一种商标图形要素识别方法、装置和系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及商标信息检索领域，具体涉及一种商标图形要素识别方法、装置和系统。
【背景技术】
[0002]商标检索是注册申请、商标审查、商标管理、商标维权等程序中的重要工作。传统的图形商标检索基本上是通过手工输入商标图形要素编码作为检索条件而实现检索目的。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。
[0003]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:
[0004]I)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；
[0005]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。
[0006]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。
【发明内容】
[0007]有鉴于此，本发明提出一种商标图形要素识别方法、装置和系统，利用已知的已申请注册图形商标图形要素编码划分的大数据资源分析，通过待识别商标图像特征信息与样本商标图像特征信息的匹配检索来获取特征信息重合度最高的样本商标及其所记录的图形要素编码，将样本商标的图形要素编码作为待识别商标的图形要素编码，可实现商标图形要素编码的自动化、标准化识别。
[0008]—方面，本发明提供一种商标图形要素识别方法，包括:S101，建立样本商标库并建立样本商标与已知的已申请注册图形商标图形要素编码划分数据的对应关系；S102，对样本商标的图像特征信息进行提取及处理，并建立样本商标与所提取的图像特征信息的对应关系；S103，对待识别商标的图像特征信息进行提取及处理;S104，以待识别商标的图像特征信息为检索条件进行匹配检索，找出与待识别商标图像特征信息近似度最高的样本商标及对应的商标图形要素编码;S105，将所述样本商标对应的商标图形要素编码作为待识别商标的图形要素编码进行输出。
[0009]另一方面，本发明还提供一种商标图形要素识别装置，包括:样本商标库创建模块，用于建立样本商标库并建立样本商标与已知的已申请注册图形商标图形要素编码划分数据的对应关系；样本商标图像特征信息提取模块，用于对样本商标的图像特征信息进行提取及处理，并建立样本商标与所提取的图像特征信息的对应关系;待识别商标图像特征信息提取模块，用于对待识别商标的图像特征信息进行提取及处理;匹配检索模块，用于以待识别商标的图像特征信息为检索条件进行匹配检索，找出与待识别商标图像特征信息近似度最高的样本商标及对应的商标图形要素编码；图形要素编码输出模块，用于将所述样本商标对应的商标图形要素编码作为待识别商标的图形要素编码进行输出。
[0010]再一方面，本发明还提供一种商标图形要素识别系统，包括存储器和服务器;所述存储器和服务器经配置执行以下操作:建立样本商标库并建立样本商标与已知的已申请注册图形商标图形要素编码划分数据的对应关系;对样本商标的图像特征信息进行提取及处理，并建立样本商标与所提取的图像特征信息的对应关系;对待识别商标的图像特征信息进行提取及处理；以待识别商标的图像特征信息为检索条件进行匹配检索，找出与待识别商标图像特征信息近似度最高的样本商标及对应的商标图形要素编码;将所述样本商标对应的商标图形要素编码作为待识别商标的图形要素编码进行输出。
[0011]本发明的实施例实现了利用现有已知的已申请注册图形商标图形要素编码划分的大数据资源，由系统学习并自动划分商标图形要素编码，解决了商标图形要素编码划分的标准化识别与以往因不同专业人员主观划分存在差异的问题。本发明的实施例与传统的手工划分商标图形要素编码相比，具有工作效率高和节省工作精力的好处，解决了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消耗巨大的弊端。本发明的实施例降低了对商标检索人员的商标图形要素编码专业水平的要求，有利于在更广泛的范围使用商标图形要素编码的商标检索技术，从而达到克服传统商标图形要素编码仅靠人工划分、划分标准难统一、主观划分存在差异的技术缺陷或局限，能有效实现商标图形要素编码的自动识别和标准化识别的目的。
【附图说明】
[0012]图1是本发明实施例的商标图形要素识别方法的流程图。
[0013]图2是本发明实施例的示例性图像原图。
[0014]图3是本发明实施例的示例性轮廓特征线图。
[0015]图4是本发明实施例的自然基准定位的方向定位图。
