顯著性
- 聲音商標(biāo)顯著性認(rèn)定研究
、背景及意義“顯著性是商標(biāo)保護(hù)的靈魂和商標(biāo)法正常運(yùn)行的樞紐”[1],2013 年《中華人民共和國(guó)商標(biāo)法》修改,正式確認(rèn)了聲音可以申請(qǐng)注冊(cè)商標(biāo)。聲音商標(biāo)有其特殊性,在我國(guó)實(shí)踐中諸如“騰訊提示音”案、“恒源祥”案、“小米案”以及最近的“李佳琦聲音商標(biāo)申請(qǐng)”等鮮活的案例一方面向我們證明了聲音商標(biāo)在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)之下的需求,另一方面也暴露出了我國(guó)聲音商標(biāo)立法、理論中的缺陷。本文將著眼于聲音商標(biāo)認(rèn)定的實(shí)質(zhì)要件——顯著性認(rèn)定這一主題,研究“通用性”“功能性”正確含義,解決固
魅力中國(guó) 2021年51期2021-11-28
- 視頻序列中視覺顯著性圖像區(qū)域自動(dòng)提取仿真
無法得到準(zhǔn)確的顯著性區(qū)域。為此,國(guó)內(nèi)相關(guān)專家學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了深入研究。主要的視頻序列圖像視覺顯著性區(qū)域提取方法可分為以下幾種:前景和背景區(qū)域相結(jié)合的顯著性區(qū)域提取方法[1]、基于改進(jìn)直方圖均衡化的覺顯著性區(qū)域提取方法[2]、基于顯著性增強(qiáng)的區(qū)域提取方法[3]。前景和背景區(qū)域相結(jié)合的顯著性區(qū)域提取方法,首先依據(jù)視頻序列圖像構(gòu)建一個(gè)無向圖的鄰接矩陣,然后計(jì)算視頻圖像邊界背景先驗(yàn)知識(shí),選取出處于邊界位置的超像素,并將其作為搜索向量進(jìn)行圖內(nèi)節(jié)點(diǎn)間關(guān)聯(lián)度的計(jì)算,獲取視
計(jì)算機(jī)仿真 2021年7期2021-11-17
- 基于特征顯著性的點(diǎn)云自適應(yīng)精簡(jiǎn)
視覺注意機(jī)制的顯著性檢測(cè)能夠自動(dòng)捕捉不同場(chǎng)景中的重要信息。顯著性概念被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺和圖形學(xué)任務(wù)中[3]。受二維顯著性檢測(cè)的啟發(fā),三維顯著性檢測(cè)通?;谌?span id="j5i0abt0b" class="hl">顯著性計(jì)算,即對(duì)全體點(diǎn)云或網(wǎng)格頂點(diǎn)特征聚類成簇,由簇的顯著性來計(jì)算得到全局顯著性。例如,Wu等[4]利用K-means聚類和近似最近鄰搜索將頂點(diǎn)分組成簇求解簇的顯著性,然后根據(jù)簇的顯著性插值得到單個(gè)頂點(diǎn)的全局顯著性。Tasse等[5]利用模糊聚類將點(diǎn)集分解成小簇,將每個(gè)簇的唯一性和空間分布定義一個(gè)
計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì) 2021年8期2021-08-23
- 《安徽醫(yī)藥》雜志要求來稿中應(yīng)規(guī)范統(tǒng)計(jì)結(jié)果的解釋和表達(dá)
對(duì)比組之間具有顯著性(或非常顯著性)差別;應(yīng)寫明所用統(tǒng)計(jì)分析方法的具體名稱(如:成組設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)、兩因素析因設(shè)計(jì)資料的方差分析、多個(gè)均數(shù)之間兩兩比較的q檢驗(yàn)等),統(tǒng)計(jì)量的具體值(如t=2.26,χ2=4.48,F(xiàn)=8.89等),應(yīng)盡可能給出具體P值(如P=0.032);當(dāng)涉及到總體參數(shù)(如總體均數(shù)、總體率等)時(shí),在給出顯著性檢驗(yàn)結(jié)果的同時(shí),再給出95%可信區(qū)間。
安徽醫(yī)藥 2020年8期2020-12-28
- 《安徽醫(yī)藥》雜志要求來稿中應(yīng)規(guī)范統(tǒng)計(jì)結(jié)果的解釋和表達(dá)
對(duì)比組之間具有顯著性(或非常顯著性)差別;應(yīng)寫明所用統(tǒng)計(jì)分析方法的具體名稱(如:成組設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)、兩因素析因設(shè)計(jì)資料的方差分析、多個(gè)均數(shù)之間兩兩比較的q檢驗(yàn)等),統(tǒng)計(jì)量的具體值(如t=2.26,χ2=4.48,F(xiàn)=8.89等),應(yīng)盡可能給出具體P值(如P=0.032);當(dāng)涉及到總體參數(shù)(如總體均數(shù)、總體率等)時(shí),在給出顯著性檢驗(yàn)結(jié)果的同時(shí),再給出95%可信區(qū)間。
