导读:本文包含了基于内容的商标图像检索论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:图像,商标,特征,形状,内容,算法,方向。
基于内容的商标图像检索论文文献综述
屈红伟[1]（2017）在《基于商标内容的图像检索技术研究与实现》一文中研究指出基于商标内容图像检索技术在当今社会具有重要的意义。在申请注册商标中,用图像检索可避免重复雷同商标出现,在商标使用中,可防止蓄意伪造的相近商标,以维护商标权益。因此,商标检索系统对加快商标注册、防止近似伪造商标以及保护商标权益具有很重要的意义。商标图像独有的鲜明特点和特征,通常采用显着、单纯且容易识别的物体形象或者是图形文字符号作为比较直观的语言。根据商标图像的特点和图像处理的技术方法,本课题的研究工作和实验结果具体分为以下几个方面:(1)对商标图像检索现状和相关工作的分析。通过应用案例和文献资料了解研究问题的现状,分析比较图像处理特征描述主要方法利弊,面向本文工作提出的研究问题,选择了拟采用的图像特征抽取、特征描述以及向量构成方法、通过分类器来进行相似性度量技术。(2)针对商标图像的形态特点以及应用系统常用的图像类型的标注问题,提出了基于Tamura纹理特征中的方向度直方图描述方法和K最近邻(KNN)分类方法,实现商标图像类型的分类。实验结果表明:该方法较好地刻画了文字图形变化的趋势,能够获取足够的信息来正确分类识别和低错误率。(3)针对商标图像检索中商标图像特点和全局图像描述的不足,提出了基于SIFT和SURF局部特征描述方法以及图像相似度度量方法,实现商标特征描述与匹配度量的检索方法。实验结果表明:在光照、尺度、旋转以及模糊等图像发生变化时,SIFT和SURF局部特征描述具有良好抗干扰性,能够保证较高的识别率。(4)商标图像检索系统的设计与实现。开发了一个简易版的基于商标图像检索系统。系统虽然简易,但仍涉及到数据库管理技术、图像处理技术、程序交互界面开发技术等,并将本文研究图像分类技术和图像检索技术融合在该系统中。(本文来源于《南京师范大学》期刊2017-03-28）
杜岭[2]（2014）在《基于内容的商标图像检索研究》一文中研究指出随着国家经济的快速发展，加之企业的知识产权意识日益加强，商标注册的数量相比之前增幅明显。商标检索领域对图像检索的性能有着迫切的需求，对于商标图像检索技术的研究具有重要的实际意义。由于商标图像的归纳和标注过程由人工完成，目前普遍采用的基于类目和基于文本相结合的商标图像检索技术较容易受人工的主观性影响，而基于内容的商标图像检索能够较为客观地反映图像的本质特征。形状是商标的本质特征之一，利用形状特征来检索可提高商标检索的准确性和效率，并且商标图像的形状不随图像颜色的变化而发生改变，是一种稳定的特征。经过大量地调研前人的工作，本文在此基础上重点研究了基于形状边界、基于形状区域的商标图像检索方法，并将Bag-Of-Features模型引入到商标检索领域。主要的工作有：在改进的7个HU不变矩、偏心率、边界方向直方图叁个特征提取算法的基础上，结合用户根据检索效果所设置的权值，提出了综合多特征检测算法；利用SURF(SpeedUp Robust Feature)特征提取算法、 k-means聚类算法，结合TF-IDF(TermFrequency–Inverse Document Frequency)技术实现了BOF模型；设计实现了实验原型系统，并对7个HU不变矩、偏心率、边界方向直方图、综合多特征算法、BOF检索方法进行了对比实验，并对实验结果做出了分析。综合多特征算法和BOF检索方法的检索效果明显优于单一特征检索。(本文来源于《华南理工大学》期刊2014-05-21）
