AI商标查询背后的技术秘密
发布时间:2020-06-22

  AI(人工智能)是指计算机系统模拟或模仿人类大脑与外界事物进行交互的能力。


  它正在悄悄改变我们的日常生活。


  例如,当您使用小米的“小爱”音箱,依靠语音让“小爱”为您选择并播放您喜爱的音乐。


  或者您依靠面部识别打开智能手机或者电脑,不再需要输入冗长的密码。


  或者您在大街上看到其他人拥有一件您喜爱的物品,您可以直接实物拍照再通过图片搜索近似商品,省去问询的尴尬。


 

  同样,AI也在改变着商标领域的工作方式和研究。


  越来越多的机构和企业应用AI技术开展其在商标领域上的研究工作,为用户提供服务支持。


  康信IP平台上的商标查询解决方案采取先进的 AI 技术,结合丰富高质量的大数据样本和商标领域专业人员的经验,为忙碌的商标专业人士在商标查询上提供更全面和准确的结果。


  什么是AI(人工智能)?


  它不是魔法,而是数学。AI系统依赖于如何来定义解决某个特定问题过程的数学模型。


  在商标研究领域,需要解决的问题可能是如何确定一个词和其他相似词或者某个图像和其他具有相似视觉特征的图像之间的语义关系。


  AI系统越复杂,其数学模型也就越复杂。


  AI 系统如何变得智能?


  AI模型是通过"训练"完成的,训练它分析两件物品之间的相关类别、相关属性和之间的关系。


  一般有两种常用的训练方法:


  ? 监督学习,其中系统由人类专家使用已知正确和不正确的数据样本进行训练。


  ? 无监督学习,系统采用聚类方法,试图通过识别其中的模式来理解正在分析的数据集合,学习结果为数据类别,从而创建一个没有人工干预的模型。这称为机器学习(Machine Learning)。


  深度学习(Deep Learning)是机器学习领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI)。


  深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。


  深度学习在搜索技术、数据挖掘、机器学习、机器翻译、自然语言处理、多媒体学习、语音、推荐和个性化技术,以及其他相关领域都取得了很多成果。


 

  康信IP平台的商标检索使用计算机技术和高级深度学习算法基于中国、欧盟、美国商标数据库学习商标文字的发音,字型、语义以及商标图像的特征,从而了解词语之间的语义关联,识别图像元素特征和编码分类,判断图像元素之间的近似关系。


  数据源对AI有多重要?


  众所周知,AI模型训练依靠数据,大数据是 AI 运行的燃料。一般来说,AI系统可以分析和"学习"的数据越多,AI 模型就越完整。


  但是数据源的质量对于训练AI模型也至关重要。


  如果数据有错误,系统将"学习"这些错误,从而影响学习结果的准确性。低质量数据将导致低质量模型,学习结果也是不可信任的。


  AI系统也不能神奇地进行数据挖掘。


  因此,康信IP平台训练AI系统所使用的大数据也都经过机器处理和检索专家的校验,保证高质量的数据源。


  AI如何查找图形商标?


  据统计,2018年全国近 20% 的商标申请是图形商标,且近几年的申请趋势逐渐上升。


  众所周知,使用维也纳代码和描述性图形元素搜索词等传统方法进行图形商标的近似查询,是非常费时费力的。


 

  现在康信IP平台上的图形商标查询充分解决了这一难题。


  它使用计算机图像识别算法和深度学习对图形元素特征进行识别和判断,这使得AI识别图像更加智能。


  系统自动识别图形商标中的关键图像特征,以元素化的方式将该元素特征与数据库中的数百万个图像进行比对,从而决定哪些商标图像在视觉上相似,最后,通过专业查询人员对AI模型进行图像显著性近似判断训练,从而可从专业角度对查询结果进行近似度排名。这么复杂的工作在几秒钟内即可完成。


  您可以直接拖拽一张图片在系统上进行查询,免去输入图形代码的时间。


  例如,当您搜索一张包含飞马图像的图片, 它可以返还不同方位角度的类似飞马图像。

 

 

 

  康信IP平台7*24小时稳定运行,保证用户在有知识产权管理需求时,能随时登录平台自助操作,并会通过不断的加深机器学习,优化完善AI查询结果,持续助力知识产权行业发展,做到真正地为用户提供更加高质、高效、贴心的知识产权服务体验。


(编辑:晏如 实习编辑:窦一珂)