安徽醫(yī)藥 2020年9期2020-12-26
- 基于區(qū)域特征聚類的RGBD顯著性物體檢測(cè)
9)1 引 言顯著性檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域一個(gè)基礎(chǔ)性的研究問題,通過模擬人的視覺注意力系統(tǒng)來突出圖片中顯著的區(qū)域或者物體.在過去的幾十年中,顯著性檢測(cè)吸引了很多的研究人員.它在很多的圖像處理問題中作為預(yù)處理中的重要一步.在模式識(shí)別和圖像處理中有很多的應(yīng)用場(chǎng)景,例如:物體檢測(cè)、物體識(shí)別、物體分割、運(yùn)動(dòng)檢測(cè)、圖像匹配、圖像視頻壓縮以及視覺追蹤等[1].在絕大多數(shù)的應(yīng)用中都是對(duì)2D圖片進(jìn)行處理,但是顯著性檢測(cè)在3D視覺中也有相應(yīng)的應(yīng)用場(chǎng)景,其中也需要對(duì)2D圖像進(jìn)行
小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng) 2019年4期2019-05-05
- ● 本刊對(duì)文稿中統(tǒng)計(jì)結(jié)果解釋和表達(dá)的要求
對(duì)比組之間具有顯著性( 或非常顯著性) 的差別; 應(yīng)寫明所用統(tǒng)計(jì)分析方法的具體名稱( 如: 成組設(shè)計(jì)資料的t 檢驗(yàn)、兩因素析因設(shè)計(jì)資料的方差分析、多個(gè)均數(shù)之間兩兩比較的q 檢驗(yàn)等) 、統(tǒng)計(jì)量的具體值( 如t = 3. 45,χ2 = 4. 66,F(xiàn) = 5. 12 等) ,應(yīng)盡可能給出具體的P 值( 如: P = 0. 023) ; 當(dāng)涉及總體參數(shù)( 如總體均數(shù)、總體率等) 時(shí),在給出顯著性檢驗(yàn)結(jié)果的同時(shí),再給出95%置信區(qū)間。
廣西醫(yī)學(xué) 2019年6期2019-03-18
- 《安徽醫(yī)藥》要求來稿中應(yīng)規(guī)范統(tǒng)計(jì)結(jié)果的解釋和表達(dá)
對(duì)比組之間具有顯著性(或非常顯著性)差別;應(yīng)寫明所用統(tǒng)計(jì)分析方法的具體名稱(如:成組設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)、兩因素析因設(shè)計(jì)資料的方差分析、多個(gè)均數(shù)之間兩兩比較的q檢驗(yàn)等),統(tǒng)計(jì)量的具體值(如t=2.26,χ2=4.48,F(xiàn)=8.89等),應(yīng)盡可能給出具體P值(如P=0.032);當(dāng)涉及到總體參數(shù)(如總體均數(shù)、總體率等)時(shí),在給出顯著性檢驗(yàn)結(jié)果的同時(shí),再給出95%可信區(qū)間。
安徽醫(yī)藥 2019年12期2019-03-14
- 《安徽醫(yī)藥》要求來稿中應(yīng)規(guī)范統(tǒng)計(jì)結(jié)果的解釋和表達(dá)
對(duì)比組之間具有顯著性(或非常顯著性)差別;應(yīng)寫明所用統(tǒng)計(jì)分析方法的具體名稱(如:成組設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)、兩因素析因設(shè)計(jì)資料的方差分析、多個(gè)均數(shù)之間兩兩比較的q檢驗(yàn)等),統(tǒng)計(jì)量的具體值(如t=2.26,χ2=4.48,F=8.89等),應(yīng)盡可能給出具體P值(如P=0.032);當(dāng)涉及到總體參數(shù)(如總體均數(shù)、總體率等)時(shí),在給出顯著性檢驗(yàn)結(jié)果的同時(shí),再給出95%可信區(qū)間。
安徽醫(yī)藥 2019年5期2019-03-14
- 《安徽醫(yī)藥》要求來稿中應(yīng)規(guī)范統(tǒng)計(jì)結(jié)果的解釋和表達(dá)
對(duì)比組之間具有顯著性(或非常顯著性)差別;應(yīng)寫明所用統(tǒng)計(jì)分析方法的具體名稱(如:成組設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)、兩因素析因設(shè)計(jì)資料的方差分析、多個(gè)均數(shù)之間兩兩比較的q檢驗(yàn)等),統(tǒng)計(jì)量的具體值(如t=2.26,χ2=4.48,F(xiàn)=8.89等),應(yīng)盡可能給出具體P值(如P=0.032);當(dāng)涉及到總體參數(shù)(如總體均數(shù)、總體率等)時(shí),在給出顯著性檢驗(yàn)結(jié)果的同時(shí),再給出95%可信區(qū)間。
