CN101216841A - 交互式图像搜索系统和方法 - Google Patents
交互式图像搜索系统和方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN101216841A CN101216841A CNA2008100191323A CN200810019132A CN101216841A CN 101216841 A CN101216841 A CN 101216841A CN A2008100191323 A CNA2008100191323 A CN A2008100191323A CN 200810019132 A CN200810019132 A CN 200810019132A CN 101216841 A CN101216841 A CN 101216841A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- search
- user
- commodity
- interactive type
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本发明涉及一种图像的搜索系统和方法，是一种交互式图像搜索系统和方法，包括：用户选择物体照片，选定感兴趣区域，选择待识别物体类别，根据用户选择的区域和类别用前景提取方法自动分割前景区域，在前景区域中提取图像特征，根据图像特征在指定类别的图像数据库中寻找匹配图像，根据匹配图像获取相关物体信息，返回匹配图像的相关物体信息给用户。本发明对于任意图像，能够有效的提取图像中物体的信息，从而实现精细的对图像中物体的搜索。同时把目标物体的类别信息结合到图像搜索中，从而有效的提高了搜索精度，降低了运算复杂性。本发明实现了一个基于图像搜索的电子商务系统。
Description
技术领域
本发明涉及一种图像的搜索系统和方法，具体的说是一种交互式图像搜索系统和方法。
背景技术
随着互联网的发展，搜索引擎已经成为重要的信息获取和商品营销工具。传统信息搜索方式是使用文字进行搜索，这方面的例子包括谷歌(Google)，百度等。然而，只用文字进行搜索难以描述复杂的图像信息，所以下一代信息搜索方式必然需要图像搜索。
图像搜索系统的基本原理是通过计算机分析图像的视觉特征而构建搜索用的数据库，从而实现检索。传统的图像搜索方法采用对整张图片分析的方法，这样做适合粗略的搜索，例如区分蓝天，海滩，树林的照片。但是这样做无法实现更精细的搜索，例如搜索图像中的某个物体。而从实际应用来说，能够搜索图像中的物体具有重要得多的应用价值。
搜索图像中的物体可以通过先对图像进行分割，然后分析分割区域的方式实现。然而，对任意图像进行完全自动的分割是个很困难的问题。目前已有的系统，采用完全自动分割的方法，尚无法比较理想的提取某个物体的完整区域。目前的分割方法经常会把一个物体划分为很多个区域，这样难以实现精细的对图像中物体的搜索。另外，传统的图像搜索方法对搜索物体的类别通常是未知的，这样搜索的困难较大，搜索精确度比较低，而且运算量高。
发明内容
本发明的目的在于提出一种可以提高精度，降低运算复杂性的交互式图像搜索系统和方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
交互式图像搜索系统，包括以下模块：
图像采集模块，用于采集需要搜索的物体的图像；
用户选择模块，用户选择图像的感兴趣区域和待识别物体类别；
图像分割模块，根据用户选择的区域和类别用前景提取方法自动分割前景区域；
特征提取模块，在前景区域中提取图像特征；
通讯模块，包括互联网或无线网络，在客户端和服务器之间传递信息；
图像检索模块，根据图像特征在指定类别的图像数据库中寻找匹配图像，根据匹配图像获取相关物体的信息；
数据库，存储图像特征向量和物体信息；
结果显示模块，返回匹配图像和相关物体信息给用户。
交互式图像搜索方法，包括以下步骤：
①用户选择搜索图片；
②选定搜索照片的感兴趣区域；
③选择待识别物体类别；
④根据用户选择的搜索图片的区域和物品的类别用前景提取方法自动分割前景区域；
⑤在前景区域中提取图像特征向量；
⑥根据图像特征在指定类别的图像数据库中寻找匹配图像；
⑦根据匹配图像获取相关物体信息；
⑧返回匹配图像的相关物体信息给用户。
本发明的目的还可以通过以下技术措施来进一步实现：
前述的交互式图像搜索系统，其中所述图像采集模块包括商品采集子模块，用于采集需要搜索的商品的图像。
前述的交互式图像搜索系统，其中所述图像检索模块包括商品图像检索子模块，根据商品图像特征在指定类别的图像数据库中寻找匹配商品图像，根据商品匹配图像获取商品的描述，价格，地址的超链接。
前述的交互式图像搜索方法，其中所述步骤①中，搜索图片的获得方法为通过图像采集设备拍摄图片或在已有的图片库中找到图片。
前述的交互式图像搜索方法，其中所述步骤②中，在图片上选定感兴趣区域的实现方法为用户通过一个输入设备控制在感兴趣的区域上面拉一个框、用户通过一个语音输入控制指令在感兴趣的区域上面拉一个框或用户通过一个输入设备控制一个区域选择功能单元选择感兴趣的区域和/或不感兴趣的区域和/或未知的区域。
前述的交互式图像搜索方法，其中所述步骤④中，前景提取方法为首先初始化划分图像区域，然后对所划分的区域建立统计模型，通过优化代价函数来完成前景和背景的划分；所述图像区域初始化划分的方法为：初始化为前景和未知两个区域、初始化为背景和未知两个区域或初始化为前景，背景和未知三个区域；所述代价函数至少包括区域因素、边缘因素和形状因素中的一个因素；所述的优化方法为基于图分割方法或者基于马可夫随机场方法。
前述的交互式图像搜索方法，其中所述步骤⑤中，特征向量可以包括颜色特征向量，纹理特征向量，及形状特征向量；所述颜色特征向量的实现方法为：采用颜色直方图的方式或采用MPEG-7标准中的主颜色描述符；所述纹理特征向量的实现方法为：MPEG-7标准中的边缘直方图描述符或局部二值纹理；所述形状特征向量的实现方法为：采用MPEG-7标准中的曲率尺度空间或者边缘直方图描述符。
前述的交互式图像搜索方法，其中所述步骤⑥中，寻找匹配图像的方法为：采用最近邻方法在数据库中寻找与输入图像综合距离最接近的图像，综合距离包括颜色，纹理，及形状三方面的信息。
前述的交互式图像搜索方法，其中所述物体为商品，物体信息包括商品的描述，价格，地址的超链接。
本发明的优点为：本发明的一个主要优点是实现了基于目标物体的图像搜索，从而大大提高了图像搜索的应用范围。本发明的另一个主要优点是把用户的交互和搜索目标物体的提取紧密结合起来，从而可以更准确的提取目标物体特征，更准确的获取搜索的信息。另外本发明把目标物体的类别信息结合到图像搜索中，从而有效的提高了搜索精度，降低了运算复杂性。本发明的另一个主要优点是实现了一个基于图像搜索的电子商务系统。
附图说明
图1为实施例一的交互式图像搜索系统框图。
图2为实施例二的交互式图像搜索系统框图。
图3为实施例五的交互式图像搜索方法流程图。
图4为实施例六的交互式图像搜索方法流程图。
具体实施方式
实施例一
本实施例为一种交互式图像搜索系统，其框图如图1所示，包括客户端和服务器两部分。客户端可以是一个计算机终端，或是一个手机。包括以下模块：
图像采集模块，可以有多种实现，比如通过相机拍摄图片，或者在计算机内的图片库中找到一张图片，等等。
用户选择模块，以选择图片的感兴趣区域和待识别物体类别。
图像分割和特征提取模块，功能是根据用户选择的区域和类别用前景提取方法自动分割前景区域，然后在前景区域中提取图像特征。
通讯模块，包括互联网或无线网络，用以在客户端和服务器之间传递信息。
图像检索模块，功能是根据图像特征在指定类别的图像数据库中寻找匹配图像，根据匹配图像获取相关物体的信息。
数据库，存储图像特征向量和物体信息。
