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  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:计算机工程与应用
  • 时间:0
  • 页码:118-121
  • 语言:中文
  • 分类:TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京信息科技大学中文信息处理研究中心,北京100101
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60772081 60872133)
  • 相关项目:基于语义的中文文本聚类研究
中文摘要:

针对庞大而复杂的外观专利数据给外观专利设计带来的审查问题,对基于内容的图像检索、自动分类和自学习等关键技术进行了分析,同时对图像检索系统的性能评价指标体系进行了阐述。

英文摘要:

With more and more acceptance and authorization of design patents applications in China.it is a great challenge to process large and complex patent data on patent examination of appearance design is analysed.This paper discusses and analyzes key technology on design patents examination such as content-based image retrieval,automatic classification,machine learning and so on.A complete performance index of image retrieval system is also described in detail in this paper.

同期刊论文项目
期刊论文 13 会议论文 5
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887