张小苗 刘肖琳
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。
关键词:距离差函数(DDF);矩不变量;相对矩;骨架;决策树
中图分类号:TP311.13
文献标识码:A
文章编号:1003—6199(2003)03—055—05