结果显示模块，功能是返回匹配图像和相关物体信息显示给用户。
实施例二
本实施例为另一种交互式图像搜索系统，其框图如图2所示，包括客户端和服务器两部分。客户端可以是一个计算机终端，或是一个手机。包括以下模块：
图像采集模块，可以有多种实现，比如通过相机拍摄图片，或者在计算机内的图片库中找到一张图片，等等。
用户选择模块，以选择图片的感兴趣区域和待识别物体类别。
图像分割和特征提取模块，功能是根据用户选择的区域和类别用前景提取方法自动分割前景区域，然后在前景区域中提取图像特征。
通讯模块，包括互联网或无线网络，用以在客户端和服务器之间传递信息。
图像检索模块，功能是根据图像特征在指定类别的图像数据库中寻找匹配图像，根据匹配图像获取相关物体的信息。
数据库，存储图像特征向量和物体信息。
结果显示模块，功能是返回匹配图像和相关物体信息显示给用户。
实施例三
本实施例为利用本发明的交互式图像搜索系统的电子商务信息检索系统，框图同系统框图1所示，包括客户端和服务器两部分。客户端可以是一个计算机终端，或是一个手机。包括以下模块：
图像采集模块，可以有多种实现，比如通过相机拍摄商品图片，或者在计算机内的图片库中找到一张商品图片，等等。
用户选择模块，以选择图片的感兴趣区域和待识别商品类别。
图像分割和特征提取模块，功能是根据用户选择的区域和类别用前景提取方法自动分割前景区域，然后在前景区域中提取图像特征。
通讯模块，包括互联网或无线网络，用以在客户端和服务器之间传递信息。
图像检索模块，功能是根据图像特征在指定类别的图像数据库中寻找匹配图像，根据匹配图像获取相关商品的信息。
数据库，存储图像特征向量和商品信息。
结果显示模块，功能是返回匹配图像和相关商品信息显示给用户。
实施例四
本实施例为利用本发明的交互式图像搜索系统的另一种电子商务信息检索系统，框图同系统框图2所示，包括客户端和服务器两部分。客户端可以是一个计算机终端，或是一个手机。包括以下模块：
图像采集模块，可以有多种实现，比如通过相机拍摄商品图片，或者在计算机内的图片库中找到一张商品图片，等等。
用户选择模块，以选择图片的感兴趣区域和待识别商品类别。
图像分割和特征提取模块，功能是根据用户选择的区域和类别用前景提取方法自动分割前景区域，然后在前景区域中提取图像特征。
通讯模块，包括互联网或无线网络，用以在客户端和服务器之间传递信息。
图像检索模块，功能是根据图像特征在指定类别的图像数据库中寻找匹配图像，根据匹配图像获取相关商品的信息。
数据库，存储图像特征向量和商品信息。
结果显示模块，功能是返回匹配图像和相关商品信息显示给用户。
实施例五
本实施例为交互式图像搜索方法，其流程如图3所示，按以下步骤进行：
用户首先选择待搜索的商品照片，该图片的获得可以有多种方法，比如通过相机拍摄图片，或者在计算机内的图片库中找到一张图片，等等。
然后用户在图片上选择选定感兴趣的区域，这个有很多种实现方法。一种方法是用户通过一个输入设备(如鼠标，触摸屏)控制在感兴趣的区域上面拉一个框。另一种方法是用户通过一个语音输入控制指令在感兴趣的区域上面拉一个框。另一种方法是用户通过一个输入设备(如鼠标，触摸屏)控制一个刷子选择感兴趣的区域(前景区域)和不感兴趣的区域(背景区域)。
下面一个步骤是用户选择待识别商品的类别。比如，在一个服饰类电子商务应用中，用户可以选择手提包，双肩包等类别。这些类别集合的设定可以预先确定好。
然后，根据用户选择的区域和类别，采用前景提取的方法自动分割前景区域。有很多的自动前景提取的方法可以采用，然而传统的前景提取的方法是独立进行的，与用户的输入无关。本发明中的自动提取方法结合了用户选择的区域和类别信息到前景提取过程中。具体来说，本方法把图像中的点分为前景和背景两个区域，通过一个优化方法来完成最终的前景和背景划分。最初用户的输入可以用来初始化划分：一种方法是初始化为前景和未知两个区域；另一种方法是初始化为背景和未知两个区域；另一种方法是初始化为前景，背景和未知三个区域。然后，对这些区域的点建立统计模型，而最终的前景和背景的划分可以通过一个优化方法来完成。优化的代价函数可以包括以下三个因素的部分或全部：区域因素，边缘因素，形状因素。区域因素考虑所有的点和统计模型的匹配的合理性(例如，可以对前景和背景分别建立高斯混合模型GMM，然后统计所有的点符合这些高斯混合模型的概率；或者前景和背景分别建立直方图，然后统计所有的点符合这些直方图的概率)。边缘因素惩罚的是相近邻点的不联系性，比如说，如果相近邻两个点颜色接近，那他们应该被分到同一个区域。这个惩罚项也可以和两个点的距离有关，距离越远惩罚越轻。惩罚项可以和局部的灰度的梯度，拉普拉斯过零检测，梯度方向，几何特性等因素有关。形状因素考虑的是前景区域与用户选择的类别的合理性。优化可以采用图分割(Graph Cut)用Maxflow方法求解或者用马可夫随机场的方法求解。
在图像分割以后，在前景区域中提取商品的图像特征，提取的特征向量可以包括颜色，纹理，及形状等特征向量。颜色特征向量可以用多种方法实现。一种方法是采用直方图的方式。对于输入的彩色图像(通常包括红，绿，蓝三种颜色)，首先转化为HSV(色相、饱和度和亮度)色度空间，然后建立166个分组的直方图。另一种方法可以采用MPEG-7标准中的主颜色描述符(Dominant Color Descriptor)实现。纹理特征可以用多种方法实现，一种方法是MPEG-7标准中的边缘直方图描述符(Edge Histogram Descriptor)；另一种方法是局部二值纹理(Local Binary Pattern)。形状特征可以用多种方法实现，一种方法采用MPEG-7标准中的曲率尺度空间(Curvature scalespace)实现。
根据输入的图像特征和商品类别，在指定类别的图像数据库中寻找匹配图像。这个寻找可以采用最近邻方法在数据库中寻找与输入图像综合距离最接近的图像，综合距离包括颜色，纹理，及形状三方面的信息，综合的方式可以有多种，可以是线性加权的，也可以是非线性加权等。
根据最优的若干匹配图像结果，在数据库中获取与查找的商品相关的信息，这些信息可以包括商品的描述，价格，购买地址的超链接等。
最后返回匹配图像和相关商品的信息给用户，这个结果可以在一个手机或者一个计算机上显示。
实施例六
本实施例为利用本发明的交互式图像搜索方法的电子商务图像搜索方法，其流程如图4所示，按以下步骤进行：
用户首先选择待搜索的商品照片，该图片的获得可以有多种方法，比如通过相机拍摄图片，或者在计算机内的图片库中找到一张图片，等等。
然后用户在图片上选择选定感兴趣的区域，这个有很多种实现方法。一种方法是用户通过一个输入设备(如鼠标，触摸屏)控制在感兴趣的区域上面拉一个框。另一种方法是用户通过一个语音输入控制指令在感兴趣的区域上面拉一个框。另一种方法是用户通过一个输入设备(如鼠标，触摸屏)控制一个刷子选择感兴趣的区域(前景区域)和不感兴趣的区域(背景区域)。
下面一个步骤是用户选择待识别商品的类别。比如，在一个服饰类电子商务应用中，用户可以选择手提包，双肩包等类别。这些类别集合的设定可以预先确定好。
然后，根据用户选择的区域和类别，采用前景提取的方法自动分割前景区域。有很多的自动前景提取的方法可以采用，然而传统的前景提取的方法是独立进行的，与用户的输入无关。本发明中的自动提取方法结合了用户选择的区域和类别信息到前景提取过程中。具体来说，本方法把图像中的点分为前景和背景两个区域，通过一个优化方法来完成最终的前景和背景划分。最初用户的输入可以用来初始化划分：一种方法是初始化为前景和未知两个区域；另一种方法是初始化为背景和未知两个区域；另一种方法是初始化为前景，背景和未知三个区域。然后，对这些区域的点建立统计模型，而最终的前景和背景的划分可以通过一个优化方法来完成。优化的代价函数可以包括以下三个因素的部分或全部：区域因素，边缘因素，形状因素。区域因素考虑所有的点和统计模型的匹配的合理性(例如，可以对前景和背景分别建立高斯混合模型GMM，然后统计所有的点符合这些高斯混合模型的概率；或者前景和背景分别建立直方图，然后统计所有的点符合这些直方图的概率)。边缘因素惩罚的是相近邻点的不联系性，比如说，如果相近邻两个点颜色接近，那他们应该被分到同一个区域。这个惩罚项也可以和两个点的距离有关，距离越远惩罚越轻。惩罚项可以和局部的灰度的梯度，拉普拉斯过零检测，梯度方向，几何特性等因素有关。形状因素考虑的是前景区域与用户选择的类别的合理性。优化可以采用图分割(Graph Cut)用Maxflow方法求解或者用马可夫随机场的方法求解。