黄晓刚[3]（2012）在《基于内容的商标图像数据库检索系统设计与开发》一文中研究指出近年来随着市场经济的发展，商标注册的数量也与日俱增，这就给商标的审查工作带来了难度。传统的基于文本的商标图像检索方式已不能满足人们的需求，因而研究新型的商标检索方法、建立高效的商标检索系统成为亟待解决的问题。本文研究了基于内容的图像检索技术，在分析了商标图像特点的基础上将基于内容的图像检索技术应用于商标图像的检索以提高检索效率。考虑到商标图像作为人工图像和自然图像存在的差别，首先进行了归一化、灰度化、去噪及二值化等预处理。在商标图像去噪时，分析比较了均值滤波及中值滤波的优缺点，并采取了一种改进的中值滤波方法。改进的中值滤波算法在实现去除噪声的同时，克服了均值滤波和中值滤波处理后图像边缘模糊的缺点。在特征提取阶段，分别从颜色、形状及纹理叁个方面对商标图像进行特征提取。在颜色特征提取上，采用颜色矩特征；在形状特征提取上，采用Hu不变矩方法，该方法有效地解决了因图像的平移、旋转等带来的影响；在纹理特征提取上，分析比较了Tamura纹理特征和灰度共生矩阵方法。为了克服单一特征检索存在的不足之处，本文提出了综合多特征进行商标图像检索的方法。实验证明该方法在一定程度上提高了检索的效率和准确率，具有良好的检索性能。最后，本文设计实现了一个小型的商标图像检索系统，该系统包括图像预处理、特征提取、图像检索等模块，通过这个系统对各种检索方法进行了实验验证。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2012-12-01）
褚菁菁[4]（2011）在《基于内容的二值商标图像检索技术研究》一文中研究指出商标不仅是商品的重要标识,还代表了商品的品质和企业的信誉。而且商标的设计也包含了许多社会和文化的内涵。为了防止相似商标的注册,必须找到一种有效的检索方法来查找出这些相似的商标图像,避免一些知名商标图像的相似图像被恶意注册,保护企业正当利益。本文先概述了目前国内外基于内容的图像检索领域的现状和发展趋势,分析了现存的基于颜色、纹理、形状的图像检索方法及其特点之后,考虑到本文是对二值商标图像进行研究,所以我们选择基于形状和纹理的方法进行研究。本文选取PVR指数作为本文的检索性能评价标准。首先,本文提出了在对图像进行统一化的预处理的基础上,基于图像形状特征中包含的“主线”和“主弧”(图像中超过一定长度的线段和曲线段的集合)的商标图像检索方法。并且采用改进的Hough变换,能够克服传统Hough变换无法确定线段的端点位置和对直线进行无差别连接造成错误数据的缺点,能够确定线段的端点这样就能够得到图像的所有线段和曲线段的长度。其次,本文采用基于图像的纹理特征来进行商标图像检索的方法。Gabor变换是一种重要的纹理特征描述方法,Gabor变换是模拟人类视觉系统而产生的,因此有会很好的人类视觉效果。最后,本文提出了利用改进的K-means聚类算法的方法来对图像的多个特征进行融合,并且根据不同图像中不同特征辨识度的差异,采用自适应的权值分配策略,这样可以有效合理的将各个特征都利用起来。对比实验表明,基于多特征融合的商标图像检索方法优于基于图像形状特征和基于图像纹理特征的检索方法。(本文来源于《河南大学》期刊2011-05-01）
倪杰[5]（2011）在《基于内容的商标图像检索技术研究》一文中研究指出商标是商品的一个重要标识,在市场经济中起着重要的作用。随着目前商标注册数量的急剧上升和图像数据库技术在众多领域的广泛应用,对商标管理提出了更高的要求,而如何快速准确地从海量数据中检索出相似的商标图像是当前研究的热点。基于内容的图像检索方法为解决该问题提供了有效途径。基于内容的图像检索(CBIR)是直接根据图像内容的各种特征进行检索的技术,目前主要集中于低层特征的相似度匹配。本文在对CBIR的关键技术进行总结的基础上,结合商标图像的特点,提出了一种新的商标图像检索方法,主要工作如下：提出了改进的基于形状上下文的图像检索方法,用一组有限离散点集来表示图像的形状,利用形状上的一个取样点到剩余点的矢量集合来获取其余点的空间信息。对边界提取算法和匹配点计算方式进行改进,并进行归一化处理,最后根据形状直方图匹配特征点。将其运用到商标图像的检索中,具有良好的二维不变性和形状视觉一致性。颜色作为商标图像的重要信息在判断相似性中起到了不可忽视的作用。提取颜色直方图作为商标的颜色特征,提取便捷,计算简单,充分体现了图像的主色调。为了克服单个特征检索存在的不足之处,在分析形状和颜色特征提取算法的基础上,结合商标颜色和形状信息的特点,提出综合两种特征进行商标图像检索。介绍了对不同特征进行归一化的方法,引入了相关反馈技术,设计开发了一个实验性的检索系统,对系统结构、各模块的功能、用户界面做出了说明。建立了一个小型商标图像数据库对系统进行性能测试,实验证明,综合多特征的方法比基于单一特征的检索具有更好的效果,系统的检索性能令人满意。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2011-03-02）
