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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,
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。
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