在图像分割以后，在前景区域中提取商品的图像特征，提取的特征向量可以包括颜色，纹理，及形状等特征向量。颜色特征向量可以用多种方法实现。一种方法是采用直方图的方式。对于输入的彩色图像(通常包括红，绿，蓝三种颜色)，首先转化为HSV(色相、饱和度和亮度)色度空间，然后建立166个分组的直方图。另一种方法可以采用MPEG-7标准中的主颜色描述符(Dominant Color Descriptor)实现。纹理特征可以用多种方法实现，一种方法是MPEG-7标准中的边缘直方图描述符(Edge Histogram Descriptor)；另一种方法是局部二值纹理((Local Binary Pattern))。形状特征可以用多种方法实现，一种方法采用MPEG-7标准中的曲率尺度空间(Curvature scalespace)实现。
根据输入的图像特征和商品类别，在指定类别的图像数据库中寻找匹配图像。这个寻找可以采用最近邻方法在数据库中寻找与输入图像综合距离最接近的图像，综合距离包括颜色，纹理，及形状三方面的信息，综合的方式可以有多种，可以是线性加权的，也可以是非线性加权等。
根据最优的若干匹配图像结果，在数据库中获取与查找的商品相关的信息，这些信息可以包括商品的描述，价格，购买地址的超链接等。
最后返回匹配图像和相关商品的信息给用户，这个结果可以在一个手机或者一个计算机上显示。
本发明还可以有其它实施方式，凡采用同等替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围之内。
Claims (10)
1.交互式图像搜索系统，其特征在于：包括以下模块：
图像采集模块，用于采集需要搜索的物体的图像；
用户选择模块，用户选择图像的感兴趣区域和待识别物体类别；
图像分割模块，根据用户选择的区域和类别用前景提取方法自动分割前景区域；
特征提取模块，在前景区域中提取图像特征；
通讯模块，包括互联网或无线网络，在客户端和服务器之间传递信息；
图像检索模块，根据图像特征在指定类别的图像数据库中寻找匹配图像，根据匹配图像获取相关物体的信息；
数据库，存储图像特征向量和物体信息；
结果显示模块，返回匹配图像和相关物体信息给用户。
2.如权利要求1所述的交互式图像搜索系统，其特征在于：所述图像采集模块包括商品采集子模块，用于采集需要搜索的商品的图像。
3.如权利要求1或2所述的交互式图像搜索系统，其特征在于：所述图像检索模块包括商品图像检索子模块，根据商品图像特征在指定类别的图像数据库中寻找匹配商品图像，根据商品匹配图像获取商品的描述，价格，地址的超链接。
4.交互式图像搜索方法，其特征在于：包括以下步骤：
①用户选择搜索图片；
②选定搜索照片的感兴趣区域；
③选择待识别物体类别；
④根据用户选择的搜索图片的区域和物品的类别用前景提取方法自动分割前景区域；
⑤在前景区域中提取图像特征向量；
⑥根据图像特征在指定类别的图像数据库中寻找匹配图像；
⑦根据匹配图像获取相关物体信息；
⑧返回匹配图像的相关物体信息给用户。
5.如权利要求4所述的交互式图像搜索方法，其特征在于：所述步骤①中，搜索图片的获得方法为通过图像采集设备拍摄图片或在已有的图片库中找到图片。
6.如权利要求4所述的交互式图像搜索方法，其特征在于：所述步骤②中，在图片上选定感兴趣区域的实现方法为用户通过一个输入设备控制在感兴趣的区域上面拉一个框、用户通过一个语音输入控制指令在感兴趣的区域上面拉一个框或用户通过一个输入设备控制一个区域选择功能单元选择感兴趣的区域和/或不感兴趣的区域和/或未知的区域。
7.如权利要求4所述的交互式图像搜索方法，其特征在于：所述步骤④中，前景提取方法为首先初始化划分图像区域，然后对所划分的区域建立统计模型，通过优化代价函数来完成前景和背景的划分；所述图像区域初始化划分的方法为：初始化为前景和未知两个区域、初始化为背景和未知两个区域或初始化为前景，背景和未知三个区域；所述代价函数至少包括区域因素、边缘因素和形状因素中的一个因素；所述的优化方法为基于图分割方法或者基于马可夫随机场方法。
8.如权利要求4所述的交互式图像搜索方法，其特征在于：所述步骤⑤中，特征向量可以包括颜色特征向量，纹理特征向量，及形状特征向量；所述颜色特征向量的实现方法为：采用颜色直方图的方式或采用MPEG-7标准中的主颜色描述符；所述纹理特征向量的实现方法为：MPEG-7标准中的边缘直方图描述符或局部二值纹理；所述形状特征向量的实现方法为：采用MPEG-7标准中的曲率尺度空间或者边缘直方图描述符。
9.如权利要求4所述的交互式图像搜索方法，其特征在于：所述步骤⑥中，寻找匹配图像的方法为：采用最近邻方法在数据库中寻找与输入图像综合距离最接近的图像，综合距离包括颜色，纹理，及形状三方面的信息。
10.如权利要求4所述的交互式图像搜索方法，其特征在于：所述物体为商品，所述物体信息包括商品的描述，价格，地址的超链接。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN200810019132A CN100578508C (zh) | 2008-01-14 | 2008-01-14 | 交互式图像搜索系统和方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN200810019132A CN100578508C (zh) | 2008-01-14 | 2008-01-14 | 交互式图像搜索系统和方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN101216841A true CN101216841A (zh) | 2008-07-09 |
| CN100578508C CN100578508C (zh) | 2010-01-06 |
Family
ID=39623273
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN200810019132A Active CN100578508C (zh) | 2008-01-14 | 2008-01-14 | 交互式图像搜索系统和方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN100578508C (zh) |
Cited By (62)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101853299A (zh) * | 2010-05-31 | 2010-10-06 | 杭州淘淘搜科技有限公司 | 一种基于感性认知的图像检索结果排序方法 |
| CN101963991A (zh) * | 2010-10-15 | 2011-02-02 | 辜进荣 | 图片准确搜索方法 |
| CN102063436A (zh) * | 2009-11-18 | 2011-05-18 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种利用终端获取图像实现商品信息搜索的系统及方法 |
