- 年份
- 2003（1）
- 刊名
- 计算技术与自动化（1）
- 作者单位
- 国防科技大学（1）
- 语种
- 汉语（1）
- 关键词
- 决策树（1）
- 相对矩（1）
- 矩不变量（1）
- 距离差函数(DDF)（1）
- 骨架（1）
- 更多...
- 作者
- 刘肖琳（1）
- 张小苗（1）
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- 基于决策树学习的商标库建立与检索摘要：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.