（计算机系统结构专业论文）产品外观设计专利检索与分析系统的研究和实现.pdf

摘要 随羞人们对产品外观的重视，外观设计在产品市场竞争中扮演越来越重要的 作用，而外观设计专利信息蕴涵了大量的市场价值，反映了最新的设计走向，对 乡 瘸设计专利豹研究不仅帮助设计人员开阔思路，又能帮劫金渡作出明智的市场 决策。 本文主要研究产品外观设计专利的检索和分析技术，并完成系统的开发。本 文壤据夕 戏设计专利信患包含文本信息程大爨岁 蕊造型图片豹特杰，褒文本检索 的基础上结合基于内容的图像梭索技术和相关反馈技术来检索产品外淡设计专 利。根据专利图片的特点，综合颜色、纹理、彤状特征来检索专利图片获取详细 的专利信惠，并在初次检索基霜 | 上稠用相关反馈技术进程二次检索。本文用基于 h s v 空间的2 0 色非均匀颜色量化直方图来表示颜色特征；用边缘像素相邻鲞方 图来袭示形状特征；用纹理谱描述子来描述纹理特征；用结合套询点移动和调整 特征向量权重豹相关反馈算法来遴行二次检索。另方霞，本文在专利检索豹基 础上对专利分析披术进行研究。利用计算机量化的分析方法，系统为企姚提供外 观设计专利数量的年代、地域分布，各公司在某领域的专利拥有量等有用的专利 统计信息，帮助企娩侮出好豹决策。同时硬究了外观设计专弱的定性分析方法， 用来分析特定产品的雏观设计的发展途径。最后以上面的研究为基础，完成了系 统的开发，实现了对外观设计专利的检索和分析。 关键词：外观设计；外淡设计专利；外观设计专利检索：外观设计专利分析：基 于内容的图像检索；相关反馈 a b s t ￥a c 耄 w i t hp e o p l ep a ym o r ea t t e n t i o n st ot l l ea p p e a r a n c eo ft h ep d u c t s ，p r o d u c t d c s i g np l a y 描o f ea i l dm o r ei m p o m m t 加n c 虹o ni n 搬em a f k e tc o m p e “t i o no ft h e p r o d u c t s ，a n dt 董l ep r o d u c td e s i g i ip a t e n ti n f o 珊a t i o nn o to n l yc o n t a i nm u c hm a r k e t i n 王o h n a t i o n ，b 珏ta l s or e f 重c c t 攮e 嚣移w e s td o s i g n f e n d 。s o 燃ef e s e a ho ft h ep 鳓d u c l d e s j 印p a t e n t c a nk l pd e s i g l l e f st o o p e n t k i r e y e s a n d h e l pc o m p 柚y s d e c i s i o n m a k e rt om 威e9 0 0 dd e d s 王o n 。 弧i sp a p e rf e s e a f c h 搬et e c h n o l o g yo fs e a r c h i n gp f o d u c ld e s i 辨p a t e n ta l l d a l l a i y z i n gp f o d u c td e s i 舭p a t e n t ，a n df i n i s ht l l ed c v e l o p m e n to f r e t r i c v a la n da n a l y t i c a l s y s t e mo fp f o 翻c 如睫辫p a t e n l c a u 辩p o d 挂c td e s i 秘p a t c n c o n t a i nm u c ht c x i n f o 珊a t i o n强d i i n a g ei n f o m a t i o n ， t h i s p a p e r c o m b i n et i l e t e c h l o l o g y o f c o l l t e n - 酝s e di m a 窖cf c t f i e v 采越df e e 曲a c k 缔荫n o l o g yt os 髓f c hl h ep a l e n t 雌氇e b a s i sl 【e y w o r ds e 嫩hm o d c l s a c c o f d i n gt ot h ec h 甜a c t e r i s co ft i l ep a t e m p i c t l l r c ，w e c o m b i n et h ec o l o rf e a t u 豫，s h a p ef c a t u r ea l l dt e x t u r ef e a t u f et os e a r c hp a t e ti m a g e ， g e td e t a 主| p a t e n ti f o i 搬a t i o n 弛e nw eu s e 嘲e v a | l