| CN102298499A (zh) * | 2011-09-15 | 2011-12-28 | 盛乐信息技术（上海）有限公司 | 确定虚拟道具的方法及系统 |
| CN101340661B (zh) * | 2008-08-14 | 2011-12-28 | 北京中星微电子有限公司 | 实现导游控制的移动设备和服务器以及导游控制方法 |
| CN102375867A (zh) * | 2010-08-13 | 2012-03-14 | 株式会社泛泰 | 使用过滤信息来识别对象的装置和方法 |
| CN102422319A (zh) * | 2009-03-04 | 2012-04-18 | 公立大学法人大阪府立大学 | 图像检索方法、图像检索程序和图像登记方法 |
| CN102446272A (zh) * | 2011-09-05 | 2012-05-09 | Tcl集团股份有限公司 | 一种台标分割及识别的方法、装置及电视机 |
| CN101676953B (zh) * | 2008-08-22 | 2012-08-29 | 奥多比公司 | 自动视频图像分割 |
| CN102687140A (zh) * | 2009-12-30 | 2012-09-19 | 诺基亚公司 | 用于有助于基于内容的图像检索的方法和装置 |
| CN102842190A (zh) * | 2011-06-22 | 2012-12-26 | 东芝泰格有限公司 | 结账装置及商品销售数据处理方法 |
| CN102968473A (zh) * | 2012-11-14 | 2013-03-13 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 基于人脸图像的信息检索方法及系统 |
| CN103258012A (zh) * | 2013-04-16 | 2013-08-21 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种获取图片信息的方法及装置 |
| CN103295219A (zh) * | 2012-03-02 | 2013-09-11 | 北京数码视讯科技股份有限公司 | 图像分割的方法与装置 |
| CN103369352A (zh) * | 2012-04-10 | 2013-10-23 | 云联（北京）信息技术有限公司 | 一种实现视频搜索和点播的方法 |
| CN103559240A (zh) * | 2013-10-25 | 2014-02-05 | 张粤新 | 一种产品信息查询系统及其查询方法 |
| CN103927387A (zh) * | 2014-04-30 | 2014-07-16 | 成都理想境界科技有限公司 | 图像检索系统及其相关方法和装置 |
| WO2014183591A1 (zh) * | 2013-05-16 | 2014-11-20 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种提供图像的方法和服务器装置以及终端装置 |
| WO2015027787A1 (zh) * | 2013-08-29 | 2015-03-05 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 在触屏设备中进行检索的方法和装置 |
| CN104574156A (zh) * | 2015-01-26 | 2015-04-29 | 网易有道信息技术（北京）有限公司 | 一种商品扩展信息匹配、获取方法及装置 |
| CN104572790A (zh) * | 2013-10-24 | 2015-04-29 | 赵化宾 | 一种搜索引擎的装置和方法 |
| CN104854539A (zh) * | 2014-05-15 | 2015-08-19 | 华为技术有限公司 | 一种对象搜索方法及装置 |
| CN104867026A (zh) * | 2014-02-21 | 2015-08-26 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 提供商品图像的方法和系统以及输出商品图像的终端装置 |
| CN104991954A (zh) * | 2015-07-20 | 2015-10-21 | 河海大学 | 基于图像搜索的购物搜索系统及其实现方法 |
| CN105095362A (zh) * | 2015-06-25 | 2015-11-25 | 深圳码隆科技有限公司 | 一种基于目标对象的图像显示方法和装置 |
| CN105117399A (zh) * | 2015-07-03 | 2015-12-02 | 深圳码隆科技有限公司 | 一种图像搜索方法和装置 |
| CN105426462A (zh) * | 2015-11-13 | 2016-03-23 | 深圳码隆科技有限公司 | 一种基于图像元素的图像搜索方法和装置 |
| CN105792010A (zh) * | 2014-12-22 | 2016-07-20 | Tcl集团股份有限公司 | 基于图像内容解析及图片索引的电视购物的方法与装置 |
| CN105824928A (zh) * | 2016-03-17 | 2016-08-03 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 移动终端、服务器、基于内容的图像识别搜索方法及系统 |
| CN105868299A (zh) * | 2016-03-23 | 2016-08-17 | 深圳码隆科技有限公司 | 一种数据搜索方法和装置 |
| CN105893519A (zh) * | 2016-03-30 | 2016-08-24 | 深圳市讯联智付网络有限公司 | 在线交易的解析装置及方法、在线交易方法及用户终端 |
| CN106133777A (zh) * | 2014-12-05 | 2016-11-16 | 株式会社威舍里 | 基于社交商务的产品推荐系统和方法 |
| CN106157073A (zh) * | 2015-04-03 | 2016-11-23 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 交互沟通方法及设备 |
| CN106169065A (zh) * | 2016-06-30 | 2016-11-30 | 联想(北京)有限公司 | 一种信息处理方法及电子设备 |
| CN103020173B (zh) * | 2012-11-27 | 2017-02-08 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于移动终端的视频图像信息搜索方法、系统及移动终端 |
| CN106709466A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-05-24 | 国网山西省电力公司电力科学研究院 | 基于mpeg7标准的电力设备图像识别方法和系统 |
| WO2017092280A1 (zh) * | 2015-11-30 | 2017-06-08 | 乐视控股（北京）有限公司 | 一种多媒体照片生成方法、装置、设备及手机 |
| CN107291706A (zh) * | 2016-03-30 | 2017-10-24 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种图片检索方法及装置 |
| WO2018018801A1 (zh) * | 2016-07-25 | 2018-02-01 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 用于搜索结果的交互方法和装置 |
