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基于支持向量机的商标图像分类研究

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基于支持向量机的商标图像分类研究
论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
第一章 绪言第7-17页
  · 支持向量机理论应用与发展现状第7-9页
  · 商标图像分类的应用与发展第9-15页
  · 研究背景及意义第15页
  · 本文的主要研究工作第15-17页
第二章 支持向量机的原理第17-29页
  · 统计学习理论第17-18页
  · 推广性的界第18-19页
  · 结构风险最小化策略第19页
  · 支持向量机的基本原理第19-23页
  · 核函数第23-24页
  · 参数选择第24-29页
第三章 商标图像内容及特征提取第29-45页
  · 商标图像内容特征第29页
  · 基于信息熵的商标图像形状特征描述第29-32页
  · 商标图像的外围轮廓形状特征分析第32-36页
  · 商标图像内部区域形状特征分析第36-39页
  · 单封闭商标图像轮廓特征的傅里叶描述及实验分析第39-45页
第四章 商标图像分类模型的建立第45-55页
  · 支持向量机商标图像分类系统结构第45-46页
  · 单封闭轮廓商标图像的分类模型的构建第46-49页
  · 实验过程及分析第49-55页
第五章 总结与展望第55-57页
  · 总结第55页
  · 展望第55-57页
致谢第57-58页
参考文献第58-62页
攻读学位期间发表的论文第62页

本篇论文共62页,点击这进入下载页面
 
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