c c d b a 呔t e 吐l o g y 专od o s e c o n ds e a r c h w eu s e2 0c o l o r sn o n e 硼怕珊q u 蛆t i z a t i o nh i s t o g r a mb a s e do nh s v s p a c et oe x p 羚辐i m a g e sc o l 髓f e 鑫t u f e ，u s ct c 赋u r cs p 嘲n l md e s c d p t o rt oe x p 髂 i 瑚g c st c x t l l r cf 醯t u 粕，u s ee d g ep i x e ln e i g h b o r j n gh i s t o g m mt oe x p r e s si m a g e s s h a p ef e a 沁f c ，u s e | h ef c e 曲a c ka l g o r i t h mo fm o v eq h c f yp o i 珏| a n d 西赫g c 攮ew e i 痨t o ff e a 耋u 羚船d os e 锨滔a r c h 0 畦l h eo 攮c fh a n d ，p a t e n ti n 垂o r m a t i o nh 勰v e f y 撼g h m a r k e tv a l u e ，s o 卸a l y z ep a t e n ti sv e f yu s e f u l w eu s et h eq u a n 娃z c da i i a ：l y t i c a lm e m o d | op i 馥u p 瓣c h n f o 】胁a l i 熊a s 圭主m e f c 垂o nd i s 打i 孰i 蚴o ft h ea m o 珏n lo fp l e n t ，撬e 籼。明to fp a t e n tw h i c ht h ec o m p 锄yo w n si n s p e c i a ld o m a i ne t c c 0 m p 粕y s d e c i o n - m a k fu s c st h ei 拄f o m l a t 主o n 垂om 舔eg o o dd e c i s i o n 。m e a n w h l ew ef e s e a r c ha m e t l l o dt oa i l a l y z et h ed c v e l o p m e n tp a t ho f 矗p 刚u c t sa p p e a f 蝴c e a tl a s t ，a c c o r d i n g t ot h er e s e a r c ha b o v c ，w e 程n 婊t h ed c v e l o p m e n to ft h cr e t f 主c v a la n da n a l 蛳c a 重s v s l c m o fd e s i ；np a t e 囊1 嚣麓y w o 埘s ：p r 蝴鞋c td e s i 聃，d 姻l 龋p 鑫t 雌t p r 碡h c td e s l 辨p 8 耄e l l 耋r e l d e v a l ， p r o d u c td 铺i 辨p a t e n ta 艄l y s i s ，c o n t e n t _ b 黼e di m a g er e t d e v a i ( c b m ) ， r e l e v a n c ef b e d b a c k 珏 第一章绪论 第一章绪论 1 1 产品外观设计专利 1 1 1 外观设计 若干年蘸，美图略佛大学商学院教授罗伯特海斯就说过：“过去，企啦在 价格上相互竞争，今天是在质量上相互竞争，明天则在设计上相互竞争。”如今， 时光早已进入了当年的“明天”1 。 产品外观设计是产业革命后的产物，它是基于美学、人体工程学等学科理论 指导下的产品设计，是技术和艺术的合理结合。尽管各国对外观设计的具体定义 耱互不一致，但可归纳密一条，郑瑟谓步 观设计是关于产品豹雏形、图象、色彩 或其结合所作出的、翥有美感并适于工监上应髑的薪设计。外瘸设计是一种创造 性行为。其目的一方两程于确定产品的外型及衷面特点，另一方面是决定产品的 结构与功能的关系。优秀的外观设计不仅使产品外形美观，而且产品的使用也更 方便，对激起顾客的购买欲具有很大的作用。 外观设计在提商产黯的市场竞争中扮演蓿举恩轻重的角色，发挥着熏要豹作 雳。步 戏设计剖颓跫念渡在竞争中制胜豹法宝。工业酯豹於观设计不仅反映了产 品设计者的工业技术水平，丽且还从一个侧i l i 反映出设计者的设计愚想和审美 观。优秀美观的产品设计可以提高产品档次和附加值，并且更容易赢的消费者的 认同，给企业带来较大的市场份额。同时，外观设计创新投入少、产出多。美国 研究部门的研究则袭明，在外观设计方面每投入1 美元，就可带来1 5 0 0 美元的 利润。 1 董2 外观设计专利 优秀的外观设计是一种创造性劳动，然而仿造起来极其简单，所以只有对外 观设计给予专利保护，才能有效的鼓励设计者和开发者创造出新的优秀的外观设 计，使产品式样不断创新，以满足人们日盏增长的物质和精神需求，提高产晶在 浙江大学硕士学位论文：产品外观设计专利检索与分析系统的研究和实现 国内强市场上静竞争能力。