| US9898847B2 (en) | 2015-11-30 | 2018-02-20 | Shanghai Sunson Activated Carbon Technology Co., Ltd. | Multimedia picture generating method, device and electronic device |
| CN107729910A (zh) * | 2016-08-11 | 2018-02-23 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种图形识别的方法、装置及系统 |
| CN108416066A (zh) * | 2018-03-29 | 2018-08-17 | 平安好房（上海）电子商务有限公司 | 图片搜索方法、用户设备、存储介质及图片搜索装置 |
| CN108984730A (zh) * | 2018-07-12 | 2018-12-11 | 三星电子（中国）研发中心 | 一种搜索方法和搜索设备 |
| CN109348275A (zh) * | 2018-10-30 | 2019-02-15 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 视频处理方法和装置 |
| CN109657090A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-04-19 | 金蝶蝶金云计算有限公司 | Erp系统中建立对象信息的方法、装置、设备及存储介质 |
| CN109740011A (zh) * | 2018-12-03 | 2019-05-10 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种搜索方法、电子设备及计算机可读存储介质 |
| CN109791559A (zh) * | 2016-06-28 | 2019-05-21 | 谷歌有限责任公司 | 促进图像作为搜索查询的使用 |
| CN109960742A (zh) * | 2019-02-18 | 2019-07-02 | 苏州科达科技股份有限公司 | 局部信息的搜索方法及装置 |
| CN110019907A (zh) * | 2017-12-01 | 2019-07-16 | 北京搜狗科技发展有限公司 | 一种图像检索方法及装置 |
| CN110019913A (zh) * | 2018-06-01 | 2019-07-16 | 平安好房（上海）电子商务有限公司 | 图片匹配方法、用户设备、存储介质及装置 |
| CN110825928A (zh) * | 2014-05-23 | 2020-02-21 | 三星电子株式会社 | 搜索方法和设备 |
| CN110852319A (zh) * | 2019-11-08 | 2020-02-28 | 深圳市深视创新科技有限公司 | 快速通用型roi匹配方法 |
| CN111095401A (zh) * | 2017-09-12 | 2020-05-01 | 电子湾有限公司 | 数字图像捕获会话和元数据关联 |
| CN111241332A (zh) * | 2020-01-17 | 2020-06-05 | 珠海博明视觉科技有限公司 | 一种通过自动识别工件搜索其对应测量程序的方法 |
| CN111339395A (zh) * | 2020-02-11 | 2020-06-26 | 山东经贸职业学院 | 一种用于电子商务系统的数据信息匹配方法和系统 |
| WO2020134990A1 (zh) * | 2018-12-29 | 2020-07-02 | 益萃网络科技（中国）有限公司 | 产品信息的查询方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN111881322A (zh) * | 2020-09-28 | 2020-11-03 | 成都睿沿科技有限公司 | 一种目标搜索方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN111914850A (zh) * | 2019-05-07 | 2020-11-10 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 图片特征提取方法、装置、服务器和介质 |
| WO2020259257A1 (zh) * | 2019-06-28 | 2020-12-30 | 深圳数马电子技术有限公司 | 一种物品识别方法、装置及计算机可读存储介质 |
| WO2021046801A1 (zh) * | 2019-09-12 | 2021-03-18 | 鸿合科技股份有限公司 | 一种图像识别方法、装置、设备及存储介质 |
| CN114329221A (zh) * | 2021-12-31 | 2022-04-12 | 钻技(上海)信息科技有限公司 | 一种商品搜索方法、设备及存储介质 |
| US11734370B2 (en) | 2014-05-23 | 2023-08-22 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method for searching and device thereof |
-
2008
- 2008-01-14 CN CN200810019132A patent/CN100578508C/zh active Active
Cited By (83)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101340661B (zh) * | 2008-08-14 | 2011-12-28 | 北京中星微电子有限公司 | 实现导游控制的移动设备和服务器以及导游控制方法 |
| CN101676953B (zh) * | 2008-08-22 | 2012-08-29 | 奥多比公司 | 自动视频图像分割 |
| CN102422319B (zh) * | 2009-03-04 | 2014-04-30 | 公立大学法人大阪府立大学 | 图像检索方法和图像存储方法 |
| CN102422319A (zh) * | 2009-03-04 | 2012-04-18 | 公立大学法人大阪府立大学 | 图像检索方法、图像检索程序和图像登记方法 |
| CN102063436A (zh) * | 2009-11-18 | 2011-05-18 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种利用终端获取图像实现商品信息搜索的系统及方法 |
| CN102687140B (zh) * | 2009-12-30 | 2016-03-16 | 诺基亚技术有限公司 | 用于有助于基于内容的图像检索的方法和装置 |
| CN102687140A (zh) * | 2009-12-30 | 2012-09-19 | 诺基亚公司 | 用于有助于基于内容的图像检索的方法和装置 |
| CN101853299A (zh) * | 2010-05-31 | 2010-10-06 | 杭州淘淘搜科技有限公司 | 一种基于感性认知的图像检索结果排序方法 |
| US8402050B2 (en) | 2010-08-13 | 2013-03-19 | Pantech Co., Ltd. | Apparatus and method for recognizing objects using filter information |
