[发明专利]一种融合对象语义的商标图像匹配方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像搜索，尤其是涉及一种融合对象语义的商标图像匹配方法。

背景技术

商标注册前的查询，可以大大减少商标注册的风险，提高商标注册的成功率。商标查询，是指在商标注册前，通过商标局的官方网站，或者向商标局下属的通达服务中心提交查询申请，查询本次所申请的商标与原先已申请或已注册的商标有无相同或近似的情况。

商标之间相似程度主要以人眼的视觉判断为基准，但数据库内注册商标的数量十分庞大，判别工作若全部由人工完成，不仅复杂而且效率低下。因此，建立商标图像的自动检索系统就变得极为必要。先由计算机检索出与待注册商标相似的图像，再人工决定是否予以注册，可以大幅度提高商标管理工作的效率。鉴于上述原因，对商标图像匹配检索的研究具有重要的科学和实用价值。

在基于内容的图像检索中，图像特征索引技术主要研究的是图像的视觉和形象特征，包括颜色及其分布关系、纹理、对象形状以及它们之间的空间关系等方面。以图像的底层视觉为索引对图像进行检索具有计算简单、性能稳定的特点，但目前这些特征都有一定的局限性。

语义分析是图像理解中高层认知的难点和重点。“语义鸿沟”的存在是目前基于内容图像检索系统还难以被普通用户所接收的根本原因。为了实现更为贴近用户理解能力的自然而简洁的查询方式，并提高图像检索的精度，在基于内容的图像检索技术领域进行包含语义的检索方法的研究是十分必要的。因此，近几年的研究逐渐转向基于区域和目标对象的高层图像语义描述特征的提取，尝试由图像的底层次特征推知高层次语义，从而使用高层语义特征计算图像相似程度。如何从图像的底层特征中自动提取语义特征，成为基于内容的图像检索领域的难题。

基于形状匹配的商标图像检索主要思想是通过图像分割技术提取出商标图像中的感兴趣目标，然后对目标进行形状描述，最后使用与形状描述方法相适应的相似性度量标准进行商标图像的检索。

然而，当商标图像分割结果包含多个目标对象时，传统的方式是将多个目标对象逐一与另一商标图像的对象进行比较，最后加权求和。但是，图像中多个目标对象间的完全匹配方式比较耗时，并且包含了多个无意义匹配，因为在匹配过程中，多个不相关的对象也进行了匹配操作。

发明内容

本发明的目的在于针对现有商标图像匹配的不足，提供融合了对象的语义匹配，使得对象匹配过程是在语义相似的对象间进行匹配，并且匹配结果体现了语义相似度，可在保证准确率的同时可以较大程度上缩短图像检索时间，提高匹配性能的一种融合对象语义的商标图像匹配方法。

本发明包括以下步骤：

步骤一：关键词组语义的匹配；

步骤二：高语义相关对象的提取；

步骤三：融合语义与对象底层特征的综合匹配。

在步骤一中，所述关键词组语义匹配，具体步骤如下：

(a)对输入的两个关键词组进行匹配，对关键词组的匹配是基于关键词的匹配，具体方法如下：

利用知网(HowNet)提供的计算方式，得到两个关键词语义的相似度，计算方式如下所示：

similarity(key₁，key₂)＝max_{i＝1...n，j＝1...m}similarity(S_1i，S_2j) (1)

其中key₁和key₂为两个关键词，key₁由概念集合{S₁₁，S₁₂，...，S_1m}组成，key₂由概念集合{S₂₁，S₂₂，...，S_2n}组成；

(b)把两个关键词之间的相似度问题归结为两个概念之间的相似度问题，两个概念语义表达式的整体相似度由下式获得：

其中，β_i是可调节的参数，表示以下4个特征：第一基本义原描述、其它基本义原描述、关系义原描述、关系符号描述，其满足：β₁≥β₂≥β₃≥β₄；

(c)把两个关键词之间的相似度问题最终归结为义原之间的相似度问题，根据义原之间的路径距离来计算两者的相似度，两个关键词组的匹配度由下式获得：

其中，函数f定义如下：