在当今毽界上实行专乖j 潮度豹新有鋈家中，大多数粪蓼 保护外观设计。根据专利制度，需要使用外观设计专利或制造、销售外蕊设计专 利产品的，须征得其权刹人( 即外观设计专利牧人) 的同意，并支付使用赞：未 经专利权人的允许，从瘳外观设计专利产品的制造、生产、销售和使用的足违法 行为。专利权人可依专利法向法院提起专利侵权诉讼，以维护自己的专利权，保 护其外观设计产品的蘩断。没有相应的专利权，就无法保持对其自己的产晶设计 权的垄新。因越，露囊行送行的产品乡 双设计，为了保护设诗者的利益，虑及时 申请专利保护。 另一方面，外观设计专利文献详细阐述了产品外观设计内容，企业可利用别 人的专利技术信息开阔思路，提高设计的起点和效率，避免重复研究，避免侵权 行为，同时又可以找到技术突破口，指导企业设计人员的设计方向2 。同时，专 嗣信息能提供大量的经济和市场信息，专利经济信息是通过对专乖j 技术信息和专 零j 法律信息豹综合分梃褥到的，对专利技术嚣产生豹经济效益和未来市场豹论话 预测是企业进行专利开发的前提，也是专利贸易中主要的定价因素。从一件产品 设计所拥有的同族专利的数量，以及世界各国就嗣一技术问题申请的专利文献的 多少，可以分析出申请人的全球市场战略以及其技术的重要程度等经济信息，有 助于企业制定正确的产品开发策略和销售策略3 。可见对现有专利的分析对众业 有着非常重要的作用。 1 1 3 外观设计专利检索与分析 产品外观设计专利申请的数量和质量很好的反映了一个国家外观设计的熬 体水平和质量，也是豳家尊重和保护知识产权的有力体现。设计师在设计某种产 晶的外观时，首先要了解国内外该产品豹外观设计发展状况和竞争对手的情况， 吸取相关方瑶羚观设诗豹经验帮灵感，更重要豹跫避免对熟人外观专利侵投造成 的寐烦。而借鉴其健设计的经验和灵感以及避免对他人步 观专利侵权，最重要的 就是有效的进行外观设计专利的检索和分析。另方面，企业通过专利检索和分 析，了解同行业的产品发展水平，了解竞争对手相关产品在专利申请方丽所涵盖 的权利要求内容，从而做到知己知彼，百战不殆。余业在购买专利技术和得到专 利许可之前，也要进行专利检索和分析，清楚对方专利的法律保护状态，防止购 2 第一辩绪论 类避期或即将过期的专利，造成不必骚的经济损失。逶过专孝检索鞠分析可以攀 撼失效专裁公麴鹣援翻要袋蠢察，对失效专利骢检索嚣分辑霹驳襄发辩疆工终蠢 瓣懋维，葳焉充分趣秘矮磐兔费豹絮为爨滚。 隧着外观设计割新在竞争中静俸髑越来越显著，我霞各企韭辩步 蕊设计瓣保 护也越来越重视。扶1 9 8 5 年4 月刹2 0 0 6 年2 旁国内外观设计专利申请量达到 7 6 9 6 9 l 件，投投量达到5 1 2 6 1 2 件。外溉设计专利数爨鏊界第一，并整数量还谯 商速增长。2 0 0 5 年，外观设计专利的咿满凝和授权量分别为1 6 3 3 7 1 件和8 1 3 4 9 佟，分剐比2 0 0 4 年增长4 2 3 8 和1 5 7 9 。“海量信息”是专利数据库的特点。 农翔此多的专利信息中要找到某些特窳盼专帮j ，砖这黧专利进行分析对于人王豹 方琏从几乎是不可能的事。簸必须开发一个 | l 冀机自动纯豹外观专利检索与分橱 系绫寒霹帮韵磺户获褒擐定秘专巅蕊惑。 。2 磺究现状 1 2 。l 外蕊设计专利检索技术研究溅状 专利检索可依检索目的分为四大炎：可专利性检索、专利现况检索、专利族 群检索、专利葶l 用检索。瑶专程牲检索( p a t e n i a b i l i t ys e 韶h e s ) ：森捡顼发嘲 魁谨已在过去的专利中揭露，这是在掘蹬专；f l | 申请之豁必须要做前寨检索，必颁 确定疆要串请靛发弱还没蠢入获得专利域跫述没有入提出申请：专剩现况梭索 ( 眺把囊| l 拉噬ls c 翻蹒) ：搽橱一琰搜零静簸舞磅发蘩嚣；专裁发翡砧让受久 撩豢( 融e n 姆峨酗s 薛e es e 辩醢e s ：探辑舞令鏊家鸯那个天或是郡裳公霹握毒酃 颈专利；专利族群检索( 孙t e n t 蛔i l y 瓣舯c h e s ) ：探析褶同发明在世赛各因的专 剿保护情况。专弱弓l 用检索( e i t a t i 鳓甜幽e s ) ：显示最新专秘弓j 溺了那些过去 的专利。可以追踪一项技术或产品的研发情况。目前的计算机专利检索系统却少 埘警利性检索。 鬻有终鼹设汁专稠检索系统主要有貔豳溪家产权两的专利检索系统h l t p ： 俐s i p o ，g o v c n ，s i p o ，z l j s 荧国专利数据库系统h t t p ：，阳w 僻j u s p t o 9 0 v 偿棚蛾n d e x h 权砖，歇溯专裁爨鼹糙肇：疗镑e 印a c e n e t ，越等。在这篓系统中，努戏设计专利文 献黪器诺模式是臻关系数鬃簿存镶终凳篡熬零瀵整瓣，弑撂锌链菝穰应霞像。梭 3 浙江大学硕士学位论文：产品外蕊设计专利检索与分析系统的研究和实现 索过程中是以“专利曙”、“公告号”、“发明名称”、“发明人”等作为关键 字的检索模式，其检索范围大，精确度低。 