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“贵州商标注册贵州商标网商标查询奇迈先生399”参数说明

申请地区: 国内 业务类型: 申请
型号: 贵州商标注册399/件 规格: 全国商标代理机构
商标: 399元/件 包装: 399元/件
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“贵州商标注册贵州商标网商标查询奇迈先生399”详细介绍

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图形商标的查询及展望

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功能介绍 思想力20余年深耕中国知识产权保护前沿阵地,聚合实战精英、权威专家、媒介舆情和行政司法资源,辅导企业贯标及认证、创立****及代理知识产权案件,维护企业知识产权合法权益!中国知识产权高端服务提供与解决商!全球知识产权服务发展联盟发起人之一!

商标查询对于商标权利的获取乃至维护都具 有重要意义。近年来我国商标注册申请量呈逐年攀 升之势,庞大的商标累计注册及申请量使得针对商 标,特别是图形商标的查询工作,愈发重要亦愈发 具有挑战性。 

 

目前而言,对图形商标进行辨识确定其图形要 素分类,在此基础上再遴选出在先图形商标进行相 应的比对查询仍是图形查询的主流方法。那么,申 请人或商标代理人如何能够在纷杂繁琐的图形商标 检索中提高效率?在互联网技术快速发展的今天, 检索方式有无令人激动的创新与改变的可能?笔者 在此依据实务体会,针对图形商标查询中常见的困 惑和问题,结合较有代表性的假设性案例,与大家 分享探讨。

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一、确定商标图形部分是否需要查询

商标查询目的主要有两种,即:商标申请前期 的近似查询及注册商标的监视查询。前者的目的是 排查申请商标在相同或者类似商品上是否有在先注 册或者申请的相同或者近似在先商标,降低注册风 险,增加商标注册成功的几率。后者的目的是及时 发现在相关联商品上他人可能申请的相同或者近似 商标,及时提出异议,防止对己方注册商标的淡化及混淆可能。 

鉴于很多申请商标都是由若干文字、图形部分 构成的组合商标,我们首先要确定是否有必要对组 合商标中的图形部分进行查询。 

1.不需要查询图形部分的商标, 如下图所示:

 以上列举的商标,均含有图形部分,也可以划分 出图形要素,即商标1的“心”(要素:2.9.1),商 标2的“王冠”(要素: 24.9.1),商标3的“长城” (要素:7.5.2),商标4的边框(要素:25.1.9)。 可以看出,上述图形要素在各自商标中并不是显著 的且具有较强**性或辨识度的部分。因此,对于 上述商标的图形部分可以不必做图形查询,而仅需 要做文字部分的查询。 

2. 需要查询图形部分的商标,如下图所示: 

商标5中的图形部分虽然呈现为背景,但具有 较强的**性,且在整个商标中处于显著的中心位置。商标6中的图形分也有较强的**性,可以认 知为是商标显著部分之一,因此亦应考虑对图形部 分进行检索。 

因此,判断是否需要对商标的图形部分进行查 询,判断的**标准是该部分是否具有独立的较强 的**性或显著性。当然,这种判断的专业与否完 全倚赖于判断者对商标法中对于相关显著性标准的 透彻理解,以及在长期工作实践中根据实际审查结 论不断地确证和积累。

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二、准确判定待查商标的图形要素

图形查询的难点亦是关键点在于确定商标的图 形要素。目前实践下,图形查询分类都依照《商标 图形要素国际分类维也纳协定》,将使用在商标中 的图形按照构成类型划分成29大项、144个小项、 1887个类项。图形要素可分为具象的事物、抽象的 几何图形、文字三个**。具象的事物较容易找出 其对应的图形要素,图形要素中的**-25大项都属 于具象的事物。抽象的几何图形划分在第26项,文 字在第27、28项,而第29项的颜色在图形查询中只 作为辅助查询要素。 

1. 具象事物图形查询 

很多图形,如下图示例中四个图形商标,均包 含多个图形要素。如果我们按照其包含的所有图形 要素逐个查询,图形检索结果中会出现大量的无价 值的干扰项。因此确定图形的显著部分,有效排除 干扰部分,则是具象图形查询的关键。 

注: 商标7可以看作是一个房子形状的狐狸/狗;建 议查狐狸; 

商标8可以看作是一个钟表面具的人形;建议查钟表图形; 

商标9可以看作是一个含有平面球形的灯泡;建 议查平面球形图; 

商标10可以看作是一个带有边框的女人剪影; 建议查女人剪影。 

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2.抽象几何图形查询 

在长期图形查询实践中,我们注意到第26大 项“几何图形和立体”是使用率**的图形要素。 下图为一个简单的图形要素查询结果分布表。可以 看出:要素在上述几个类别的查询结果数 量(除第25类)都远远超出了其他图形要素查询结 果。而即便是在第25类,也几乎和另一要素(部分人体和部分动物体的其它生物;*孙悟空,*猪八 戒,*米老鼠,*唐老鸭,*卡通造型)的查询结果数量非常 接近。 

(注:此表格数据以申请注册比较多的第3、 7、9、12、25、35类为统计对象,选取了使用率较 高的几个图形要素查询结果做了如下对比。数据来 自白兔查询软件,数据截至日期2019年3月31日。) 

在划分本大项的图形要素时,我们亦可根据几 何常识进行划分。圆形或椭圆形是第26大项里出 现*多的一个小项。很多知名商标都是由简单的圆 形、椭圆形构成。其虽看 似设计简单,但都寓意深刻,代表了品牌背后悠久 的历史传承和故事。

下面重点讨论一下图形要素(包含一 个或多个其它几何图形的圆或椭圆)和图形要素 (由一个或多个其它几何图形组成的圆或椭 圆) 间的区别。

图形要素的图形商标中 包含的各个几何图形构成了一个圆/椭圆;而图形要素 26.1.12的图形商标中则包含了各种不同的几何图形, 任意拿出其中一个图形,不破坏原有的圆或椭圆。 

很多充满设计感的图形商标会让人产生美好的 联想。但需要强调的是在图形商标查询中,恰恰需 要我们遵从“从简原则”——不发挥想象力——把 图形看作简单的几何元素的组合。举一个简单的例 子“∞”,很多人会觉得这是个躺下的数字“8”, 或将其看作数学符号“无穷大”。但在实际查询 时,如果按照数字“8”,或者按照要素”无穷大 符号作查询,并不能查询出近似商 标。而另一图形要素项下,即两个并置或交 叉的圆或椭圆,就能引证出较多的近似图形商标。归其原因,我们可以推断理解商标局在*初划分图 形要素时,遵从的即为从简原则。对抽象图形的描 述见仁见智,将抽象几何图形做简单拆分则是** 稳妥的做法。

3. 古文字、外国文字查询 

以上几个图形商标除了需要查询汉字部分,建 议其图形部分也要按照图形要素28.17进行查询。 

对于外国文字,需要强调的是商标局明确指 出“一般地,就某一**来说,其正常使用的文 字,在该国不考虑为图形,此种情况,构成文字商 标”。因此,对于外国文字,还都应当作为文字商 标,依照其对应的含义进行查询。

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三、图形商标查询面临的问题和展望

目前,各国所普遍采用进行图形商标的人工查 询方式仍依据于1985年8月9日生效的《建立商标图 形要素国际分类维也纳协定》。一方面,数以百万 计的有效图形商标(包括纯图形商标和图文组合商 标)仅仅划分为29个大项,使图形查询变成一件堪 比大海捞针般难度极高的工作。另一方面,随着商 标申请量逐年爆发式上升,囿于图形要素的划分有 较强的主观性及不**性,通过现有查询技术和查 询手段以人工图形对比的方式进行图形商标查询所 耗费时间必然会越来越多,且结果的准确度也越来 越难保证。 

