基于多特征融合的外觀設(shè)計專利圖像檢索算法的開題報告

基于多特征融合的外觀設(shè)計專利圖像檢索算法的開題報告一、研究背景及意義隨著科技的不斷發(fā)展，外觀設(shè)計專利得到了越來越多的重視。然而，外觀設(shè)計專利的數(shù)量龐大，如何快速準(zhǔn)確地檢索到與目標(biāo)設(shè)計相似的專利成為了一個重要的問題。傳統(tǒng)的外觀設(shè)計專利檢索方法主要依賴關(guān)鍵詞或者圖片標(biāo)簽進(jìn)行檢索，但是這種檢索方式無法充分考慮到專利的視覺信息，容易忽略到與目標(biāo)設(shè)計相近的專利。因此，本文提出了一種基于多特征融合的外觀設(shè)計專利圖像檢索算法。該算法通過提取圖像的顏色、紋理、形狀等多種特征，并進(jìn)行融合，從而實現(xiàn)對專利的全方位檢索。這種方式不僅可以充分利用圖像的視覺信息，而且能夠有效提高檢索的準(zhǔn)確性和實時性，具有較高的實用價值。二、研究內(nèi)容及方法1.研究目標(biāo)本文的研究目標(biāo)是設(shè)計一種基于多特征融合的專利圖像檢索算法，能夠準(zhǔn)確、快速地檢索到與目標(biāo)設(shè)計相似的專利，提高檢索的效率和準(zhǔn)確性。2.研究內(nèi)容（1）基于顏色特征提取的圖像檢索：使用顏色直方圖和顏色矩等方法提取圖像的顏色特征，從而實現(xiàn)對專利的顏色信息的提取和檢索。（2）基于紋理特征提取的圖像檢索：使用Gabor濾波器等方法提取圖像的紋理特征，從而實現(xiàn)對專利的紋理信息的提取和檢索。（3）基于形狀特征提取的圖像檢索：使用邊緣檢測和形態(tài)學(xué)等方法提取圖像的形狀特征，從而實現(xiàn)對專利的形狀信息的提取和檢索。（4）多特征融合算法：將上述三種特征進(jìn)行融合，提高檢索的準(zhǔn)確性和實時性。3.研究方法(1)前期調(diào)研和綜述：通過查閱大量的文獻(xiàn)資料，了解目前外觀設(shè)計專利圖像檢索的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，以及相關(guān)的專利檢索算法和圖像處理技術(shù)。(2)數(shù)據(jù)采集和特征提?。汉侠磉x擇專利數(shù)據(jù)集，并使用CV2等圖像處理工具，提取顏色、紋理和形狀三種特征。(3)特征融合和相似度計算：將多種特征進(jìn)行融合，設(shè)計合理的相似度計算公式，從而實現(xiàn)對專利的準(zhǔn)確、全方位檢索。(4)算法實現(xiàn)和測試：基于Python語言，詳細(xì)實現(xiàn)算法流程，并在測試數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗證和評估。三、研究進(jìn)度及計劃本文的研究工作已經(jīng)完成了前期調(diào)研和數(shù)據(jù)采集等任務(wù)，接下來的工作將重點集中在特征提取、融合和算法實現(xiàn)上。具體的進(jìn)度計劃如下：(1)階段一（2022年1月至3月）：完成外觀設(shè)計專利數(shù)據(jù)集的選擇和采集，以及顏色特征的提取和初步實現(xiàn)基于顏色特征的圖像檢索算法。(2)階段二（2022年4月至6月）：完成紋理特征和形狀特征的提取、融合和相似度計算，初步實現(xiàn)基于多特征融合的圖像檢索算法。(3)階段三（2022年7月至9月）：完善算法的實現(xiàn)，并在測試數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測試。(4)階段四（2022年10月至12月）：進(jìn)一步優(yōu)化算法的性能，撰寫論文，完成畢業(yè)設(shè)計。四、論文結(jié)構(gòu)及預(yù)期成果本論文的結(jié)構(gòu)分為六個部分：緒論、相關(guān)技術(shù)研究、算法設(shè)計與實現(xiàn)、實驗結(jié)果分析、結(jié)論和展望、參考文獻(xiàn)。預(yù)期的成果包括：(1)設(shè)計一種基于多特征融合的外觀設(shè)計專利圖像檢索算法，具有高速、高準(zhǔn)確性和實用性。(2)針對不同的特征進(jìn)行實驗和分析，驗證算法的有效性。(3)在實驗室