基于语义分类的外观专利快速检索系统：提升效率与语义准确性

本文主要探讨了"基于语义分类的外观专利图像快速检索系统"这一研究主题。随着知识经济的发展，知识产权保护日益重要，外观专利作为衡量地区综合实力和发展能力的关键因素，其检索技术的进步显得尤为关键。传统的专利图像检索依赖于文本描述，由于计算机视觉技术的局限性，无法实现对图像内容和语义信息的自动化提取，人工处理耗时且主观性强。 为解决这些问题，研究人员提出了一种结合边缘轮廓距离和分块特征的低层视觉特征提取方法，这有助于捕捉图像的视觉细节。通过引入K均值聚类的分类索引策略，该系统在保留视觉特征的同时，也考虑到了语义相似性，实现了先分类后检索的功能。这种方法旨在弥合底层视觉特征与高层语义之间的差距，提高检索的精确性和效率。 论文着重强调了大规模专利图像数据库中的检索速度问题。传统的线性扫描方式已无法满足用户对高速检索的需求，因此，设计高效的检索算法和优化数据结构至关重要。CBIR技术（Content-Based Image Retrieval）通过构建基于视觉特征向量的索引，利用特征向量的相似度计算来评估图像间的匹配程度，但在处理大规模数据时，速度提升成为关键挑战。 广东工业大学信息工程学院的研究团队，由李旭明、戴青云、曹江中和曹璐等人组成，他们开发了这个基于语义分类的专利图像检索系统，旨在提供一个既能捕捉图像内容又能理解语义的快速检索解决方案。通过实验，他们证明了这种方法不仅显著提升了检索速度，而且增强了检索的语义敏感性，这对于企业的创新能力和市场竞争，以及减少专利侵权纠纷具有重大意义。 这项研究针对外观专利图像的特点，结合了视觉特征提取和语义理解，为大规模专利图像库的高效检索提供了新的思路和技术支持，为知识产权管理和保护领域的实际应用开辟了新的路径。