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基于文本和内容的商标图像检索的中期报告
中期报告
研究计划简介：
商标图像检索是一种重要的搜索技术，其目的是通过商标图像来查找产品、公司或服务信息。在现实世界中，商标图像检索技术被广泛应用于商标信息查询、商标侵权检测等方面。本研究计划旨在探究基于文本和内容的商标图像检索技术。
具体的技术路线如下：
1.收集商标图像和文本数据集，并对其进行预处理，包括图像去噪、缩放和灰度处理，文本归一化和分词等工作。
2.利用深度学习技术，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等，构建商标图像特征提取模型和文本特征提取模型，单独训练两个模型。
3.对于商标图像，可以使用预训练的模型，如VGGNet、ResNet等，或者建立自己的模型。对于文本数据，可以使用Word2Vec、FastText等工具进行词向量训练。
4.在特征提取阶段，将商标图像和文本数据分别输入对应的特征提取模型，输出相应的特征表示。
5.为了充分利用商标图像和文本信息，我们将使用多个模型组合这些特征。
6.最终的目标是通过商标图像查询文本相关信息，或者通过文本查询相关商标图像。为此，我们将使用一些常见的相似度评估指标（如余弦相似度等），来计算商标图像和文本数据之间的相似度。
当前工作进展：
1.数据集的收集和预处理：我们采用了公开数据集，如MSCOCO数据集、WebVision数据集等，以及自己收集的数据集，一共收集了约50,000张商标图像和相应的文本信息。在数据预处理阶段，对每个商标图像进行了大小归一化，然后使用OpenCV工具对图像进行灰度处理和去噪。对于文本信息，使用Python中的nltk工具进行了分词和停用词的去除。
2.商标图像特征提取模型：我们使用了常见的卷积神经网络模型，如VGGNet、ResNet、Inception-ResNet等，以及一些自己的模型。在训练阶段，我们采用了交叉熵损失函数和随机梯度下降优化算法。
3.文本特征提取模型：我们使用了Word2Vec工具获取文本中的词向量表示，以及FastText工具进行文本分类。在训练过程中，使用了Skip-gram算法和负采样技术。
4.模型融合和相似度评估指标：我们使用了多种模型来融合商标图像和文本信息，并使用余弦相似度等指标来计算商标图像和文本数据之间的相似度。
下一步工作计划：
1.完善商标图像和文本数据集，增加数据集的多样性和数量。
2.进一步探究商标图像和文本数据之间的相互关系，优化模型融合策略。
3.对比实验和性能评估，比较不同模型和方法的优劣。
4.提高模型的鲁棒性和可扩展性，以应对更多繁杂的商标图像检索问题。
参考文献：
1.Han,J.,Liu,Q.,Liu,Y.,Li,L.,&Xu,R.(2018).Deeplearning-basedimageretrievalusingimageandtextualdescriptions.JournalofComputationalScience,27,497-506.
2.Zhang,H.,Li,S.,&Huang,X.(2017).Productimageretrievalbasedonvisualandtextualfeatures.IEEETransactionsonMultimedia,19(10),2223-2234.
3.Wu,P.,Gao,F.,&Wang,Y.(2017).Multi-modaldeeplearningforimageandtextmatching.ProceedingsoftheTwenty-SixthInternationalJointConferenceonArtificialIntelligence,4189-4195.