A comparison of methods for trademark retrieval in a large trademark dataset
Büyük ölçekli marka veri kümelerinde marka tarama yöntemlerinin karşılaştırılması
- Tez No: 381002
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SİNAN KALKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 90
Özet
21. yüzyılın ilk on yılları itibariyle, dünya çapında yapılmış olan marka tescil başvuruları sayısı etkileyici bir rakam olan 5 milyona ulaşmıştır. Sadece Türkiye'de, bu sayı 1 milyon barajını geçmiştir ve giderek artmaya devam edeceği de kesindir. Markaların reklam etkisi ve özgünlüğü konusunda gittikçe hızlanan rekabet ortamı, marka korsanlığının ve ihlallerinin artmasına neden olmuş, dolayısıyla da hem ekonomik zarara, hem de patent ofislerinde ciddi bir iş yüküne sebebiyet vermiştir. Gittikçe artan marka tescil başvurusularındaki bu problemi hizmet kalitesinden ödün vermeden çözebilmek için, patent ofisleri gibi kurumlar otomatik Marka Tarama Sistemlerine (\emph{ing.} Trademark Retrieval Systems, TRS) geçiş yapmakta, bu sayede bilgisayarlı görüntü işleme tekniklerinden faydalanmaya başlamaktadır. Son yirmi yılda, yaygın içerik tabanlı görüntü işleme (\emph{ing.} content-based image processing, CBIR) tekniklerini kullanan Marka Tarama Sistemleri oluşturulmuştur. Bununla birlikte, marka tescil başvurularındaki hızlı artış problemi yeni bir boyuta taşımakta ve bu sistemler gün geçtikçe yetersiz kalmaktadır. Sistematik olarak analiz edilmiş yeni görüntü tarama ve nesne saptama yöntemleriyle güçlendirilmiş yeni kuşak marka tarama sistemlerinin oluşturulması bu açıdan aciliyet arz etmektedir. Ancak, genele açık büyük ölçekli bir marka veritabanının bulunmayışı, bu alandaki ilerlemeyi yavaşlatmıştır. Bu tezde, literatürdeki bu boşluğu doldurmak amacıyla, 1 milyon kadar markadan oluşan büyük ölçekli bir marka veritabanı sunulmaktadır. Ayrıca, büyük ölçekli veritabanlarında marka tarama konusunda bir ilk teşebbüs olarak, çeşitli global görüntü tanımlayıcıları (\emph{örn.}, renk, şekil, desen) ve lokal görüntü tanımlayıcıları (\emph{örn.}, SIFT, SURF, HOG, ORG), ODTÜ marka verikümesi adını verdiğimiz bu veri kümesi üzerinde çalıştırılarak analiz edilmektedir.
Özet (Çeviri)
By the end of the first decades of the $21^{th}$ century, the applications for trademarks worldwide have approached an astounding number of 5 million. In Turkey alone, this number has reached the 1 million mark, and is expected by all means to keep increasing. The accelerating competition of trademark influence and uniqueness has intensified trademark piracies and infringements, and therefore resulted in a substantial burden for the patent offices, not to mention direct economic losses. To overcome this ever-increasing problem of trademark registration without compromising from service quality, and to minimize unnecessary disputes of legal ownership, organizations like patent offices gradually turn to automatized registration, employing Trademark Retrieval Systems (TRS) equipped with image processing and computer vision tools. The last two decades have seen the successful implementation of well-known content-based image processing (CBIR) techniques in several TRS systems. However, these results are falling behind as the rapid increase in trademark registration escalates the trademark retrieval problem to the next level. Developing next-generation TRS systems with well-examined and analyzed new image retrieval and object detection techniques is necessary. Yet, the lack of public large-scale trademark datasets has obstructed the progress of this research field. In this thesis, to fill this gap, we offer a large scale and challenging dataset with $\sim1$ million trademarks as a benchmark. Then, as an initial attempt to trademark retrieval research on large scale datasets, we implement and analyze a variety of global image descriptors (\eg, color, shape, texture), as well as local image descriptors (\eg, SIFT, SURF, HOG, ORG), on this dataset (called the METU trademark dataset).
Benzer Tezler
- Beton yapılarda donatı korozyonunun önlenmesine yönelik tedbirlerin araştırılması
Investigation of measures for the prevention of corrosion of steel in concrete structures
ÖZLEM AYDIN
Doktora
Türkçe
2012
Metalurji MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKİ ÇİZMECİOĞLU
- Alışveriş merkezlerindeki mağazaların satış yoğunluğunun mekansal dizim yöntemiyle irdelenmesi
The examination ofsales density of stores in shopping malls by space syntax method
ELİF TAVUKÇUOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPER ÜNLÜ
- Dışavurumcu tavrın romantik kökleri
The Romantie roats of the ekspressionist attitude
EMEL AKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Güzel SanatlarMimar Sinan Güzel Sanatlar ÜniversitesiResim Ana Sanat Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜNGÖR TANER
- Absolut vodka örneği üzerinden marka imajı yaratma yöntemi olarak kurumsal afiş tasarımları
Analyzing the effect of corporate poster designs on cultivating images for a trademark (The absolut vodka example)
DEMET DEMİRÇEVİREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Güzel SanatlarDokuz Eylül ÜniversitesiGüzel Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ARİF ZİYA TUNÇ
- Tıbbi laboratuvarlarda ağır metal / eser element testlerine ait numune alma tüplerinin karşılaştırma ölçümlerinin değerlendirilmesi
Evaluation of comparison measurements of sampling tubes for heavy metal / trace element tests in medical laboratories
VOLKAN KINACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Halk SağlığıYozgat Bozok Üniversitesiİş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VUGAR ALİ TÜRKSOY