| CN102375867A (zh) * | 2010-08-13 | 2012-03-14 | 株式会社泛泰 | 使用过滤信息来识别对象的装置和方法 |
| US9405986B2 (en) | 2010-08-13 | 2016-08-02 | Pantech Co., Ltd. | Apparatus and method for recognizing objects using filter information |
| CN101963991A (zh) * | 2010-10-15 | 2011-02-02 | 辜进荣 | 图片准确搜索方法 |
| CN102842190A (zh) * | 2011-06-22 | 2012-12-26 | 东芝泰格有限公司 | 结账装置及商品销售数据处理方法 |
| CN102842190B (zh) * | 2011-06-22 | 2015-12-02 | 东芝泰格有限公司 | 结账装置及商品销售数据处理方法 |
| CN102446272A (zh) * | 2011-09-05 | 2012-05-09 | Tcl集团股份有限公司 | 一种台标分割及识别的方法、装置及电视机 |
| CN102298499A (zh) * | 2011-09-15 | 2011-12-28 | 盛乐信息技术（上海）有限公司 | 确定虚拟道具的方法及系统 |
| CN103295219A (zh) * | 2012-03-02 | 2013-09-11 | 北京数码视讯科技股份有限公司 | 图像分割的方法与装置 |
| CN103369352A (zh) * | 2012-04-10 | 2013-10-23 | 云联（北京）信息技术有限公司 | 一种实现视频搜索和点播的方法 |
| CN103369352B (zh) * | 2012-04-10 | 2017-02-08 | 天津米游科技有限公司 | 一种实现视频搜索和点播的方法 |
| CN102968473A (zh) * | 2012-11-14 | 2013-03-13 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 基于人脸图像的信息检索方法及系统 |
| CN103020173B (zh) * | 2012-11-27 | 2017-02-08 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于移动终端的视频图像信息搜索方法、系统及移动终端 |
| CN103258012A (zh) * | 2013-04-16 | 2013-08-21 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种获取图片信息的方法及装置 |
| WO2014183591A1 (zh) * | 2013-05-16 | 2014-11-20 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种提供图像的方法和服务器装置以及终端装置 |
| US9734164B2 (en) | 2013-05-16 | 2017-08-15 | Beijing Jingdong Shangke Information Technology Co, Ltd. | Method, server, device, and terminal device for providing an image search |
| WO2015027787A1 (zh) * | 2013-08-29 | 2015-03-05 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 在触屏设备中进行检索的方法和装置 |
| US10685417B2 (en) | 2013-08-29 | 2020-06-16 | Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. | Method and device for searching in a touch-screen apparatus based on gesture inputs |
| CN104572790A (zh) * | 2013-10-24 | 2015-04-29 | 赵化宾 | 一种搜索引擎的装置和方法 |
| CN103559240A (zh) * | 2013-10-25 | 2014-02-05 | 张粤新 | 一种产品信息查询系统及其查询方法 |
| CN104867026A (zh) * | 2014-02-21 | 2015-08-26 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 提供商品图像的方法和系统以及输出商品图像的终端装置 |
| CN104867026B (zh) * | 2014-02-21 | 2021-04-30 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 提供商品图像的方法和系统以及输出商品图像的终端装置 |
| CN103927387B (zh) * | 2014-04-30 | 2017-06-16 | 成都理想境界科技有限公司 | 图像检索系统及其相关方法和装置 |
| CN103927387A (zh) * | 2014-04-30 | 2014-07-16 | 成都理想境界科技有限公司 | 图像检索系统及其相关方法和装置 |
| CN104854539A (zh) * | 2014-05-15 | 2015-08-19 | 华为技术有限公司 | 一种对象搜索方法及装置 |
| US10311115B2 (en) | 2014-05-15 | 2019-06-04 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Object search method and apparatus |
| CN104854539B (zh) * | 2014-05-15 | 2018-08-14 | 华为技术有限公司 | 一种对象搜索方法及装置 |
| CN110825928A (zh) * | 2014-05-23 | 2020-02-21 | 三星电子株式会社 | 搜索方法和设备 |
| US11734370B2 (en) | 2014-05-23 | 2023-08-22 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method for searching and device thereof |
| CN106133777A (zh) * | 2014-12-05 | 2016-11-16 | 株式会社威舍里 | 基于社交商务的产品推荐系统和方法 |
| CN105792010A (zh) * | 2014-12-22 | 2016-07-20 | Tcl集团股份有限公司 | 基于图像内容解析及图片索引的电视购物的方法与装置 |
| CN104574156A (zh) * | 2015-01-26 | 2015-04-29 | 网易有道信息技术（北京）有限公司 | 一种商品扩展信息匹配、获取方法及装置 |
| CN106157073A (zh) * | 2015-04-03 | 2016-11-23 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 交互沟通方法及设备 |
