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基于多特征融合的外观设计专利图像检索算法的开题报告
一、研究背景及意义
随着科技的不断发展，外观设计专利得到了越来越多的重视。然而，外观设计专利的数量庞大，如何快速准确地检索到与目标设计相似的专利成为了一个重要的问题。传统的外观设计专利检索方法主要依赖关键词或者图片标签进行检索，但是这种检索方式无法充分考虑到专利的视觉信息，容易忽略到与目标设计相近的专利。
因此，本文提出了一种基于多特征融合的外观设计专利图像检索算法。该算法通过提取图像的颜色、纹理、形状等多种特征，并进行融合，从而实现对专利的全方位检索。这种方式不仅可以充分利用图像的视觉信息，而且能够有效提高检索的准确性和实时性，具有较高的实用价值。
二、研究内容及方法
1.研究目标
本文的研究目标是设计一种基于多特征融合的专利图像检索算法，能够准确、快速地检索到与目标设计相似的专利，提高检索的效率和准确性。
2.研究内容
（1）基于颜色特征提取的图像检索：
使用颜色直方图和颜色矩等方法提取图像的颜色特征，从而实现对专利的颜色信息的提取和检索。
（2）基于纹理特征提取的图像检索：
使用Gabor滤波器等方法提取图像的纹理特征，从而实现对专利的纹理信息的提取和检索。
（3）基于形状特征提取的图像检索：
使用边缘检测和形态学等方法提取图像的形状特征，从而实现对专利的形状信息的提取和检索。
（4）多特征融合算法：
将上述三种特征进行融合，提高检索的准确性和实时性。
3.研究方法
(1)前期调研和综述：通过查阅大量的文献资料，了解目前外观设计专利图像检索的现状和发展趋势，以及相关的专利检索算法和图像处理技术。
(2)数据采集和特征提取：合理选择专利数据集，并使用CV2等图像处理工具，提取颜色、纹理和形状三种特征。
(3)特征融合和相似度计算：将多种特征进行融合，设计合理的相似度计算公式，从而实现对专利的准确、全方位检索。
(4)算法实现和测试：基于Python语言，详细实现算法流程，并在测试数据集上进行验证和评估。
三、研究进度及计划
本文的研究工作已经完成了前期调研和数据采集等任务，接下来的工作将重点集中在特征提取、融合和算法实现上。具体的进度计划如下：
(1)阶段一（2022年1月至3月）：完成外观设计专利数据集的选择和采集，以及颜色特征的提取和初步实现基于颜色特征的图像检索算法。
(2)阶段二（2022年4月至6月）：完成纹理特征和形状特征的提取、融合和相似度计算，初步实现基于多特征融合的图像检索算法。
(3)阶段三（2022年7月至9月）：完善算法的实现，并在测试数据集上进行测试。
(4)阶段四（2022年10月至12月）：进一步优化算法的性能，撰写论文，完成毕业设计。
四、论文结构及预期成果
本论文的结构分为六个部分：绪论、相关技术研究、算法设计与实现、实验结果分析、结论和展望、参考文献。
预期的成果包括：
(1)设计一种基于多特征融合的外观设计专利图像检索算法，具有高速、高准确性和实用性。
(2)针对不同的特征进行实验和分析，验证算法的有效性。
(3)在实验室数据集上进行测试和评估，并与传统算法进行对比，证明算法的优越性。
(4)撰写一篇学术论文，并在相关领域的国内外会议或学术期刊上发表。