安徽醫(yī)藥 2018年2期2018-12-31
- 歐盟法院判決明確歐盟商標(biāo)通過使用獲得顯著性的地域認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)
)條“商標(biāo)缺乏顯著性的絕對(duì)注冊(cè)障礙”為由,向當(dāng)時(shí)的歐盟內(nèi)部市場(chǎng)協(xié)調(diào)局(現(xiàn)為歐盟知識(shí)產(chǎn)權(quán)局,下稱“EUIPO”)提起商標(biāo)無效程序。后經(jīng)EUIPO無效部門、申訴委員會(huì)、歐盟普通法院多輪審理,當(dāng)事各方(雀巢公司、億滋國(guó)際和EUIPO)仍對(duì)結(jié)果不滿,分別向歐盟法院提起了上訴,歐盟法院對(duì)其進(jìn)行合并審理(Joined Cases C-84/17 P,C-85/17 P,C-95/17 P)。在歐盟法院前,各方爭(zhēng)議焦點(diǎn)集中于:根據(jù)《歐盟商標(biāo)條例》第7(3)條,試圖證明涉
中國(guó)知識(shí)產(chǎn)權(quán) 2018年12期2018-12-29
- 簡(jiǎn)析2017年黃石市國(guó)民體質(zhì)狀況
相比身高有非常顯著性下降;60-69歲組與20-39歲組相比身高有所下降,但沒有顯著性差異; 60-69歲組與40-59歲組相比身高有所增加,但沒有顯著性差異。7.對(duì)2017年各個(gè)年齡組腹部皮褶厚度數(shù)據(jù)進(jìn)行單因素方差分析,結(jié)果顯示40-59歲組與20-39歲組相比皮褶厚度有非常顯著性增加,有發(fā)生肥胖的風(fēng)險(xiǎn);60-69歲組與20-39歲組相比皮褶厚度有非常顯著性增加,有發(fā)生肥胖的風(fēng)險(xiǎn);60-69歲組與40-59歲組相比皮褶厚度有所減少,但沒有顯著性差異。8.
體育風(fēng)尚 2018年1期2018-01-29
- 論我國(guó)立體商標(biāo)顯著性認(rèn)定的完善
論我國(guó)立體商標(biāo)顯著性認(rèn)定的完善◇胡婧冉10.13999/j.cnki.scyj.2017.01.027立體商標(biāo)因其具有的獨(dú)特優(yōu)點(diǎn),成為備受追捧的研究對(duì)象。但是現(xiàn)實(shí)中對(duì)于立體商標(biāo)認(rèn)定的難度較大,其中最重要的問題就是如何判斷商標(biāo)是否具有顯著性。本文通過闡述商標(biāo)顯著性的一般性理論,進(jìn)而分析了立體商標(biāo)顯著性認(rèn)定的現(xiàn)實(shí)困難,并通過介紹美國(guó)與歐盟的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),結(jié)合我國(guó)目前對(duì)于立體商標(biāo)顯著性的立法規(guī)定,從立法與實(shí)踐兩個(gè)方面提出了相關(guān)的建議。立法方面建議區(qū)分立體商標(biāo)的不同種
市場(chǎng)研究 2017年1期2017-04-11
- 對(duì)我國(guó)立體商標(biāo)顯著性認(rèn)定分析與建議
對(duì)我國(guó)立體商標(biāo)顯著性認(rèn)定分析與建議張 琳(730050蘭州理工大學(xué)甘肅 蘭州)立體商標(biāo)也叫做三維商標(biāo)。與以往的平面商標(biāo)不同,立體商標(biāo)主要是采用立體標(biāo)志、商品正外型或者實(shí)體包裝物等立體形象。商品立體商標(biāo)的選定必須真是反映商品的質(zhì)量特點(diǎn),并且具有一定的顯著性,能夠吸引消費(fèi)者的注意力??梢哉f,顯著性是立體商標(biāo)最為重要的特征之一。本文將對(duì)我國(guó)立體商標(biāo)的顯著性認(rèn)定現(xiàn)狀進(jìn)行分析,并提出一些相關(guān)的建議。立體商標(biāo);顯著性;商標(biāo)認(rèn)定由于商品侵權(quán)問題越來越嚴(yán)重,現(xiàn)代商家都開始
職工法律天地 2016年20期2016-01-31
- 基于稀疏和低秩表示的顯著性目標(biāo)檢測(cè)
