面向AI算法的外观专利图像数据集

摘要：

作为一种工业产权的外观专利在产业振兴中起着重要作用.外观专利采用的洛迦诺分类标准不支持图像分类,而AI算法直接在洛迦诺分类标准图像数据集并不能有效提升分类精度.因此,对外观专利审查员来说,外观专利的分类检索具有相当大的挑战.为此,本文提出先领域、再功能、后视觉的四级外观专利图像分类新标准,在此分类标准基础上构建了Patent-MNIST外观专利标准测试集.利用典型的AI算法来测试验证,结果表明,VGG19等经典算法在Patent-MNIST数据集中的分类准确度比直接使用洛迦诺分类标准数据集有显著的性能提升.同时,在本文的分类标准数据集的基础上,还需要进一步地针对外观专利来改进算法.

关键词：外观专利、四级分类、图像分类、人工智能、洛迦诺分类

所属期刊栏目：18

分类号：G306;TP391.41(科学研究理论)

资助基金：广东省知识产权大数据重点实验室项目;国家自然科学基金NSFC-广东联合基金;广东技能型人才知识产权实训基地项目粤财教〔2016〕292号,广州市人文社科重点研究基地"广州市知识产权服务研究中心"穗社规办〔2018〕1号资助,广东省普通高校重点领域新一代信息技术项目编号:2020ZDZX3077

在线出版日期：2021-03-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：32-39,46