公开(公告)号：CN115599934A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202211319002.8

申请日：2022-10-26

Applicant: 中国计量大学(CN)

Inventor： 刘琳琦 ,  王修晖 ,  彭飞荣 ,  马祥 ,  王乐

IPC: G06F16/532 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/18

Abstract: 本发明提供一种基于孪生网络的商标侵权行为识别方法，其包括如下步骤：首先通过训练样本中相同商标和不同商标中正负样本的提取商标图片的特征，将两个网络中提取到的特征进行距离的运算，属于同一个商标的特征距离更近，不同商标图像的特征距离更远，在此基础上进行损失的运算，得到商标相似度对比的模型。再利用训练好的模型将待识别商标与标准商标库的商标进行相似度对比，判定相似度在某范围内的商标为疑似侵权商标。本发明提供的商标侵权行为识别方法基于孪生网络分别对特征进行提取，并利用改进的深层卷积神经网络作为主干，以及对比损失对模型进行训练，最终对待识别的图片进行相似度判断，能够充分利用商标图像中的特征信息对侵权商标的局部特征进行比对识别，从而提高对疑似侵权商标判定的正确率，减轻商标执法人员从众多商标人工判断是否侵权的困难。