一种图片的商标图形要素编码生成方法、系统及装置制造方法及图纸

一种图片的商标图形要素编码生成方法，包括建立样本库，获取样本商标图片及其所对应记录的商标图形要素编码；对待处理商标图片进行预处理以获取有效区域图像；采用同一方向的分割线对有效区域图像进行多等份细分，获取有效区域图像的细分区域，提取该细分区域的图像特征数据获取图像特征描述符；以图像特征描述符为检索关键词进行样本商标图片查询，获取初步样本商标图片查询结果；对初步样本商标图片所对应记录的图像特征描述符与输入商标图片所提取的图像特征描述符进行匹配率计算，以获得匹配率排序参数；根据匹配率排序参数获得输入商标图片的商标图形要素编码。实现商标图形要素编码自动识别和标准化识别，提高商标图形要素编码划分效率。素编码划分效率。素编码划分效率。

【技术实现步骤摘要】
一种图片的商标图形要素编码生成方法、系统及装置


[0001]本专利技术涉及商标信息查询
，尤其涉及一种图片的商标图形要素编码生成方法、系统及装置。

技术介绍

[0002]商标查询是商标注册、商标审查、商标管理、商标维权等程序中非常重要的工作，商标查询的主要目的是如何查找出符合《商标法》意义上的相同或近似商标，用以确认输入商标所获得的或可能获得的商标权利权属范围的信息，为实施企业商标战略的各种活动提供决策依据。
[0003]商标图形要素编码是依据《建立商标图形要素国际分类维也纳协定》所产生一种的商标图形要素划分工具，由商标图形要素按大类、小类及组分类的一览表组成，其中包括商标图形要素编号和商标图形要素名称构成。因此，每一商标图形要素编码代表了商标图形要素的内容意义。
[0004]目前，在世界范围内，商标图形要素编码主要通过国家商标主管机构中享有商标图形要素编码专业水平的少数审查员承担人工划分，基本没有智能化的工具或手段。现有的商标图形要素编码的人工划分方法虽然可以执行商标图形要素编码的划分任务，但其存在明显的缺陷和弊端，主要体现在：
[0005]1)人工划分商标图形要素编码，划分工作效率的低下和工作精力的消耗巨大是显然易见的；
[0006]2)商标图形要素编码划分要求专业性较强，普通工作人员不易准确掌握商标图形要素编码方法，限制了图形商标检索的广泛应用；
[0007]3)即使是专业人员进行商标图形要素编码划分，因不同专业人员主观判断商标图像的意义会存在差异，这种差异会造成商标图形要素编码的不一致。