髓羞给予内容的圈像检索技术的发葳，广东工韭大学信息工程学院豹戴青 云、李海鹏提出一种蒸于颜色、纹理和形状特征的外观设计专利图像多层检索系 统方案4 。该系统黻形状、纹理、颜色分剐代表夕 蕊设计专稠图像豹三要素：形 状、图案、色彩。该文以花边闰像为例，对基于形状和纹理特征的检索方法进行 了比较研究。广东省专嗣信息中心的蒎字萍在纂于内容的图像研究上5 ，搦述了 引入相关反馈技术后的外观设计专利图像资源检索流程，并依此流程提出了一个 基予形状特镊提取图像资源的检索算法，来实现外蕊设计专利图像查询、检索自 动化。浙江大学c a d c g 国家重点实验室的黄琦、孙守迁等针对当前专利库中 豹产晶六视潮，提出了综合颜色对霸改进豹形状索弓| 的产鼎六撬圈混合检索方法 6 ；同时针对包含所有产品外观设计信息的产品三维模型，提出了基于形状函数 豹三维模型检索方法。 1 2 。2 岁 观设计专利分析技术研究理状 有关专利情报分析研究中，美国蛤佛大学的z v ig r i l i c h e s 教授( 1 9 8 4 ) 最先 把专利核准件数作为公司智慧资产和薪技术研发产出的绩效评价指标。2 0 世纪8 0 年代术期随着专利信息豹电予化，专利分析引起了更多学者和企般界的注意，较 多的专利统计分析研究成果不断涌现，出现了更多的专利分析指标、分析方法、 分折技术与分梃工具7 。专利分析就是把专利捡索得到的信息和与专利技术相关 的数据进行分析。根据分类方法的不同，专利分析可分为管理丽分析和专利投资 组合分析8 ：专利分折也可分为定量分拆和定性分析9 ，其中定量分析又称统计分 析。邹雪梅又提出了专利文献的计算机量化分析方法1 0 ，提出了些能用计算机 统计豹分手厅指标。 1 2 3 现状总结 ( 1 ) 外观设计专利检索系统。 稻蓠各大专利网潍使用豹外观设计专乖j 检索系统都怒以“专羽号”、“公告 号”、“发明名称”、“发明人”等作为关键字来检索产晶专利的。而我国1 9 8 5 4 第一章绪论 每簇稚髓专利法实慈细则第2 条第3 款规定：“专捌法所称外鼹设计是指对产品 鹣澎羧、强寰臻其结合，以及色彩与形狻、强寨静缝合瑟终出戆富有美感势适予 王渡上疲热的薪设诗。”霹羹，癸或竣诗戆蘩臻褥经蹩缀难甚至无法黉语言寒表 示靛，它只镌通过产品翦箨蕊设计圈或疑体产熬模鳖来展示。僵蟊前的夕 蕊设计 专利检索系统对产品图形的相近似性判断主袋嚣人工识别，工作量大、效率低。 凰系统缺少可专利性检索。 遂种只根据专利说明书，对相关字段谶行布尔运算的查询方式，未能充分利 用毹含外观设计大量信息的产品六视图和效果豳。由于外观设计专利的特殊性， 传统的基于专利信息关键字的检索系统已缀不能满足企业和设计师对专利检索 系绫的簧求。这主要是由于辨观专剩的重臻铸憨都集中在终蕊上，铡如六视图和 效鬃黼。嚣后来戴毒云等夭握凄趋基于肉褰熬专弱塑像检索技寒毁有充分考虑专 蘩l 黼像貔特熹，检索效粟不理想。 ( 2 ) 夕 鼹设计专利分柝系统。 目前的外观设计专利分析系统主要还停留在人工分析上，用计算机来分析也 仅仅怒利用e 【c c l 电子表格的功能，对专利项进行检索、筛选、分析、统计、处 理，做出各种统计图表，从而对该领域的专利发展状况进行量化分析，缺少对定 性分析的支持。 1 。3 本文研究内容及论文结构 零交主要磺究内容受： ( 1 ) 产晶乡 观设毒十专巅检索系统。 程传统文本检索的基础上，根据专利图像的特点，选取合适的图像可视特征， 将撼于内容与相关反馈的图像检索技本引入到外观专利检索系统中。根据专利图 片的特点，综合颜色、纹理、形状特征来检索专利图片获取详细的专利信息，并 程初次检索基础上利用相关反馈技术进行二次检索。我们用基于h s v 空间的2 0 色a 均匀颜色量化直方图来表示颜色特，傩；用边缘像素相邻直方图来表示形状特 征；煳纹理谱描述子来描述纹理特征；用结念庭谗点移动和调整特征向量权重的 褶荚爱镄算法来迸季亍二次捡索。为了使设计郯戆戳产蒹终褒为检索条箨，系统提 芝孳强捻索入嚣及六魏鎏检索入强。由予蘩予六税强检索数雩| 入，在一定程废上 5 濒江大学磋士学控豫文：产品井观设计专利捡索与分析系统的研究和实现 宓现了可专利性检索，减少工作人员判断对某项专利可否授予专利的工作量。 ( 2 ) 产品外观设计专利分析系统。 通过对专利分析技术的研究，以计算机量纯方式进行外蕊设计专利的量亿分 析；同时介绍外观设计专利的定性分析方法，并提供对产品外观设诗专利定性分 析结果的展示平台，使分丰厅结果在页面一b 动态的展示出来。 ( 3 ) 产品外观设计专利检索系统和分静子系统的具体实现。 本文的结构如下：第二章全面的讨论产品外观设计专利检索技术，主要是讨 论基于专利图像内容的产品外观设计专利检索技术；第三章则将讨论产品外观设 计专羽分析技术；第四章是介绍一个简单的外观设计专利检索系统的设计和实 现；文章的最艏一章是工作的总结和展盥。 第二章产品外观设计专利检索技术 第二章产品外观设计专利检索技术 外观设计专利的信息主要由文字信息和图片信息组成( 如图2 1 所示) ，文字 信息主要毡括下面这些：申请( 专利) 号、产品名称、申请日期、申请( 专利权) 入、设计人、专利投入地址、公开( 公告) 翻、公开( 公告) 号、代理人、专利 代理机构、摘要等信息；专利的图片信息主要是专利产品的六视图。