宋纪宾[6]（2011）在《基于内容的商标图像检索技术的研究》一文中研究指出随着信息和网络技术的发展,以及多媒体技术的应用和推广,产生了大量各式各样的视觉内容。图像作为这些视觉内容中的一个重要的组成部分,它能够直接形象的表达信息。如何从大量的图像中检索出自己感兴趣的内容,即信息的有效检索,已经成为一个热点问题。商标作为一种特殊的信息载体的图像而言,它不仅本身有价值,还具有创造价值,是企业重要的工业产权之一,是一种宝贵的社会财富,并且正日益成为激烈的市场竞争活动中不可或缺的武器。近年来,由于注册商标的数目不断增加,人工已经难以胜任大量商标图像的相似性比较,基于内容的图像检索CBIR应运而生。本文首先对CBIR系统的关键技术进行了深入的学习,在分析已有的研究成果的基础之上,结合BIC像素分析算法提出了等级树匹配方法LTM,并基于BIC与LTM提出了本文的关联反馈算法,然后采用提出的方法设计了一个CBIR实验系统。本文的主要工作有以下几个方面:(1)对图像底层特征进行深入学习,结合商标的特性,对颜色特征重点关注,并总结出底层特征的一般性提取方法。(2)分析国内外CBIR系统的研究和发展现状,总结出CBIR的系统模型,同时为比较系统性能,提出系统评价准则。(3)对BIC图像分析算法进一步研究,对在BIC算法中提出的dLog距离函数同矢量距离函数进行分析比较实验。(4)基于BIC像素分析算法提出等级树匹配方法LTM,并验证了采用该方法对商标图像相关检索性能有很大的提升,并且可以有效地减少图像的存储空间。(5)结合BIC算法与LTM方法提出了关联反馈算法,并通过设计系统实验,对本文提出的关联反馈算法RF与传统的反馈算法Rocchio进行比较,得出RF算法能够更好地提升系统检索精度性能的结论。最后,对本文的研究工作进行了分析和总结,并对下一步进行的研究工作进行展望。(本文来源于《浙江理工大学》期刊2011-02-28）
阮可可[7]（2010）在《基于内容的商标图像检索研究》一文中研究指出目前商标局采用传统基于类目和文本的商标检索方法来对待注册的商标进行审查,这种基于人工分类和关键词标注的方法,不仅主观,且耗费大量的人力和时间。受到商标局人员编制的限制,采用传统的商标检索方法使得商标审查能力相对滞后,造成商标注册申请大量积压,不利于市场经济的飞速发展。近年来发展的基于内容的图像检索(CBIR)方法突破了这种传统方法的弊端,它利用图像自身的特征(颜色、纹理、形状、空间结构信息、语义等)实现对图像的自动、高效检索。国内外很多研究人员已经把CBIR技术应用到商标图像检索上,以缩短商标审查时间,提高审批效率。本文在对商标图像特点和基于内容的商标图像检索相关技术进行一定研究分析后,提出了一种综合图像多特征的检索方法,设计实现了一个商标图像检索原型系统。首先对基于内容的商标图像检索进行了综述,分析了基于内容的图像检索中所涉及的相关技术,包括特征提取技术、图像匹配技术、检索结果评价技术等。针对商标图像的特征,重点研究了常用的形状特征提取方法,如形状不变矩,边界方向直方图、偏心率等。并介绍了四叉树分块和基于极坐标分块两种商标图像检索方法。针对全局特征和局部特征单独检索商标的不足,提出了一种综合多特征的商标图像检索方法,该方法首先提取图像的偏心率、7个HU不变矩、边界方向直方图,加权组合这叁种特征进行初次检索,接着采用基于极坐标的分块方法提取分块图像特征,在初级检索的结果集上进行二次检索得到最后的检索结果。最后,设计实现了一个综合多特征的商标图像检索原型系统,该系统包括人机交互、图像预处理、特征提取、图像检索等模块。在这个系统上对商标进行检索,并通过这个系统平台,验证本文提出算法的有效性。(本文来源于《华南理工大学》期刊2010-05-31）
