基于文本和內(nèi)容的商標圖像檢索的中期報告

基于文本和內(nèi)容的商標圖像檢索的中期報告中期報告研究計劃簡介：商標圖像檢索是一種重要的搜索技術(shù)，其目的是通過商標圖像來查找產(chǎn)品、公司或服務(wù)信息。在現(xiàn)實世界中，商標圖像檢索技術(shù)被廣泛應(yīng)用于商標信息查詢、商標侵權(quán)檢測等方面。本研究計劃旨在探究基于文本和內(nèi)容的商標圖像檢索技術(shù)。具體的技術(shù)路線如下：1.收集商標圖像和文本數(shù)據(jù)集，并對其進行預(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)建商標圖像特征提取模型和文本特征提取模型，單獨訓(xùn)練兩個模型。3.對于商標圖像，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。對于文本數(shù)據(jù)，可以使用Word2Vec、FastText等工具進行詞向量訓(xùn)練。4.在特征提取階段，將商標圖像和文本數(shù)據(jù)分別輸入對應(yīng)的特征提取模型，輸出相應(yīng)的特征表示。5.為了充分利用商標圖像和文本信息，我們將使用多個模型組合這些特征。6.最終的目標是通過商標圖像查詢文本相關(guān)信息，或者通過文本查詢相關(guān)商標圖像。為此，我們將使用一些常見的相似度評估指標（如余弦相似度等），來計算商標圖像和文本數(shù)據(jù)之間的相似度。當(dāng)前工作進展：1.數(shù)據(jù)集的收集和預(yù)處理：我們采用了公開數(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張商標圖像和相應(yīng)的文本信息。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，對每個商標圖像進行了大小歸一化，然后使用OpenCV工具對圖像進行灰度處理和去噪。對于文本信息，使用Python中的nltk工具進行了分詞和停用詞的去除。2.商標圖像特征提取模型：我們使用了常見的卷積神經(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，我們采用了交叉熵損失函數(shù)和隨機梯度下降優(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工具進行文本分類。在訓(xùn)練過程中，使用了Skip-gram算法和負采樣技術(shù)。4.模型融合和相似度評估指標：我們使用了多種模型來融合商標圖像和文本信息，并使用余弦相似度等指標來計算商標圖像和文本數(shù)據(jù)之間的相似度。下一步工作計劃：1.完善商標圖像和文本數(shù)據(jù)集，增加數(shù)據(jù)集的多樣性和數(shù)量。2.進一步探究商標圖像和文本數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系，優(yōu)化模型融合策略。3.對比實驗和性能評估，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展性，以應(yīng)對更多繁雜的商標圖像檢索問題。參考文獻：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