外观设计专 利的检索技术可以分为两大类：基于关键字的检索技术和基于内容的图像检索技 术。 圈2 1 我国国家知识产权网上的专利号为c n 0 2 3 6 1 5 9 8 2 的专利信息 2 。1 基于关键字的外观设计专剽检索技术 基于关键字的检索技术把外观设诗专利的所有文字髂患都存储副数据库中， 利用数据库的检索能力，把用户输入的专利信息作为关键字，从数据库中找出相 关记录反馈给用户。当用户给出多个信息时，这些信息之间可以进行逻辑运算， 逻辑运算一般有或运算、与运算、非运算三种。饲如当用户输入专利的“申请入” 为“a ”和“设计人”为“b ”，并指定两者的关系为“或”时，那么检索的结 果为专利的申请人为a 的专利加上设计人为b 的专利。由于关系型数据库发展 7 浙江大学硕士学位论文：产品外观设计专利检索与分析系统的研究和实现 到现在已经很完善了。放利用关系型数据库的检索技术来实现专幂封检索毙较方 便。 基于关键字的检索技术依靠数据库技术的成熟，实现起来比较容易，但这种 检索方式存在着一个很大的不足。例如当我们想检索手机的外观设计专利时，我 们在产品名称一栏中输入“手机”，然后开始检索，表2 1 列出了1 8 9 9 个检索 结果中的前l o 个。遮1 0 个中居然有5 个( 占5 0 ) 不是我们所希望的。( 注： 使舔的是中华人爰共和国知识产权届专利检索系统) 表2 ，l “手机”检索结果l ! l 臼蔻1 0 埂 1c n o l 3 5 3 8 9 0 ) ( 手机化妆品盒 2c n 0 1 3 5 9 0 1 4 6 带音乐播放机及收裔机的手机的后壳 3 c n 0 2 3 5 1 7 5 1 4双屏手机 4c n 0 2 3 5 1 7 5 9 x 手机( 2 0 0 2 - 4 ) 5c n 0 2 3 2 5 1 4 9 2手机支承座 6c n 0 2 3 1 5 9 4 4 8手撬( a ) 7c n 0 2 3 1 5 9 4 5 。6 手机( b ) 8c m 2 3 5 7 8 9 4 7 玩具车( 响声手机广告率) 9c n 0 2 3 3 0 1 7 4 0 电热毯开关( 手机式2 ) 1 0c n 0 2 3 1 1 2 3 7 9 手机( 天智星6 0 0 0 ) 粥一方面，产品的外观造型、色彩图案的分布很难用诺言明确描述清楚，必 须依赖产晶的六视图和效架图才来很好的表示出来。当我们想拽如图2 2 所示专 利图片所瓣瘦的专利详细信惠辩，我销只知道该专翻是“鼠标”，不知道涮的馁 可信息。在产晶名称中输入“鼹标”，将褥到4 6 7 条专利信息。西从这4 6 7 条专 利信息中找到你要的专利就只能条一条着了。 w 见基于关键字的检索技术无法满足用户的需求，故需要基于内容的图像检 索技术( c o n t e n tb a s e di m a g er e t r i e v a l ，c b i r ) 来满足用户的需要。 8 第二二章产晶外观设计专囊捡索技术 图2 2 产品专利的多视图 2 2 基于专利图像内容的产品外观设计专利检索技术 外观设计专稠豹主体髂息是产品图像信息，为了辩辨观设计专利进行完善的 检索，我们引入了基于内容的图像检索技术。基于内容的图像检索技术作为一门 有别于基于关键词的图像检索的新兴信息检索技术，受到普遍关注，逐渐成为一 个热门课题。该项检索技本内系统对霪像进行特 正播遮、提取与识别，克服了传 统的基于关键词检索中人工注解图像的主观性、不准确性和工作量大的缺陷。经 过相当长一段时间的发展，产生了许多较成熟的基于图像特征的检索算法：如基 于颜色特征梭索的颜色累艇窥方图法和颜色集法、基予纹理特援检索豹i 粕l 啪 纹理法、灰度菇生矩阵法和玛尔可夫随机场模型法、揍于形状特征检索的形状不 变矩法、傅里叶形状描述符法等，并相应地开发出一些有价值的通用系统。譬如， 国外较著名豹肖：美国r a m e s hj a i n 等人设计豹“视觉信息管理系绫v 蹦s 1 1 ”、 i b m 舢m a d e n 研究中心开发的“基于内容检索系统q b i c l 2 1 3 ”，m i t 媒体实验 室开发的p h o t o b o o k ，美国哥伦比亚大学电子工程系与电信研究中心图像和高级 电视实验室共阉努发的v i s h a l s e e k 积w e b s e e k ，以及美国u l u c 大学开发的 9 濒汪丈学硬士学位论文：产品外观设善 弩弱检索与分析系统的研究和实魏 m a r s l 4 等。潮内较有代表性的有：中国科学院计算技术研究所和北京图书馆联 仑开发的“慕于特征的多媒体信息检索系统m 碾e s 蝤”，清华大学开发的 i n t e m 髓上静态图像的基予内容检索的原穗系统，浙汽大学开发的p h o t o n a v i g a t o f 、p h o t oe n 酉n e 和w e b s c o p e c b r 等。但各个不同领域的图像都由自己独 特的特点，遴用的c b i r 系统不能有效的髑于产品外观设计专利检索中，所以我 们要根据产晶外观设计专利豳像的特点选取合适的特征量来检索产品外观设计 专利。下面详细介绍产品外观设计专利网像的特点和c b i r 的基本工作原理及关 键技术。 2 2 1 产品外观设计专利图像的特点 产晶外蕊设计专翻图像的特点跟产晶本身有着密切豹关系，健从豳像视觉特 征的角度上来说可以可分为4 种，如图2 3 所示。图( a ) 所示的外观设计主要 注重的是产品外观形状和图像形状及色彩；图( b ) 所示的外观设计注重的是纹 理鞠颜色；圈( c ) 新示的外观设计注重豹是形状，这一类型豹专利图片在整个 专利库中占很大比重，像手机、冰箱等。图( d ) 所示的外观设计注重颜色、纹 理、形状三个方面，但这类专利图片主要集中在服装和外包装中，在别的产品中 缀少出现。故在图像褫觉特鬣选取融，必矮包含颜色、纹理、形状三种税觉特征， 而这三种特征所占的比重要随着产品的不同而进行调整。同时从图2 3 可以看出 产品外观的轮廓往往比较鲜明，故在形状特征的选取时，我们可以选择图像的边 缘作为形状特套e 。 另一方面，产品外观设计专利往往包含产品多角度的视图，如图2 2 所示为 一个鼠标外观设计专利的7 个视图，这7 个视图从不同的视角反映该外观设计。 敬在外观设计专利检索睦，必须要考虑这些视图，并对不霜豹视图赋予不同的权 重。通过观察大量的专利图片，我们发现，大部分外观没计专利的主视图和效果 网能与产品的实际形状比较楣近，故它们应具有较大的权重。左、右视图次之， 傣视图、仰视图、君撬图往往与入们主观上的产品形状的差距较大。但不阗豹产 品，各视图的作用也是不同的。 1 0 第二章产品外理设计专利检索技术 图2 3 产品外观设计专利例网 2 2 。2c b l r 的基本工作原理 c b m 检索系统一般由两部分构成：图像库生成系统和图像检索系统1 6 。每个 子系统包含相应的功能模块和部件。 图像库生成系统负责特征提取，并以特征信息索弓i 库形式存储图像特 芷信息 的表达式。主要有： ( 1 ) 图像豹预走处理。如转换格式、统一规格和图像修馋等，为图像特征 灼提取奠定基础。 ( 2 ) 提取特征。特征的提取就是从包含大量信息的图像中分解出不同种类 的特征信息，包括视觉特征和统计特征，可从整幅图像、局部或者内容对鲸提取 特征。前者指具有直观意义的图像的形状与颜色特征，后者指图像像素、纹理等 特征的统计。 ( 3 ) 数据库系统。它由銎像库、特征库和知识库组成。图像库存储数字化 的图像信患；特征库存储图像内容特征和客观特征；知识艨存储专门稠综合性知 识，有利于检索优化和快速匹配。 n 塑坚查兰堡圭兰垒丝茎：主曼! ! 翌兰生主型丝室皇坌塑至竺堕竺垄翌耋翌 图像检索系统负责对用户输入的图像内容进行特征提取，然后检索特征库， 将与用户要求最相似的图像检索出，并以相似度降序排列。同时接受用户的反馈 信息，调整不同特征的权重，进行第二次特征匹配。 典型的基于内容的图像检索系统的结构如图2 4 所示 塑0 | = ! 型 厂森i 磊i ! ， 黧楚照一l 刳 像 翼铲用rl 竺竺翌竺竺j ，一t 厍 囊l 噍( 三：) l 鬯堡剿l 瑚焘 统 | 信息 ! ，：竺竺一 ，= i 。熹：i 一、 系 l ! 塑：堡竖一j 磊 r 忐o _ ! ，t 、 l 辫k 盎) 一- | 竺竺矍堡型 i ( 棱相毂度捧 _ 叫，篡嚣：主、 穿) 、一二! 竺竺苎二_ 一7 图2 4 典裂的图像检索系统结构图 2 2 3c b l r 的关键技术 c b m 主要有以下三种关键技术：图像特征分析技术、相似性度量技术和相 关反馈技术。 2 2 3 1 图像特征分析 图像中物体的特征有两类1 7 ：一类用于描述和识别单个物体或物体的某个部 分，如颜色、纹理及形状、结构。其中，颜色、纹理特征强调物体表面的颜色、 灰度变化，形状、结构特征强调物体的外形，如弯曲、大小等；另一类用于描述 物体的景物组成或物体的三维信息，如左右、远近、透视等。图像特征的分析与 处理，涉及到模式识别、计算机视觉、图像理解等诸多研究领域。本文仅就基于 内容的图像检索系统中用到的颜色、纹理、形状等图像底层特征进行分析。 ( 1 ) 颜色特征提取 颜色具有一定的稳定性，因此成为检索中最常用的视觉特征。许多不同的思 想和算法都是以颜色直方图相交算法为基础而设计。不少相关的文献1 8 1 9 2 0 都详尽 地描述了针对颜色直方图缺点( 亮度敏感性、稀疏直方图对噪声敏感性、计算量 1 2 第二章产品外观设计专利检索技术 大等) 的改进算法。为兼顾速度和精度，k a i i k a n h a l l i 和m e h t r e 于1 9 9 6 年提出 了基于聚类的颜色匹配方法2 1 。在这个方法中他们用集聚分析的办法来从图像中 提取主色，不仅大大降低了特征空间维度，而且保持了较高的精度。还有的研究 者将颜色和其它视觉特征结合起来考虑。这在相关文献中有所介绍。c h a n 等人 提出的r l ( r u n k n g t h )及s r l ( s e m i r u n k n 酎h )特征的概念，即是对这 种思想的发展2 2 。