| CN105095362A (zh) * | 2015-06-25 | 2015-11-25 | 深圳码隆科技有限公司 | 一种基于目标对象的图像显示方法和装置 |
| CN105117399A (zh) * | 2015-07-03 | 2015-12-02 | 深圳码隆科技有限公司 | 一种图像搜索方法和装置 |
| CN104991954B (zh) * | 2015-07-20 | 2018-08-21 | 河海大学 | 基于图像搜索的购物搜索系统及其实现方法 |
| CN104991954A (zh) * | 2015-07-20 | 2015-10-21 | 河海大学 | 基于图像搜索的购物搜索系统及其实现方法 |
| CN105426462A (zh) * | 2015-11-13 | 2016-03-23 | 深圳码隆科技有限公司 | 一种基于图像元素的图像搜索方法和装置 |
| WO2017092280A1 (zh) * | 2015-11-30 | 2017-06-08 | 乐视控股（北京）有限公司 | 一种多媒体照片生成方法、装置、设备及手机 |
| US9898847B2 (en) | 2015-11-30 | 2018-02-20 | Shanghai Sunson Activated Carbon Technology Co., Ltd. | Multimedia picture generating method, device and electronic device |
| CN105824928A (zh) * | 2016-03-17 | 2016-08-03 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 移动终端、服务器、基于内容的图像识别搜索方法及系统 |
| CN105868299A (zh) * | 2016-03-23 | 2016-08-17 | 深圳码隆科技有限公司 | 一种数据搜索方法和装置 |
| CN107291706A (zh) * | 2016-03-30 | 2017-10-24 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种图片检索方法及装置 |
| CN105893519A (zh) * | 2016-03-30 | 2016-08-24 | 深圳市讯联智付网络有限公司 | 在线交易的解析装置及方法、在线交易方法及用户终端 |
| CN107291706B (zh) * | 2016-03-30 | 2020-05-08 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种图片检索方法及装置 |
| CN109791559B (zh) * | 2016-06-28 | 2023-10-10 | 谷歌有限责任公司 | 促进图像作为搜索查询的使用 |
| CN109791559A (zh) * | 2016-06-28 | 2019-05-21 | 谷歌有限责任公司 | 促进图像作为搜索查询的使用 |
| CN106169065A (zh) * | 2016-06-30 | 2016-11-30 | 联想(北京)有限公司 | 一种信息处理方法及电子设备 |
| CN106169065B (zh) * | 2016-06-30 | 2019-12-24 | 联想(北京)有限公司 | 一种信息处理方法及电子设备 |
| WO2018018801A1 (zh) * | 2016-07-25 | 2018-02-01 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 用于搜索结果的交互方法和装置 |
| CN107729910A (zh) * | 2016-08-11 | 2018-02-23 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种图形识别的方法、装置及系统 |
| CN106709466A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-05-24 | 国网山西省电力公司电力科学研究院 | 基于mpeg7标准的电力设备图像识别方法和系统 |
| CN111095401B (zh) * | 2017-09-12 | 2024-01-23 | 电子湾有限公司 | 数字图像捕获会话和元数据关联 |
| CN111095401A (zh) * | 2017-09-12 | 2020-05-01 | 电子湾有限公司 | 数字图像捕获会话和元数据关联 |
| CN110019907A (zh) * | 2017-12-01 | 2019-07-16 | 北京搜狗科技发展有限公司 | 一种图像检索方法及装置 |
| CN110019907B (zh) * | 2017-12-01 | 2021-07-16 | 北京搜狗科技发展有限公司 | 一种图像检索方法及装置 |
| CN108416066A (zh) * | 2018-03-29 | 2018-08-17 | 平安好房（上海）电子商务有限公司 | 图片搜索方法、用户设备、存储介质及图片搜索装置 |
| CN110019913A (zh) * | 2018-06-01 | 2019-07-16 | 平安好房（上海）电子商务有限公司 | 图片匹配方法、用户设备、存储介质及装置 |
| CN108984730A (zh) * | 2018-07-12 | 2018-12-11 | 三星电子（中国）研发中心 | 一种搜索方法和搜索设备 |
| CN109348275A (zh) * | 2018-10-30 | 2019-02-15 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 视频处理方法和装置 |
| CN109348275B (zh) * | 2018-10-30 | 2021-07-30 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 视频处理方法和装置 |
| CN109657090A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-04-19 | 金蝶蝶金云计算有限公司 | Erp系统中建立对象信息的方法、装置、设备及存储介质 |
| CN109740011A (zh) * | 2018-12-03 | 2019-05-10 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种搜索方法、电子设备及计算机可读存储介质 |
| WO2020134990A1 (zh) * | 2018-12-29 | 2020-07-02 | 益萃网络科技（中国）有限公司 | 产品信息的查询方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN109960742A (zh) * | 2019-02-18 | 2019-07-02 | 苏州科达科技股份有限公司 | 局部信息的搜索方法及装置 |
| CN111914850A (zh) * | 2019-05-07 | 2020-11-10 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 图片特征提取方法、装置、服务器和介质 |
| CN111914850B (zh) * | 2019-05-07 | 2023-09-19 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 图片特征提取方法、装置、服务器和介质 |