随着科技的不断创新发展,利用信息技术的 进步,提高商标图形检索效率已经成为各国商标机 构的共识。从目前相关科技的进展研判,“以图查 图”必将成为大势所趋。所谓“以图查图”,是通 过搜索图像文本或者视觉特征进行的一种检索方 式。目前主流查询有两种方法:其一是通过输入与图片名称或内容相似的关键字来进行检索;其二是 通过上传与搜索结果相似的图片或搜索。这两种查 询方法都是由图像分析软件自动抽取图像的颜色、 形状、纹理等特征,建立特征索引库,用户查询时 只需将要查找的图像的大致特征描述或上传,就可 以找出与之具有相近特征的图像,这是一种基于 图像特征层次的机械匹配。例如,2016年12月14 日,欧盟知识产权局的eSearch plus在线检索工具 的图形检索功能正式上线。经过使用可以注意到, 该检索工具的检索功能支持上传包括JPG、PNG、 GIF以及TIFF等多种主流格式。更值得称道的是, 使用者还可以在**检索(Advanced search) 模块通过添加维也纳商标图形要素分类(Vienna Classification)、尼斯商标产品或服务分类(Nice Classification)、商标状态、递交日期、权利人等 信息进行更**的查询。 

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一方面,笔者注意到近两年国内行业中也涌 现出几款“以图查图” 的图形商标查询软件,在 检索功能上部分达到了eSearch plus的水平。客观 地说,目前的几款“以图查图”的查询软件在检索 具象事物构成商标确实已经具有相对较高的针对性 和准确性。但是,当面对由几何图形、抽象文字类 的图形商标查询时,则完全迷失,查询结果基本不 具有参考性。出现这样的情况,笔者认为主要是因 为目前申请递交的图形商标是以位图文件的形式进 行扫描存储。它是通过记录图像中每一个点的颜 色、深度、透明度等信息来存储和显示图像。一张 位图就是一幅大拼图,每个拼块都是一个纯色的像 素点。目前的查询软件基本上应用了差异哈希算法 (dHash),这种算法首先将待查图片比例缩小, 将各部分以像素点体现,再将缩放后的图片转换为灰度图,计算相邻像素间的差异值,**获得其独 特的特征记号,然后与检索库中的图形以电脑可识 别的算法进行逐一比对。由于位图文件**缺点是 在放大和缩小图像会失真,因此在面对由几何图 形、抽象文字构成的图形商标时,不仅缺乏足够的 特征记号的先天缺陷,并且还存在图像失真的手段 误差,其查询结果的可参考性自然也差强人意。如 果真正需要从图形存取的格式上避免这种手段误 差,技术上可能的措施是可要求申请人在递交图形 商标申请时,提交CDR格式的矢量图文件,这样利 用矢量图为块状填充图,放大缩小不会使图像失真 的特点似可解决问题。当然,该措施是否具有实际 可行性值得进一步商讨。

另一方面,为解决上述技术上的瓶颈,人工智 能的引进也许可以部分破解这一难题。从所见当中 识别图案、物体以及文本情景的视觉处理能力是人 类*重要的智能之一。因此,开发能够模拟且具有 自学习改进功能的具有视觉处理能力的软件应是一 个好的思路。例如,Google在2017年推出了一款 “AutoDraw”的智能画图软件。这款软件可以在电 脑、手机端上方便运行,用户画出潦草的线条,它 就可以自动识别,并且在提供一系列图形,优化排 序,通过点击替换就可以获得美观的图形。这种自 动识别即得益于该软件后台的“人工智能”在不停 地学习、分析客户端的绘画习惯。*终,客户端只 寥寥画几笔,“人工智能”就可以给出准确答案。 不难看出,人工智能的学习、计算、逻辑推理能力 已经达到了相当高的水平。 

期待在不久的将来,类似“以图查图”的各 种查询软件可以借助人工智能,根据查询者每次筛 选的查询结果,分析查询者的查询依据、查询习 惯、结果筛选偏好,不断修正图形商标查询结果的 准确度,提高检索的精度,真正有可能使得“大数 据”“人工智能”和“人工干预”达到一个“完 美”的结合,从而使图形商标的查询迎来一个崭新 的时代。

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