国内，邱兆文、张田文提出了一种新的基于h s v 空间的2 0 色非 均匀颜色量化算法2 3 与传统的颜色量化算法相比，该算法降低了时间和空间复杂 度，提高了检索的准确率，本系统采用该颜色特征提取算法。 进行颜色特征提取时，采用了h s v 颜色空间。h s v 是一种基于色调( h u e ) 、 饱和度( s a t u m t i o n ) 和亮度( v a l u e ) 的色彩空间。从r g b 到h s v 的变换方法如 下： 给定r g b 颜色空间的值( r ，g ，b ) ，r ，g ，b 【0 ，1 ，2 5 5 】，则转换到h s v 空间的h ，s ，v 的值如下： 设v = m a x ( ，g ，6 ) 定义r + ，g ，6 则： ，。i _ 二南，g 。2 i _ 二南，6 2 i _ 南2 _ 1 )。i _ 二i 矗二面g2 i _ 二i i 耘62 i _ 二；i i i 丽2 1 昌 v 。v 。2 5 5 ，s ：! 二竺! 望g ! 星! 竺 v ( 5 + 扫) ，r = m a x ( r ，g ，6 ) 和g am i n ( ，占，扫) ( 1 一占。) r m a x ( r ，占，扫) 年口g ，m i ( r ，占，6 ) ( 1 + 7 7 ，g2 m 8 1 ( r ，g ，6 ) 和6 。m 蛔( r ，占，扫)( 2 2 ) ( 3 6 ) ，g ；m a x ( ，g ，6 ) 和b _ m i n ( r ，g ，厶) ( 3 + g ) ，6 = m a x ( ，g ，6 ) 和r - m i n ( r ，g ，6 ) ( 5 一r ) ，其他 在h s v 空间中，h 从o 。到3 6 0 。变化时，色调依次呈现为我们熟悉的红、橙、 黄、绿、青、蓝、紫、粉，而且每一种色调对应的h 分量的区域不均匀因此将h 分量根据视觉对颜色的心理感觉，分为不等间隔的8 份。当v 足够小( v 01 5 时) ， 视觉感知的颜色基本上接近黑色，可以忽略h 的影响，仅需一个量化值就可以表 示。当s 足够小( s o1 时) ，视觉感知的颜色基本上接近灰度图像，可以忽略h 浙江大学硕士学位论文：产品外舰设计专利检索与分析系统的研究和蜜现 豹影响，仅畿圈令量化壤就雉戮表示。将| l ，s ，v 分量遴荦亍非均匀量化，恕色调 h 分成8 份，饱和度s 分成2 份，亮度v 分成1 份，并根据色彩的不同范围进行量化， 量化着豹色灏、饱和度和亮度值分别为狴，s ，v ： 嚣= o 矿h ( 3 3 0 ，3 6 0 】u o ，2 5 j 1i f h ( 2 5 ，4 量】 2i f h ( 4 1 ，7 5 】 3i f h ( 7 5 ，1 5 6 】 ( 2 3 ) 4i f h ( 1 5 6 ，2 0 1 】 5i f h ( 2 0 1 ，2 7 2 】 6i f h ( 2 7 2 ，2 8 5 】 7i f h ( 2 8 5 ，3 3 0 】 s 一侣善嚣： 协4 ， 1 1 i f s f o 6 5 。1 1 一 v = 0i f v ( 0 1 5 ，1 1 ( 2 5 ) 按照以上的量化级，把3 个颜色分髓合成为维特征矢量： z 一磁q + ，s 臻+ y ( 2 6 ) 式中：q s 和q v 分别是分量s 和v 的量化级数，取q s = 2 ，q v = 1 。再考虑当饱和度和 亮度足够小时的情况，特征矢量，的最终表达式为： 3 h + s + 矿 1 6 1 7 1 8 1 9 i f s ( 0 0 5 ，1 】且v ( 0 1 5 ，1 】 i fp 觏0 1 5 】 i fs 【o o 0 5 但v ( o 1 5 ，o 6 5 】( 2 - 7 ) i f s 1 0 ，o 0 5 】且v ( o 6 5 ，o 9 】 i f s 【o ，o 0 5 】且v ( o 9 ，1 】 根据上式，z 取值范围为【0 ，1 ，1 9 】，计算f 获得2 0 b j n 的一维赢方图，这样的 量化可有效减少图像受光照强度的影响。 通过颜色量化，图像i i i l a g e 中的象素i ( x ，y ) ( x 1 ，2 ，m ，y 1 2 ，m ，n 分别为图像的象素商和宽) 都映射到f ( 墨) ，) ，f 0 ，) ，) 【o ，1 ，1 9 】。颜色直方图空 闰薹董的定义为： 一姊【o 】， 【1 】，| i l 【1 9 】) ( 2 8 ) 其中“【i 】( i 【o 1 9 】) 表示。，y ) = 芷l 勺频数，荟6 【f l = 1 ，o 埘f 】s 1 h 即为图像的颜色 第= 章产品井观设计专利检索技术 特征。 ( 2 ) 纹理特征提取 图像的纹理特征与图像中物体表面的维织结构有关。早期对纹瑗特征提取的 研究是在模式识别的背景下展开的，方式多为统计方法，典型代表是基于二阶灰 发统计特征的共生矩阵法捕1 9 。丽后提出的相似度量：对比度、粗糙度、方向性、 规律性1 8 ，比共生矩阵中的统计信息曼符合入类感知力，受到一定的重视。1 9 9 1 年c o h e n 等采用的高斯马尔克夫随机场模型进行纹理识别，取得良好效果2 0 。同 时，诲多研究者开始将小波变换应用于纹理特征表述。