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基于内容的商标图像分层检索算法研究与实现的中期报告
现阶段，许多商标的图像已经被广泛地应用在商业活动中。这些商标不仅体现了产品、公司或组织的形象和特征，也成为了宣传和推广的重要手段。随着商标数量的不断增加，如何高效地管理和检索商标图像成为了一个亟待解决的问题。
本文旨在研究基于内容的商标图像分层检索算法，并实现一个商标图像管理系统。具体研究内容如下：
1.商标图像特征提取与描述
本研究采用了深度学习方法，利用预训练的卷积神经网络提取商标图像特征，然后通过主成分分析等方法将特征降维，最终得到商标图像的描述向量。
2.商标图像分层管理
针对商标数量庞大的问题，本研究提出了一个分层的商标图像管理方法。具体地，将商标按照其所属领域进行分类，并将每个领域下的商标按照其特征相似程度进行聚类分组。对于每个商标，可以根据其所属的领域、聚类组及其描述向量进行唯一标识。
3.商标图像快速检索
基于商标图像的唯一标识，本研究提出了一种基于内容的商标图像快速检索方法。具体实现中，将待检索的商标图像进行特征提取和分类，然后在对应的聚类组中进行局部搜索，最终输出与该商标图像相似度排名前几的商标。
目前，本研究已基本完成商标图像特征提取和描述、商标图像聚类分组和商标图像快速检索算法的实现，并完成了商标图像管理系统的框架设计与开发。接下来将继续完善算法和系统的细节并进行实验验证。