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基于支持向量机的商标图像分类研究

作　者: 任海涛
导　师: 李亚丽
学　校: 北京印刷学院
专　业: 信号与信息处理
关键词: 支持向量机商标分类特征提取核函数参数选择
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

树立品牌优势是企业发展最重要的策略。品牌代表着企业的信誉、产品质量和文化价值,而商标作为企业品牌最直观的表现符号,是企业对产品拥有知识产权的标志,越来越受到重视,使得商标的注册逐年增加,同时也给商标的管理带来了困难。传统的商标图像管理方法暴露了人工分类耗时、主观性强等劣势,已不能满足商标图像管理的需求。针对商标图像分类的分类问题,本文阐述了基于支持向量机的分类方法。首先,本文对支持向量机分类方法进行了理论研究,从理论上分析了在解决非线性、维数灾难和局部最小等实际问题时所表现出的优势,并分析了影响支持向量机分类性能的关键因素。其次,本文介绍了商标图像的特征提取技术,分析了描述商标图像形状的主要特征量,详细介绍了商标图像的形状特征描述方法,并对区域特征描述和边界轮廓特征描述方法做了详细的阐述,重点分析了边界轮廓特征描述方法中的傅里叶描述符。最后,针对单封闭轮廓商标图像分类问题,用傅里叶描述符作为其特征矢量构建了基于支持向量的分类模型,给出了构建支持向量机分类模型的流程,并通过实验数据说明了将支持向量机作为商标图像分类方法的可行性。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第一章绪言  7-17
  1.1 支持向量机理论应用与发展现状  7-9
  1.2 商标图像分类的应用与发展  9-15
  1.3 研究背景及意义  15
  1.4 本文的主要研究工作  15-17
第二章支持向量机的原理  17-29
  2.1 统计学习理论  17-18
  2.2 推广性的界  18-19
  2.3 结构风险最小化策略  19
  2.4 支持向量机的基本原理  19-23
  2.5 核函数  23-24
  2.6 参数选择  24-29
第三章商标图像内容及特征提取  29-45
  3.1 商标图像内容特征  29
  3.2 基于信息熵的商标图像形状特征描述  29-32
  3.3 商标图像的外围轮廓形状特征分析  32-36
  3.4 商标图像内部区域形状特征分析  36-39
  3.5 单封闭商标图像轮廓特征的傅里叶描述及实验分析  39-45
第四章商标图像分类模型的建立  45-55
  4.1 支持向量机商标图像分类系统结构  45-46
  4.2 单封闭轮廓商标图像的分类模型的构建  46-49
  4.3 实验过程及分析  49-55
第五章总结与展望  55-57
  5.1 总结  55
  5.2 展望  55-57
致谢  57-58
参考文献  58-62
攻读学位期间发表的论文  62

基于支持向量机的商标图像分类研究

内容摘要

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