索系統(tǒng)及檢索方法，包括特征庫模塊和商標檢索模塊，所述特征庫模塊由文字商標圖像庫、圖形商標圖像庫和組合商標圖像庫三個部分組成，所述商標檢索模塊由圖像輸入模塊、圖像預處理模塊、特征提取模塊和輸出和反饋模塊四個部分組成。該商標檢索系統(tǒng)及檢索方法提出了一種新的商標檢索方法——依據(jù)商標圖像的圖形特點將商標分為文字、圖形、組合三類商標，進行商標分類檢索，在進行商標檢索時，首先判斷樣本商標的類別，然后根據(jù)樣本商標的類別與同一類別的商標進行相似性度量，可以節(jié)省商標檢索時間，從時間上提高檢索效率。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及商標檢索技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種商標檢索系統(tǒng)及檢索方法。
背景技術(shù)
商標作為商品“品牌”的標志，是一幅具有特殊的意義和特殊內(nèi)容的圖像，商標的特殊意義在于它是識別商品來源的標志，商標必須經(jīng)過國家商標管理部門正式注冊后才會受到法律的保護，而新的商標在進行商標注冊時為了避免與已注冊商標產(chǎn)生沖突或混淆，必須要經(jīng)過商標查重這一流程，在確保新申請注冊的商標圖像相對于已注冊商標的圖像而言，其圖像內(nèi)容具有足夠的獨特性后才能同意注冊，商標檢索作為一種重要的商標查重手段，其關(guān)鍵問題在于如何通過樣本商標從已有的商標庫中檢測出與樣本相同或相似的商標，并對商標圖像之間的相似性進行判斷。
近年來，商標數(shù)量的激增使得商標檢索問題日漸嚴重，主要表現(xiàn)商標數(shù)量集的擴大，增加了商標重復率檢查的難度，檢索效率低，檢索結(jié)果可信度低，使得商標申請周期變長，對企業(yè)的經(jīng)濟效率產(chǎn)生了一定的影響。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種商標檢索系統(tǒng)及檢索方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。
為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種商標檢索系統(tǒng)及檢索方法，包括特征庫模塊和商標檢索模塊，所述特征庫模塊由文字商標圖像庫、圖形商標圖像庫和組合商標圖像庫三個部分組成，所述商標檢索模塊由圖像輸入模塊、圖像預處理模塊、特征提取模塊和輸出和反饋模塊四個部分組成，所述商標檢索系統(tǒng)及檢索方法操作步驟如下：
采用人工分類的方法將商標圖像分類建立文字商標圖像庫、圖形商標圖像庫和組合商標圖像庫；
對各圖像庫中的商標圖像進行圖像預處理，提取圖像特征值，并將特征值分別存儲到相應(yīng)的區(qū)域特征庫和邊界特征庫；
輸入待檢測的商標，經(jīng)過圖像預處理模塊和特征提取模塊提取相應(yīng)的圖像特征值，選擇商標類別并在相應(yīng)的區(qū)域特征庫和邊界特征庫采用加權(quán)歐式距離法進行相似性度量，輸出相似的商標圖像。
優(yōu)選的，所述文字商標圖像庫、圖形商標圖像庫和組合商標圖像庫均包含區(qū)域特征庫和邊界特征庫兩個特征庫。
優(yōu)選的，所述圖像預處理模塊包括圖像二值化處理、圖像歸一化處理和圖像去噪處理三個處理步驟。
優(yōu)選的，所述特征提取模塊包括圖像特征提取和圖像相似性度量兩個提取步驟，圖像特征提取包括邊界特征提取和區(qū)域特征提取，圖像相似性度量采用加權(quán)歐式距離方法。
優(yōu)選的，所述輸出和反饋模塊輸出前十張與樣品最相似的商標圖像，并根據(jù)用戶反饋刷新輸出商標圖像。
優(yōu)選的：一種商標檢索系統(tǒng)及檢索方法，該方法包括：
將各類商標分類為文字商標、圖形商標和組合商標并分別存入文字商標圖像庫、圖形商標圖像庫和組合商標圖像庫；
用傅里葉描述子表示邊界特征對全局形狀特征進行描述，用子圖像像素分布情況表示區(qū)域特征對局部形狀特征進行描述；
圖像預處理模塊采用圖像二值化處理、圖像歸一化處理和圖像去噪處理對商標圖像進行模式化處理；
圖像相似性度量采用加權(quán)歐式距離方法。
與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：
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