m 柚i u 越t h 等人对三种小 波变换方法( 赢角、树结构、g a b o f ) 做了眈较之后，发现g a b o f 小波变换最符 合人类视觉特征的表达。针对纹理特征计算量大、对噪声敏感等特点，研究者们 提如了一些方法，如g a b o f 过滤器法和扩展不规则碎片型分拆法2 4 。1 9 9 8 年 m a n j u n a t h 提出了纹理辞典的概念2 5 ，它对重要的纹理类型自动生成代码字，按 其相似程度进行检索。2 0 0 3 年中科院提出了一种基于纹理基元等价蹙的纹理谱描 述予来接述图像的纹理特短2 6 。纹理谱描述子方法检索的准确率明显高于g a b o f 纹理描述予的方法，且特征提取数度快。本系统采用纹理谱作为图像的纹理特征。 在正式躐纹理谱前先说下小波分析：小波分析的基本思想是通过小波变 换，将图像分解为不同豹频率域，计算频率域的能量簿作为纹理描述子。由于小 波变换具有良好的局域特性，频率域仍然其有原图的视觉特性，如图2 5 所示： 图2 5 ，l 、波分鳃示意图 给定图像函数i ( 硝) ，它的小波变换为： w 妊，弼2l l l q ，j h b i ，y j ) d 脚 因为图像是离散的，所以戏2 9 可写成如下形式： ( 2 9 ) 渐瀑大学硕士学挝论文：产品外观设计专剩检索垮舟据系统的研究和实现 形瓴y ) 一兰j a ，加。一f ，y j ) ( 2 _ l o ) 其中g y ) 为小波变换系数。 t 吨，- l_ l ，t 吐y “ lx ? y 1lx ， t 。t + l ，l l + l ，y t “ o ，y ) 4 荟羞7 o 一，y j ) g a ，j ) 二1 1 ) 其中，j 0 一f ，y 一，) 表示图像在象索点( x ，y ) 的领域内的灰度变化。 m _ f 川) = 艘 。旷p d 如( 2 - 1 2 ) g 2 至薹妻】 c z i t s ， 翻2 7 图像纹理谱 1 6 第二章产品外观设计专利检索技术 由于纹理谱的局域特性，因此纹理谱图像也具有原图的视觉特性，人类视觉 系统对纹理的感知与平均灰度( 亮度) 无关，该方法注重像素灰度的变化，这符 合人类视觉对图像纹理的感知。这时w ( x ，y ) 可唯一地表示图像在( x ，y ) 像素 点处的纹理模式，即像素欢度在此3 3 邻域中相对( x ，y ) 的变化状况。上述算法 中的3 3 邻域的窗口可以是任意尺度的像素组合，可见该算法体现了局域分析和 多尺度分析的特性。变换后的像素值描述了该像素邻域纹理特性，而且对应了一 种具体的视觉纹理模式( 如图2 8 所示) 。 图2 8 两个具有实际一致性的纹理模式 根据式缈 ，_ ) ，) = 薹苫，o f ，y 一，) g ( f j ) 易知，w ( x ，y ) 的取值范围为 【0 ，1 ，2 ，2 5 5 】，统计图像各像素点的纹理值w ( x ，y ) 的频数，就可以得到图像的 纹理谱直方图。假设用w ( 巧) 表示图像在像素点( 巧) 处的纹理值， h 【k 】 ( k = o ，1 ，2 ，2 5 5 ) 表示图像的纹理谱直方图，则有 ( 2 1 4 ) 其中，( d = l 三芝：；! ：l 七，m ，n 分别为图像的高度和宽度。雾i l 昨】一1 。 上面提到的纹理谱的定义可以重新描述如下：一个3 3 方格的图( 如图2 9 所 示) 不管中间一格、周围8 格涂白色或黑色( 对应o 或1 ) ，共有2 5 6 种不同的图。 但从纹理的本质出发，一些对称不变的图应视为相同的模式( 如图2 8 所示) ，由 此可以将相同模式的图定义为同一种纹理基元。那么哪些图可以看作一种纹理基 元呢? 这样的纹理基元有多少种呢? 我们引入纹理谱置换群和纹理谱等价类的概 念经过旋转( 0 。，9 0 。，1 8 0 。，2 7 0 。) 、翻转( 水平、垂直、对角线) 使之吻合的图， 1 7 湃托大学碗士学位论文：产品外观设 专群检索与分蚜系统豹研究和实现 678 5 l 432 图2 93 婷方格 具有视觉一致性。我们在鬣换群定义的基础上给出纹理谱置换群的定义： 定义2 1 集合s = ，f l ，岛，k ， ( 表示8 格涂白色或黑色的2 5 6 种圈) 为纹 理谱集合，在集合s 上的景换集合g = 旋转o 。，9 0 。，1 8 0 。，2 7 0 。、水平翻转、垂直翻 转、正对角线翻转、副对角线翻转，是个置换群，称为纹理谱置换群。 定义2 2 对于给定的关于纹理谱集合s ；仇，毛，f ：， 的纹理谱置换群g ， a 若存在景换a g ，使变为 ，则存在p 2 一所1 ，使变为 ，p ：g 。 b 若存在展g ，馒气变为f l ，又存在恁q 使毛变为，翔存在置抉 办= 见p 2 ，使使气变为，热g 。 由定义2 。2 中a 和b 可知，气在g 作雳下的“踪迹”形成一个封闭的类，穆为纹 理谱等价类。因而2 5 6 种纹瑷模式可按群g 的置换分成若干个等价类，同一等价 类中的纹理模式具有视觉一致性，每个等价类作为一种纹理基元。 壹接求等价类的数封j 常颓琐，戴闻题可转换为罐i 园着色方案豹计数闻题， 用p o l y a 定理求解： m y a 定理为：设有n 个对象，g 是这n 个对