【摘 要】
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本文采用决策树学习的方法解决商标库的建立与检索问题.在系统建立过程中,选择商标的骨架图像的相对矩[2]特征作为原始特征空间,力求获得完整的结构和统计特性;提出了距离差
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本文采用决策树学习的方法解决商标库的建立与检索问题.在系统建立过程中,选择商标的骨架图像的相对矩[2]特征作为原始特征空间,力求获得完整的结构和统计特性;提出了距离差函数(DDF)来为决策树的非终结点选择合适的特征,巧妙地解决了特征空间的选择和降维问题;同时,选择决策树的结构作为商标库的结构,利用ISODATA算法的自动学习识别结果作为启发信息,利用深度优先策略对决策树进行遍历,从而将商标的识别、检索与库的建立统一起来.实验结果证明,此种方法是可行、高效的.
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