基于孪生卷积网络的商标查重系统研究综述

商标查重系统是使用图像识别、图像分类技术对现有商标进行相似度比对,若相似度较高则判定商标相似的系统。本项目利用孪生卷积神经网络结构和多种算法,为中小型律所设计了一款能够降低人力成本的查重系统。该系统具有准确率高、鲁棒性强、成本低、移植性强等特点。本文介绍了基于孪生卷积网络的商标查重系统设计方案。

基于V-系统的商标检索

商标图像检索是实现商标查重的重要手段之一,其目的是对商标图像之间的重复性、相似性进行审查.基于一类称为V系统的正交函数系,提出一种商标检索的新算法.通过V系统对商标轮廓图形进行精确的正交表达,在频域求得商标的特征向量,利用特征向量间的欧氏距离来进行商标之间的相似度量,从而得到一类新的商标检索算法.通过与Fourier描述子、Zernike矩方法的实验比较,得出V系统在商标检索中的明显优势.