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外观专利图像分类方法研究的中期报告
1.研究背景
随着经济全球化和市场竞争的日益加剧，企业的创新能力和品牌价值越来越重要。外观专利作为一种知识产权形式，可以保护产品的形状、颜色、图案等外观方面的设计，增强企业的品牌价值和competitive优势。而外观专利的申请和管理需要对专利图像进行分类、检索和分析等操作，因此外观专利图像分类成为了一个重要的研究领域。
2.研究目的
本研究旨在探究外观专利图像分类方法，以实现对专利图像的自动化分类和管理。
3.研究内容
3.1外观专利图像特征提取方法的研究
在将专利图像进行分类前，需要对图像进行特征提取，以便能够进行有效的分类。本研究将探讨现有的外观专利图像特征提取方法，并提出自己的改进方法。
3.2外观专利图像分类模型的研究
本研究将探讨基于机器学习或深度学习的外观专利图像分类模型，以实现对专利图像的自动化分类和管理。
4.研究方法
4.1系统性文献调查法
本研究将首先通过系统性文献调查法，对外观专利图像分类方法的研究现状进行调查和总结。
4.2实验方法
本研究将设计实验，对比不同特征提取方法和分类模型的效果，并评估其可行性和准确性。
5.预期研究成果
本研究预期将提出一种高效、准确的外观专利图像分类方法，能够实现对专利图像的自动化分类和管理，从而提高企业的知识产权保护水平和信息化管理能力。