| WO2020259257A1 (zh) * | 2019-06-28 | 2020-12-30 | 深圳数马电子技术有限公司 | 一种物品识别方法、装置及计算机可读存储介质 |
| WO2021046801A1 (zh) * | 2019-09-12 | 2021-03-18 | 鸿合科技股份有限公司 | 一种图像识别方法、装置、设备及存储介质 |
| CN110852319A (zh) * | 2019-11-08 | 2020-02-28 | 深圳市深视创新科技有限公司 | 快速通用型roi匹配方法 |
| CN111241332A (zh) * | 2020-01-17 | 2020-06-05 | 珠海博明视觉科技有限公司 | 一种通过自动识别工件搜索其对应测量程序的方法 |
| CN111241332B (zh) * | 2020-01-17 | 2023-08-18 | 珠海博明视觉科技有限公司 | 一种通过自动识别工件搜索其对应测量程序的方法 |
| CN111339395A (zh) * | 2020-02-11 | 2020-06-26 | 山东经贸职业学院 | 一种用于电子商务系统的数据信息匹配方法和系统 |
| CN111881322A (zh) * | 2020-09-28 | 2020-11-03 | 成都睿沿科技有限公司 | 一种目标搜索方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN114329221A (zh) * | 2021-12-31 | 2022-04-12 | 钻技(上海)信息科技有限公司 | 一种商品搜索方法、设备及存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN100578508C (zh) | 2010-01-06 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN100578508C (zh) | 交互式图像搜索系统和方法 | |
| US9336459B2 (en) | Interactive content generation | |
| CN102567543B (zh) | 一种服装图片的搜索方法和装置 | |
| US20190138851A1 (en) | Neural network-based image manipulation | |
| KR102630342B1 (ko) | 이미지 특징 데이터 추출 및 사용 | |
| US9881226B1 (en) | Object relation builder | |
| CN111488475A (zh) | 图像检索方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
| CN106933867B (zh) | 一种图像查询方法和装置 | |
| CN105117399B (zh) | 一种图像搜索方法和装置 | |
| CN111767420A (zh) | 一种生成服饰搭配数据的方法和装置 | |
| KR20130059035A (ko) | 스케치를 이용한 시나리오 콘티의 자동 완성 장치 및 방법, 그리고 이를 이용한 애니메이션 제작 시스템 | |
| CN109948702A (zh) | 一种基于卷积神经网络的服装分类和推荐模型 | |
| CN103514447A (zh) | 基于智能手机人脸识别系统 | |
| CN111126457A (zh) | 信息的获取方法和装置、存储介质和电子装置 | |
| Xiang et al. | Multi-level feature learning with attention for person re-identification | |
| US11972466B2 (en) | Computer storage media, method, and system for exploring and recommending matching products across categories | |
| CN106407281B (zh) | 图像检索方法及装置 | |
| Bhardwaj et al. | Palette power: Enabling visual search through colors | |
| Gao et al. | Occluded person re-identification based on feature fusion and sparse reconstruction | |
| CN112131477A (zh) | 一种基于用户画像的图书馆图书推荐系统及方法 | |
| Wang et al. | Query-by-sketch image retrieval using homogeneous painting style characterization | |
| CN115186165A (zh) | 一种移动电子商务图像搜索购物方法 | |
| Qi et al. | Graph-Boolean map for salient object detection | |
| Tian et al. | Research on the technology of searching for fashion trend image based on ResNet50 model | |
| Zhang et al. | Revisiting instance search: A new benchmark using Cycle Self-Training |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| ASS | Succession or assignment of patent right |
Owner name: SHANGHAI BOKANG INTELLIGENT INFORMATION TECHNOLOGY Free format text: FORMER OWNER: NANJING SOUPAI INFORMATION TECHNOLOGY CO., LTD. Effective date: 20090821 |
|
| C41 | Transfer of patent application or patent right or utility model | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20090821 Address after: Shanghai City, Guangxi No. 69 building 3 floor Jinglu 27 post encoding: 200233 Applicant after: Shanghai Bokang Intelligent Information Technology Co., Ltd. Address before: Floor 20, civil defense building, 189 Guangzhou Road, Gulou District, Jiangsu, Nanjing Province, China: 210029 Applicant before: Nanjing Seekpai Information Technology Co., Ltd. |
|
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant |