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基于形状描述的商标图像检索研究的开题报告
一、选题背景
随着商标申请数量的不断增加，商标图像检索的需求越来越迫切。商标图像检索指的是根据商标图像的特定特征，在大规模的商标数据库中快速准确地检索出目标商标，这对商标权利人、商标代理人和专业的商标检索机构等具有重要意义。目前，商标图像检索研究主要集中在基于颜色和纹理等视觉特征的方法，但这些方法在应对复杂形状的商标图像时效果不太好。因此，基于形状描述的商标图像检索研究具有重要的研究价值和应用前景。
二、研究目的与意义
本研究的主要目的是基于形状描述的商标图像检索方法的研究与设计。一方面，该研究可为商标权利人、商标代理人和专业的商标检索机构等提供一种新的商标图像检索方法，以更好地保护商标权益，另一方面，该研究可进一步提高图像检索技术的精度和效率，有深远的理论和实践意义。
三、研究内容
本研究主要内容包括以下几个方面：
1.商标图像特征提取。采用基于边缘描述子的形状特征提取方法，对商标图像进行特征提取。
2.特征匹配算法设计。应用数学转换等技术，将商标图像的形状特征进行匹配，并确定两幅图像之间的相似度。
3.商标数据库构建。搜集并整理大量商标图像，建立商标图像数据库，为后续商标图像检索提供数据支持。
4.商标图像检索系统的设计与实现。将前述的商标图像特征提取、特征匹配算法设计和商标数据库构建融合到一个完整的商标图像检索系统中，实现商标图像的快速准确检索。
四、研究方法
本研究采用文献调研和实验分析相结合的方法，通过对形状特征提取和特征匹配算法的研究，对商标图像检索进行探索。将应用广泛的图像匹配算法，如SIFT、SURF、ORB等进行比较分析，并结合商标图像特征的具体情况进行优化。同时，采用大量样本进行实验验证，以测试商标图像检索系统的效果和性能。
五、可行性分析
本研究立足于商标图像检索的实际应用需求，具有一定的可行性。商标图像的形状特征在许多情况下比其他特征更具有区分度和可观性，该研究可为商标图像检索提供一种新的思路和实现方法。同时，商标图像数据库的完备性和质量是建立商标图像检索系统可行性的关键因素之一，因此，对商标图像数据库的搜集和管理也有着重要的意义。
六、预期成果
本研究预期取得以下几个方面的成果：
1.基于边缘描述子的商标形状特征提取方法。
2.商标形状特征匹配算法设计。
3.商标图像数据库的建立。
4.商标图像检索系统的实现与测试。
七、进度安排
本研究的进度安排如下：
2022年6月~2022年9月：文献调研和方法探索。
2022年10月~2023年3月：商标图像特征提取和匹配算法的设计与优化。
2023年4月~2023年7月：商标图像数据库的建立和管理。
2023年8月~2023年12月：商标图像检索系统的设计和实现。
八、参考文献
[1]安博.一种基于图像特征匹配的文物图片检索算法研究[D].南京信息工程大学,2021.
[2]崔薇.基于特征点的商标识别算法实现[D].大连海事大学,2019.
[3]祁晨.基于BagofWords模型的图像分类及检索研究[D].长安大学,2020.
[4]陈明.基于边缘描述子的图像检索方法研究[D].西安电子科技大学,2020.
[5]NicuSebe,MichaelS.Y.Lee,ThomasS.Huang.MultimodalVideoIndexing:AReviewandaWITOT-basedModel.InternationalJournalofImageandGraphics.2002.2(04):589-609.