杨青燕[8]（2009）在《基于内容的商标图像检索研究与实现》一文中研究指出基于内容的图像检索是根据描述图像视觉内容的特征向量进行相似性检索,其中图像视觉内容的提取可以是通用的,也可以是基于特定领域的。基于特定领域的图像检索技术可以充分利用该领域内的有用知识,其检索结果更能符合用户的需求。随着市场经济的发展,注册商标的数目不断增加,需要建立一种准确、高效的商标图像自动检索系统,因此基于内容的图像检索技术在商标检索领域得到了非常广泛的应用。在分析基于四叉树的商标图像检索方法及其特点的基础上,提出了基于扇形分块的商标图像检索方法,首先对商标图像进行二值化预处理,计算目标像素的最小外接圆和图像的形状主方向,其次以最小外接圆圆心为原点、形状主方向为极轴将图像分块,提取各子块特征,然后结合全局形状特征来综合表示图像内容,最后计算图像特征间的距离,进行相似性度量。为了充分利用商标图像的形状信息来提高商标图像的检索精度,提出了一种基于形状的检索方法,将边缘图像分成圆环子块,提取各子块特征,利用边缘像素点到圆环的距离构造距离直方图,量化距离,计算距离信息熵,最后采用熵差分公式距离计算待测商标图像与库中图像的相似度,实现商标图像的准确检索。实验表明,以上两种方法具有良好的平移、缩放、旋转和镜像不变性,得到的检索结果能很好地符合人的视觉感受。(本文来源于《山东科技大学》期刊2009-04-01）
李小宁[9]（2008）在《基于内容图像检索技术的商标比对系统》一文中研究指出随着计算机、多媒体技术以及Internet的高速发展,导致了大量图像的出现,如何有效、快速地从海量图像数据库中检索出所需的图像是目前一个相当重要又具有挑战性的研究课题。基于内容图像检索技术研究正是为了解决如何有效地从图像数据库中检索出相关图像的问题。近年来,此项技术已成为国内外广泛关注的焦点,并在许多领域都有应用。目前整个世界的工商业几乎完全建立在制造或贸易商标的概念之上,有些着名企业与其持有的着名商标成了同一概念；与此同时,广大的消费者也生活在用商标快速区别市场上的产品和服务的环境之中。随着经济的快速发展,各种商标的数量也在大幅增加。如何能够快速准确的判别商标的相似性是目前解决商标维权和提高商标注册效率急需解决的问题。本文针对商标比对管理这一领域的特定要求,分别在对基于颜色、形状和纹理的检索技术方面进行深入研究和探讨的基础上,归纳和总结了各种特征提取和相似性匹配的诸多算法。本文用一章内容着重讨论了基于颜色特征的图像检索,并基于此设计了商标比对系统。最后编程实现了一个用于功能与性能测试的实验原型系统,并对该系统的性能和检索试验结果进行了分析。实验结果显示针对商标这一特定检索对象,分别利用颜色直方图法、累加直方图法、直方图混合度量法和感兴趣区域度量法进行检索所得到的结果不同,并且设计了试验对以上几种检索方法的性能进行了对比。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2008-10-01）
黄赛平[10]（2008）在《基于文本和内容的商标图像检索》一文中研究指出基于内容的图像检索是一个综合了数学、电子学、计算机科学、人工智能、模式识别等各门学科的研究领域,是一个前景十分广阔而重要的应用领域。其主要思想是根据基于图像视觉内容的特征如颜色、纹理、形状和空间分布等信息,提取图像的特征向量作为索引进行相似性检索。商标是商品的一个重要标识,代表了商品的质量与生产厂家的信誉,在市场经济中起着重要的作用,而基于内容的图像检索技术在商标图像领域得到了广泛的应用,商标图像检索实际上是图像检索的一个子问题。本文对现有的基于内容的商标图像检索方法进行了分析,提出了一种新的商标图像检索方法,并设计开发了一个基于文本和内容的商标图像检索系统。针对二值商标图像单色的特点,一般利用形状特征对其进行检索。关于形状的统计值,可以用矩特征来表示。在图像处理中,矩可以作为一个重要的特征来表示物体,据此特征来对图像进行检索等操作。