[0016]图5是本发明实施例的自然基准定位的提取方形定位图。
[0017]图6是本发明一个实施例的基准直线定位的方向定位图。
[0018]图7是本发明另一实施例的基准直线定位的方向定位图。
[0019]图8是本发明实施例的基准直线定位的提取方形定位图。
[0020]图9是本发明另一实施例的示例性图像原图。
[0021]图10是本发明另一实施例的示例性轮廓特征线图。
【具体实施方式】
[0022]以下结合附图以及具体实施例，对本发明的技术方案进行详细描述。
[0023]图1示出了本发明实施例的商标图形要素识别方法的流程图，包括以下步骤:
[0024]SlOl，建立样本商标库并建立样本商标与已知的已申请注册图形商标图形要素编码划分数据的对应关系；
[0025]S102，对样本商标的图像特征信息进行提取及处理，并建立样本商标与所提取的图像特征信息的对应关系；
[0026]S103，对待识别商标的图像特征信息进行提取及处理；
[0027]S104，以待识别商标的图像特征信息为检索条件进行匹配检索，找出与待识别商标图像特征信息近似度最高的样本商标及对应的商标图形要素编码；
[0028]S105，将所述样本商标对应的商标图形要素编码作为待识别商标的图形要素编码进行输出。
[0029]以下对上述各个步骤进行详细描述。
[0030]第一，建立样本商标库并建立样本商标与已知的已申请注册图形商标图形要素编码划分数据的对应关系。
[0031 ]图2随机给出若干样本商标的图像，在本发明实施例中，就是要建立样本商标库和利用已知的已申请注册图形商标图形要素编码划分数据在样本商标库中记录样本商标的图形要素编码信息。
[0032]其中商标图形要素编码是指依据《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。
[0033]第二，对样本商标图像特征进行识别处理和提取图像特征信息。
[0034]对样本商标图像特征进行识别处理和提取特征信息的目的是通过图像特征信息的匹配可以找到相同或最近似的商标。
[0035]由于多边形逼近法中的Teh-Chin检测算法提取的图像轮廓线能较好地反映商标的显著特征，本技术方案采用多边形逼近法中的Teh-Chin检测算法提取样本商标图像的关键像素点特征信息，即样本商标图像轮廓特征线上像素点的坐标值。
[0036]样本商标图像的关键像素点特征信息提取也可以采用其他已知的技术方法，包括提取骨架特征信息，提取形状的特征信息，提取模板特征信息等。
[0037]在本发明的实施例中，对样本商标图像特征进行识别处理和提取图像特征信息的过程如下:
[0038]①对样本商标进行灰度化、二值化和/或去噪处理:
[0039]灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度，尽管理论上这个采样可以任何颜色的不同深浅，甚至可以是不同亮度上的不同颜色。灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑白两种颜色，灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。
[0040]图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为O或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。
[0041]噪点主要是指电荷耦合元件CCD(CMOS)将光线作为接收信号并输出的过程中所产生的图像中的粗糙部分，也指图像中不该出现的外来像素，通常由电子干扰产生。看起来就像图像被弄脏了，布满一些细小的糙点。我们平时所拍摄的数码照片如果用个人电脑将拍摄到的高画质图像缩小以后再看的话，也许就注意不到。不过，如果将原图像放大，那么就会出现本来没有的颜色(假色)，这种假色就是图像噪音，可以通过技术手段将这些噪点去除。
[0042]②对经灰度化、二值化、去噪处理的样本商标图像提取其的轮廓特征线，轮廓特征线包括样本商标图像的外轮廓线和内轮廓线:
[0043]在本发明的实施例中，利用多边形逼近法提取图像的关键像素点特征，即轮廓特征线，轮廓特征线就是轮廓线上像素点的集合，可生成样本商标图像轮廓特征线上的像素点序列图像。图3示出了若干图像的轮廓特征线，可以看到，轮廓特征线包括外轮廓线上的像素点和内轮廓线上的像素点。像素点是该图像中固有的原始特征。
[0044]③在坐标系中对轮廓特征线进行方向与提取方形的定位:
[0045]对轮廓特征线进行方向与提取方形的定位就是将轮廓特征线的放置位置采用一定的方法进行方向和提取方形的唯一性定位。
[0046]在实际应用中，方向定位的具体目的是:为了