基于文本和內(nèi)容的商標(biāo)圖像檢索的中期報(bào)告

基于文本和內(nèi)容的商標(biāo)圖像檢索的中期報(bào)告中期報(bào)告研究計(jì)劃簡(jiǎn)介：商標(biāo)圖像檢索是一種重要的搜索技術(shù)，其目的是通過(guò)商標(biāo)圖像來(lái)查找產(chǎn)品、公司或服務(wù)信息。在現(xiàn)實(shí)世界中，商標(biāo)圖像檢索技術(shù)被廣泛應(yīng)用于商標(biāo)信息查詢(xún)、商標(biāo)侵權(quán)檢測(cè)等方面。本研究計(jì)劃旨在探究基于文本和內(nèi)容的商標(biāo)圖像檢索技術(shù)。具體的技術(shù)路線(xiàn)如下：1.收集商標(biāo)圖像和文本數(shù)據(jù)集，并對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像去噪、縮放和灰度處理，文本歸一化和分詞等工作。2.利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)等，構(gòu)建商標(biāo)圖像特征提取模型和文本特征提取模型，單獨(dú)訓(xùn)練兩個(gè)模型。3.對(duì)于商標(biāo)圖像，可以使用預(yù)訓(xùn)練的模型，如VGGNet、ResNet等，或者建立自己的模型。對(duì)于文本數(shù)據(jù)，可以使用Word2Vec、FastText等工具進(jìn)行詞向量訓(xùn)練。4.在特征提取階段，將商標(biāo)圖像和文本數(shù)據(jù)分別輸入對(duì)應(yīng)的特征提取模型，輸出相應(yīng)的特征表示。5.為了充分利用商標(biāo)圖像和文本信息，我們將使用多個(gè)模型組合這些特征。6.最終的目標(biāo)是通過(guò)商標(biāo)圖像查詢(xún)文本相關(guān)信息，或者通過(guò)文本查詢(xún)相關(guān)商標(biāo)圖像。為此，我們將使用一些常見(jiàn)的相似度評(píng)估指標(biāo)（如余弦相似度等），來(lái)計(jì)算商標(biāo)圖像和文本數(shù)據(jù)之間的相似度。當(dāng)前工作進(jìn)展：1.數(shù)據(jù)集的收集和預(yù)處理：我們采用了公開(kāi)數(shù)據(jù)集，如MSCOCO數(shù)據(jù)集、WebVision數(shù)據(jù)集等，以及自己收集的數(shù)據(jù)集，一共收集了約50,000張商標(biāo)圖像和相應(yīng)的文本信息。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，對(duì)每個(gè)商標(biāo)圖像進(jìn)行了大小歸一化，然后使用OpenCV工具對(duì)圖像進(jìn)行灰度處理和去噪。對(duì)于文本信息，使用Python中的nltk工具進(jìn)行了分詞和停用詞的去除。2.商標(biāo)圖像特征提取模型：我們使用了常見(jiàn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如VGGNet、ResNet、Inception-ResNet等，以及一些自己的模型。在訓(xùn)練階段，我們采用了交叉熵?fù)p失函數(shù)和隨機(jī)梯度下降優(yōu)化算法。3.文本特征提取模型：我們使用了Word2Vec工具獲取文本中的詞向量表示，以及FastText工具進(jìn)行文本分類(lèi)。在訓(xùn)練過(guò)程中，使用了Skip-gram算法和負(fù)采樣技術(shù)。4.模型融合和相似度評(píng)估指標(biāo)：我們使用了多種模型來(lái)融合商標(biāo)圖像和文本信息，并使用余弦相似度等指標(biāo)來(lái)計(jì)算商標(biāo)圖像和文本數(shù)據(jù)之間的相似度。下一步工作計(jì)劃：1.完善商標(biāo)圖像和文本數(shù)據(jù)集，增加數(shù)據(jù)集的多樣性和數(shù)量。2.進(jìn)一步探究商標(biāo)圖像和文本數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系，優(yōu)化模型融合策略。3.對(duì)比實(shí)驗(yàn)和性能評(píng)估，比較不同模型和方法的優(yōu)劣。4.提高模型的魯棒性和可擴(kuò)展性，以應(yīng)對(duì)更多繁雜的商標(biāo)圖像檢索問(wèn)題。參考文獻(xiàn)：1.Han,J.,Liu,Q.,Liu,Y.,Li,L.,&Xu,R.(2018).Deeplearning-basedimageretrievalusingimageandtextualdescriptions.JournalofComputationalScience,27,497-506.2.Zhang,H.,Li,S.,&Huang,X.(2017).Productimageretrievalbasedonvisualandtextualfeatures.IEEETransactionsonMultimedia,19(10),2223-2234.3.Wu,P.,Gao,F.,&Wang,Y.(2017).Multi-modaldeeplearningforimageandtextmatching.ProceedingsoftheT