0126)視覺顯著性在計(jì)算機(jī)視覺和圖像理解中有著重要作用并且涉及范圍廣,包括認(rèn)知心理學(xué)[1]、神經(jīng)生物學(xué)[2]等。由于計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理的應(yīng)用不斷地廣泛,顯著性目標(biāo)檢測(cè)也引起了越來越多致力于信號(hào)處理、計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)研究工作的學(xué)者的研究,并很好地被運(yùn)用到與其相關(guān)的應(yīng)用中,例如:圖像自動(dòng)裁剪[3]、圖像/視頻壓縮[4],圖像分割[5]、目標(biāo)識(shí)別[6]和圖像自適應(yīng)等。目前的顯著性檢測(cè)主要分為有監(jiān)督的自上而下的顯著性目標(biāo)檢測(cè)(包括人臉識(shí)別等)和無監(jiān)督的自下
電子科技 2015年2期2015-12-20
- 淺談聲音商標(biāo)的顯著性認(rèn)定
實(shí)踐對(duì)聲音商標(biāo)顯著性認(rèn)定問題進(jìn)行探究。一、顯著性認(rèn)定的一般方法根據(jù)顯著性產(chǎn)生的方式,顯著性可分為固有顯著性和獲得顯著性。固有顯著性是指一個(gè)標(biāo)志由于正確選用而具有天生的標(biāo)示產(chǎn)品出處并區(qū)別于他人產(chǎn)品的屬性。在固有顯著性認(rèn)定上,各國(guó)立法一般僅原則性規(guī)定其概念,又以列舉的方式規(guī)定不能注冊(cè)為商標(biāo)的標(biāo)識(shí)。我國(guó)亦采此種立法模式。除此之外,在商標(biāo)實(shí)踐中,一般還須考慮以下兩方面因素。一是對(duì)商標(biāo)標(biāo)志本身進(jìn)行認(rèn)定。將商標(biāo)構(gòu)成要素作為一個(gè)整體加以觀察,能夠給人留下深刻印象或者能夠
時(shí)代金融 2015年12期2015-05-15
- 基于聚類與均勻分布的圖像顯著性檢測(cè)算法研究*
個(gè)視覺注意機(jī)制顯著性檢測(cè)的過程[1]。在圖像理解的同時(shí)若能模擬人類視覺機(jī)制提取出圖像中顯著性區(qū)域,將會(huì)很大程度上提高圖像理解的效率。目前,圖像的顯著性檢測(cè)已經(jīng)廣泛地運(yùn)用到許多計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用領(lǐng)域中,如目標(biāo)檢測(cè)、場(chǎng)景渲染和視覺界面設(shè)計(jì)等。近年來,隨著研究的深入,研究者們提出了各種圖像顯著性區(qū)域檢測(cè)算法。最早的ITTI L等人[2]提出了一種模擬生物視覺注意機(jī)制的算法,目前只適用于自然圖像。針對(duì)Itti模型的不足,田明輝[3]提出一種適用于自然場(chǎng)景的視覺顯著度
網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)管理 2013年3期2013-08-16
- 關(guān)于論文統(tǒng)計(jì)學(xué)分析結(jié)果描述的規(guī)范:多組數(shù)據(jù)的單因素分析
如果兩兩之間有顯著性差異,那么整體間也就有顯著性差異。這在統(tǒng)計(jì)學(xué)上是欠妥的。從數(shù)學(xué)意義上看,多組間設(shè)置的顯著性水平α,在比較次數(shù)為m時(shí),顯著性水平要校正至α/m。如進(jìn)行A、B、C三組間比較,設(shè)α=0.05,進(jìn)行A與B、B與C、C與D共3次兩兩比較,則每次比較時(shí)校正的顯著性水平α'=0.05/3=0.017,即只有當(dāng)兩兩比較時(shí),均滿足P≤0.017,才能認(rèn)為三組間在α=0.05水平上存在差異。許多作者顯然忽視了這一點(diǎn),3次兩兩比較均按α=0.05處理,這時(shí)實(shí)
中國(guó)康復(fù)理論與實(shí)踐 2012年11期2012-01-25
- 來稿中應(yīng)規(guī)范統(tǒng)計(jì)結(jié)果的解釋和表達(dá)
對(duì)比組之間具有顯著性(或非常顯著性)差別;應(yīng)寫明所用統(tǒng)計(jì)分析方法的具體名稱(如:成組設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)、兩因素析因設(shè)計(jì)資料的方差分析、多個(gè)均數(shù)之間兩兩比較的q檢驗(yàn)等),統(tǒng)計(jì)量的具體值(如t=2.26,2=4.48,F(xiàn)=8.89等),應(yīng)盡可能給出具體P值(如P=0.032);當(dāng)涉及到總體參數(shù)(如總體均數(shù)、總體率等)時(shí),在給出顯著性檢驗(yàn)結(jié)果的同時(shí),再給出95%可信區(qū)間。
遵義醫(yī)科大學(xué)學(xué)報(bào) 2012年4期2012-01-23