技术实现思路

[0008]本专利技术的目的在于针对
技术介绍
中的缺陷，提出一种图片的商标图形要素编码生成方法、系统及装置，利用已注册图形商标图形要素编码划分的大数据资源分析，通过输入商标图片的图像特征与样本库中存储的样本商标图片所记录的图像特征的识别匹配，获取特征重合度最高一张或若干张样本商标图片，并将该商标图片所对应记录的图形要素编码作为输入商标图片的商标图形要素编码。从而实现了商标图形要素编码的自动识别和标准化识别，解决传统商标图形要素编码仅靠人工划分，划分工作效率的低下和工作精力的消耗巨大，对商标图形要素编码划分人员要求专业性较强，因不同专业人员主观划分存在差异等问题。
[0009]为达此目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0010]一种图片的商标图形要素编码生成方法，包括如下步骤：
[0011]步骤A：建立样本库，获取样本商标图片及该样本商标图片所对应记录的商标图形
要素编码；
[0012]步骤B：对待处理商标图片进行预处理以获取有效区域图像，其中，待处理商标图片包括：样本商标图片和输入商标图片；
[0013]步骤C：采用同一方向的分割线对有效区域图像进行多等份细分，获取所述有效区域图像的细分区域，提取各细分区域的图像特征描述符；
[0014]步骤D：以所述细分区域的图像特征描述符为检索关键词，在所述样本库内进行样本商标图片查询，获取初步样本商标图片查询结果；
[0015]步骤E：对所述初步样本商标图片所对应记录的细分区域的图像特征描述符与输入商标图片所提取的细分区域的图像特征描述符进行匹配率计算，以获得所述各初步样本商标图片与输入商标图片的匹配率排序参数；
[0016]步骤F：将所述匹配率排序参数大于预设匹配率值的初步样本商标图片所对应记录的商标图形要素编码作为输入商标图片的商标图形要素编码。
[0017]作为一种可选的实施方式，在本专利技术的第一方面中，所述步骤A中，建立样本库，样本库收录如下其中至少一项数据：
[0018]一个国家的样本商标数据中的已经申请/注册的商标标识图片及该商标标识图片所对应记录的商标图形要素编码；
[0019]和/或商标图形要素编码及所对应的示例性样本商标图片和非样本商标图片。
[0020]作为一种可选的实施方式，在本专利技术的第一方面中，在所述步骤B中，所述待处理商标图片具体包括：
[0021]动态拍摄获取的目标商标图片，和/或存储在电脑设备上的目标商标图片，和/或已存储在样本库的样本商标图片。
[0022]作为一种可选的实施方式，在本专利技术的第一方面中，所述步骤C还包括：
[0023]步骤C1：提取待处理商标图片的有效区域图像及像素点颜色值数据，并进行色块分割，获取待处理商标图片的有效区域图像数据；
[0024]步骤C2：采用同一方向的分割线对有效区域图像进行多等份细分，获取具有同一切割方向的细分区域以及细分区域数据集；
[0025]步骤C3：对所述待处理商标图片的有效区域图像的细分区域进行连通域确认、线段识别和线长计量操作，以获取待处理商标图片的有效区域图像的细分区域的图像特征数据；
[0026]步骤C4：对待处理商标图片的有效区域图像的细分区域的图像特征数据进行统计、组合处理，以获取待处理商标图片的细分区域的图像特征描述符；
[0027]其中，所述细分区域的图像特征描述符包括如下各项至少一项：粗略图像特征描述符和/或精细图像特征描述符。
[0028]作为一种可选的实施方式，在本专利技术的第一方面中，在所述步骤E中，所述获取所述各初步样本商标图片与输入商标图片的匹配率排序参数的方法，包括:
[0029]步骤E1：以图像的细分区域为单位，比较各相同序号的细分区域对的线段数是否相等，若是，则视为相互匹配，若否，则视为不匹配，并根据如下公式获取线段数匹配率；
[0030]A＝N
′
/W，A≤100％；
[0031]其中，A表示线段数匹配率；N
′
表示匹配线段数的细分区域数；W表示图像的细分区
域总数；
[0032]步骤E2：以图像的细分区域为单位，比较各相同序号的细分区域对的线长值是否相等，若是，则视为相互匹配，若否，则视为不匹配，并根据如下公式获取线长值匹配率；
[0033]B＝M/W，B≤100％；
[0034]其中，B表示线长值匹配率；M表示匹配线长值的细分区域数；W表示图像的细分区域总数；
[0035]步骤E3：确定或图像匹配类型调整参数；
[0036]所述图像匹配类型包括：图像整图与整图之间的匹配，图像整图与分卡图之间的匹配，分卡图与分卡图之间的匹配；
[0037]所述的分卡图为由图像整图分割出的局部图；
[0038]图像匹配类型调整参数在大于等于0小于100％范围内取值；
[0039]步骤E4：确定连通域数偏差的调整参数；
[0040]连通域数偏差的调整参数在大于等于0小于100％范围内取值；
[0041]步骤E5：根据如下公式获取匹配率排序参数；
