墙纸类外观设计专利图像检索研究的中期报告.docx

墙纸类外观设计专利图像检索研究的中期报告
本研究旨在探索基于图像检索的墙纸类外观设计专利图像搜索方法。本中期报告主要介绍研究的背景、研究方法、进展和下一步工作计划。
一、研究背景
目前，随着科技的进步和人们生活水平的提高，人们对生活环境的要求也越来越高，特别是对于墙纸这类装饰材料的需求量也越来越大。然而，由于各种原因，设计师和生产厂家的生材料资源分散，在遇到复杂或个性化的设计时，寻找适合的墙纸样式是一件困难的事情，其中图像检索技术则成为解决该问题的重要一步。然而，墙纸类外观设计专利图像的搜索中面临的问题是：如果一个专利图像的外观值被赋予了较低的权重，那么该图像在搜索结果中将无法出现，这是因为该图像的外观质量并不高。此外，对于成千上万个专利图像，如何对其进行分类变得越来越困难。
因此，我们需要一种高效的墙纸类外观设计专利图像检索方法，通过图像相似度或相关因素来帮助用户从海量专利图像中迅速找到所需图像。
二、研究方法
（一）数据采集
本次研究的专利图像来源于全球专利数据中心，共涵盖了10多种不同类型的墙纸设计。
（二）算法研究
这里我们使用基于深度学习的图像检索方法来实现墙纸类外观设计图像检索，具体而言，主要采用以下算法：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。前者是为了提取图像的高级特征，而后者则是为了将提取的特征映射到输入数据上，从而生成目标结果。
（三）模型评估
针对每个算法，我们会通过各种指标（例如准确度、召回率、F1得分等）来评估模型性能。
三、进展
目前，我们已经完成了数据采集和建模的工作，进一步优化模型，并针对数据集进行训练和测试，以便更好地进行图像检索。
四、下一步工作计划
我们将在以下方向开展工作：
（一）数据清洗和标准化。这是保证模型性能的重要一步，将帮助提高模型的准确性和可靠性。
（二）算法优化。我们还将继续完善我们的算法，以提高其准确性和效率。
（三）模型评估。我们将进行更为详细和全面的模型评估来确定模型的性能和瓶颈，优化算法和模型来提高检索性能。