本文对基于形状特征(Hu不变矩、Legendre矩、Zernike矩、伪Zernike矩)和模糊方向特征图像检索的多种方法进行了实验对比。用PVR指数作为图像检索性能评价准则。结果表明,在基于形状特征的检索中,Legendre矩、Zernike矩和伪Zernike矩的检索性能优于Hu矩;基于模糊方向特征检索的效果优于Hu矩;在相同维数下,伪Zernike矩的检索效果最好。随着矩阶数和特征维数的增加,虽然加强了图像的描述能力,但同时也带来了信息冗余和维数灾难等问题,加上高阶矩比低阶矩受噪声的影响大,因而并不是矩的阶数越高,检索的效果越好。通过实验,我们探讨了Legendre矩、Zernike矩、伪Zernike矩和模糊方向特征的最佳维数。由于利用单个特征进行图像检索,未必有足够多的区别性信息,为了进行最佳的检索,当有众多特征使用时,可以将多个特征进行融合,我们提出融合多个特征的新方法来进行检索,并通过本文实现的商标图像检索系统进行了实验,对比实验证明该方法的检索效果优于单个特征的检索。因为图像检索系统的最终用户是人,因此通过交互手段来捕获人对图像内容的理解是相当重要的。在系统中增加文本信息,即增加用户对图像的理解进行检索,实验证明,基于文本和内容的检索效果是最符合人眼的视觉感受的。(本文来源于《南京理工大学》期刊2008-06-01）
基于内容的商标图像检索论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着国家经济的快速发展，加之企业的知识产权意识日益加强，商标注册的数量相比之前增幅明显。商标检索领域对图像检索的性能有着迫切的需求，对于商标图像检索技术的研究具有重要的实际意义。由于商标图像的归纳和标注过程由人工完成，目前普遍采用的基于类目和基于文本相结合的商标图像检索技术较容易受人工的主观性影响，而基于内容的商标图像检索能够较为客观地反映图像的本质特征。形状是商标的本质特征之一，利用形状特征来检索可提高商标检索的准确性和效率，并且商标图像的形状不随图像颜色的变化而发生改变，是一种稳定的特征。经过大量地调研前人的工作，本文在此基础上重点研究了基于形状边界、基于形状区域的商标图像检索方法，并将Bag-Of-Features模型引入到商标检索领域。主要的工作有：在改进的7个HU不变矩、偏心率、边界方向直方图叁个特征提取算法的基础上，结合用户根据检索效果所设置的权值，提出了综合多特征检测算法；利用SURF(SpeedUp Robust Feature)特征提取算法、 k-means聚类算法，结合TF-IDF(TermFrequency–Inverse Document Frequency)技术实现了BOF模型；设计实现了实验原型系统，并对7个HU不变矩、偏心率、边界方向直方图、综合多特征算法、BOF检索方法进行了对比实验，并对实验结果做出了分析。综合多特征算法和BOF检索方法的检索效果明显优于单一特征检索。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
基于内容的商标图像检索论文参考文献
[1].屈红伟.基于商标内容的图像检索技术研究与实现[D].南京师范大学.2017
[2].杜岭.基于内容的商标图像检索研究[D].华南理工大学.2014
[3].黄晓刚.基于内容的商标图像数据库检索系统设计与开发[D].南京航空航天大学.2012
[4].褚菁菁.基于内容的二值商标图像检索技术研究[D].河南大学.2011
[5].倪杰.基于内容的商标图像检索技术研究[D].哈尔滨工程大学.2011
[6].宋纪宾.基于内容的商标图像检索技术的研究[D].浙江理工大学.2011
[7].阮可可.基于内容的商标图像检索研究[D].华南理工大学.2010
[8].杨青燕.基于内容的商标图像检索研究与实现[D].山东科技大学.2009
[9].李小宁.基于内容图像检索技术的商标比对系统[D].西安电子科技大学.2008
[10].黄赛平.基于文本和内容的商标图像检索[D].南京理工大学.2008
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