[0042]T＝A
×
α+B
×
β
‑
t
‑
C；
[0043]其中：T表示图像的匹配率排序参数，A表示线段数匹配率，B表示线长值本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图片的商标图形要素编码生成方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤A：建立样本库，获取样本商标图片及该样本商标图片所对应记录的商标图形要素编码；步骤B：对待处理商标图片进行预处理以获取有效区域图像，其中，待处理商标图片包括：样本商标图片和输入商标图片；步骤C：采用同一方向的分割线对有效区域图像进行多等份细分，获取所述有效区域图像的细分区域，提取各细分区域的图像特征描述符；步骤D：以所述细分区域的图像特征描述符为检索关键词，在所述样本库内进行样本商标图片查询，获取初步样本商标图片查询结果；步骤E：对所述初步样本商标图片所对应记录的细分区域的图像特征描述符与输入商标图片所提取的细分区域的图像特征描述符进行匹配率计算，以获得所述各初步样本商标图片与输入商标图片的匹配率排序参数；步骤F：将所述匹配率排序参数大于预设匹配率值的初步样本商标图片所对应记录的商标图形要素编码作为输入商标图片的商标图形要素编码。2.根据权利要求1所述一种图片的商标图形要素编码生成方法，其特征在于：在所述步骤A中，建立样本库，所述样本库收录如下其中至少一项数据：一个国家的样本商标数据中的已经申请/注册的商标标识图片及该商标标识图片所对应记录的商标图形要素编码；和/或商标图形要素编码及所对应的示例性样本商标图片和非样本商标图片。3.根据权利要求1所述一种图片的商标图形要素编码生成方法，其特征在于：在所述步骤B中，所述待处理商标图片具体包括：动态拍摄获取的目标商标图片，和/或存储在电脑设备上的目标商标图片，和/或已存储在样本库的样本商标图片。4.根据权利要求1所述一种图片的商标图形要素编码生成方法，其特征在于：在所述步骤C中，所述细分区域的图像特征描述符获取方法包括：步骤C1：提取待处理商标图片的有效区域图像及像素点颜色值数据，并进行色块分割，获取待处理商标图片的有效区域图像数据；步骤C2：采用同一方向的分割线对有效区域图像进行多等份细分，获取具有同一切割方向的细分区域以及细分区域数据集；步骤C3：对所述待处理商标图片的有效区域图像的细分区域进行连通域确认、线段识别和线长计量操作，以获取待处理商标图片的有效区域图像的细分区域的图像特征数据；步骤C4：对待处理商标图片的有效区域图像的细分区域的图像特征数据进行统计、组合处理，以获取待处理商标图片的细分区域的图像特征描述符；其中，所述细分区域的图像特征描述符包括如下各项至少一项：粗略图像特征描述符和/或精细图像特征描述符。5.根据权利要求1所述一种图片的商标图形要素编码生成方法，其特征在于：在所述步骤E中，所述获取所述各初步样本商标图片与输入商标图片的匹配率排序参数的方法,包括:步骤E1：以图像的细分区域为单位，比较各相同序号的细分区域对的线段数是否相等，
若是，则视为相互匹配，若否，则视为不匹配，并根据如下公式获取线段数匹配率；A＝N
′
/W，A≤100％；其中，A表示线段数匹配率；N
′
表示匹配线段数的细分区域数；W表示图像的细分区域总数；步骤E2：以图像的细分区域为单位，比较各相同序号的细分区域对的线长值是否相等，若是，则视为相互匹配，若否，则视为不匹配，并根据如下公式获取线长值匹配率；B＝M/W，B≤100％；其中，B表示线长值匹配率；M表示匹配线长值的细分区域数；W表示图像的细分区域总数；步骤E3：确定或图像匹配类型调整参数；所述图像匹配类型包括：图像整图与整图之间的匹配，图像整图与分卡图之间的匹配，分卡图与分卡图之间的匹配；所述的分卡图为由图像整图分割出的局部图；图像匹配类型调整参数在大于等于0小于100％范围内取值；步骤E4：确定连通域数偏差的调整参数；连通域数偏差的调整参数在大于等于0小于100％范围内取值；步骤E5：根据如下公式获取匹配率排序参数；T＝A
×
α+B
×
β
‑
t
‑
C；其中：T表示图像的匹配率排序参数，A表示线段数匹配率，B表示线长值匹配率，α表示线段数匹配权数，β表示线长值匹配权数，t表示匹配图的类型调整参数，C表示连通域匹配率。6.根据权利要求1所述一种图片的商标图形要素编码生成方法，其特征在于：在所述步骤F中，生成输入商标图片的商标图形要素编码,包括如下至少一项:将排序参数最大的一件或多件且大于预设匹配率值的样本商标图片所对应已记录的商标图形要素编码作为输入商标图片的商...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐庆，林丹燕，
申请(专利权)人：面谷图像技术佛山研究中心佛山市国方识别科技有限公司，
类型：发明
国别省市：