知识产权作为创新的集中体现,其保护已上升为国家战略。商标保护作为知识产权保护的重要组成,为企业品牌价值保驾护航。近些年来,智能商标检索凭借着便捷、快速的优势,已成为执法过程中收集事实依据的重要辅助手段。然而,目前的商标智能检索系统由于其特征学习方法、数据采集上的局限性,往往具有检索效果不佳、数据标注难的难题,严重阻碍了其在商标执法场景下的应用。面对商标检索中的实际问题,本文结合无监督特征学习和图像生成技术,提出两种解决商标检索系统实际问题的方法,为实际商标执法提供有效的辅助工具。首先针对无监督商标特征学习的性能和效率提升问题,本文基于实例区分算法,对噪声对比估计中的采样策略进行了探究,提出一种基于相对近邻采样的噪声对比估计的采样方法,获得更加优越的商标特征。然后提出一种应用于商标图像的商标图像生成方法,弥补数据采样过程中丰富度不足的缺陷。接着,一种基于商标图像生成、基于实例区分特征学习的检索方法被用于商标检索系统中,通过IRP融合方法集成不同模型的弱排名列表组成强排名列表,方法考虑了实际应用时的问题,具有较好的计算性能和泛化能力。此外,本文针对系统中的检索效率问题,提出了几种在计算效率和内存占用的优化方法,然后基于本文提出的检索算法,设计一套可用的商标检索系统。本文在图像分类公共数据集上对所提出的采样算法进行验证和分析。同时,采用包含922926个样本的较大商标数据集进行方法测试,并通过实验分析总结提出适合商标检索的方案。实验结果表明:提出的两种方法都取得了较好的性能,为深度嵌入空间和无监督商标特征学习方法设计提供了新的思路。