自動付与したウィーン分類コードと図形の形状に基づく類似商標検索法
| 言語 | 日本語 |
|---|---|
| 種類 | 論文 |
| 著者 | 工藤力，岩田基，岩村雅一，黄瀬浩一 |
| 論文名 | 自動付与したウィーン分類コードと図形の形状に基づく類似商標検索法 |
| 論文誌名 | 日本画像学会誌 |
| Vol. | 58 |
| No. | 3 |
| ページ | pp.274-283 |
| 査読の有無 | 有 |
| 年月 | 2019年6月 |
| 分野 | 情報検索, 文書画像解析, パターン認識 |
| DOI | 10.11370/isj.58.274 |
| URL | https://www.jstage.jst.go.jp/article/isj/58/3/58_274/_article/-char/en |
| キー | Kudo2019_J (id=1679) |
要約
年々増加する商標の登録作業を効率化するため，類似商標検索が求められている．従来の検索手法は，外観の類似性を図形の形状の類似性からのみ評価するものが大半である．ところが，商標審査官の類似性判断では，形状の類似性だけではなく，商標に描かれている図形要素の分類も加味されることが多い．本研究では，この機能の実現のため，商標の図形分類指標であるウィーン分類に着目する．2枚の商標に同じウィーン分類コードが付いていれば，それらは同じ分類の図形を含むため，類似している可能性が高い．つまりウィーン分類コードの照合で，図形の分類を同じくする類似商標を検索できると言える．この場合，検索質問の商標へのウィーン分類コードの付与が必須である．現在ウィーン分類コードの付与は，専門家が知識と経験則をもって行っている．そのスキルをDeep Learningを用いて学習することで，我々は自動でウィーン分類コードを付与し，検索できる手法を提案する．本手法は，従来のウィーン分類を用いない手法と比べて3ポイント検索精度が向上した．
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書式の定義
書式の定義の書き方
{authors} のように波括弧でフィールドを挿入します．[ ... ] で囲んだ部分は，その中のフィールドが空のとき丸ごと省略されます．使えるフィールド：
{authors}{authors_and}{authors_ja}{authors_ja_tight}{authors_en}{authors_en_and}{authors_tight}{first_author}{title}{title_ja}{title_en}{journal}{journal_ja}{journal_en}{book_title}{volume}{number}{series}{presen_id}{pages}{pp}{num_pages}{year}{month}{month_en}{month_short}{ym}{date}{date_ja}{date_en}{publisher}{address}{location}{review}{review_ja}{review_en}{reviewed_mark}{presen_type}{type}{type_label}{doi}{url}{key}{awards}