外觀專利搜索中圖像特征提取技術(shù)研究.pdf

1、隨著國家專利法的健全,人們法律意識的提高,外觀專利的申請數(shù)量急劇增加,來自個人與企業(yè)的對外觀專利圖像的檢索需求強烈。目前國內(nèi)針對外觀專利的檢索系統(tǒng)主要是基于關(guān)鍵字的,而基于關(guān)鍵字檢索外觀專利的圖像不能很好的解決用戶的需求。
　　基于圖像內(nèi)容的外觀專利搜索,從分析專利圖像的特點入手,對這些特點進行研究,實現(xiàn)了外觀專利圖像的底層視覺特征與高層語義特征提取,在此基礎(chǔ)上研究了基于圖像特征的分類。專利圖像底層視覺特征含有顏色特征與形狀特征,

2、顏色特征采用劃分網(wǎng)格的色彩直方圖的方式獲取,形狀特征采用金字塔化的梯度方向直方圖的方式獲取。在底層視覺特征中融入空間分布信息,使其更接近人類對物體的感知;圖像的高層語義特征是為提高檢索效果,縮小底層視覺特征與人類對圖像理解之間的差距提出的。針對外觀專利的圖像的知識范圍有限且語義定義具體,采用結(jié)合專利文檔與圖像獲取圖像語義信息,融合圖像的底層視覺特征提取了專利圖像的語義特征。在實現(xiàn)語義特征時采用樣本空間來定義語義空間,采用融合外觀特征與幾

3、何形狀特征作為專利圖像的底層視覺特征。其中語義空間的參考基是支持向量機在每個類上獲取的最優(yōu)分類面的集合,外觀特征采用了基于局部區(qū)域的描述符,同時避免了局部特征的關(guān)鍵點檢測部分,減少了提取特征的時間。
　　最后采用外觀專利圖像數(shù)據(jù)作為測試集合,對提取的圖像特征在判別能力,提取時間等方面進行了詳細的測試,測試結(jié)果表明這些特征能夠滿足外觀專利圖像檢索的檢索速度與效果要求。同時,把獲取的語義特征與目前常用的效果很好的局部特征 SIFT做了