基于libsvm的gist和phog特征的图像分类研究
研究生技术报告题目：基于libsvm的图像分类研究编号：20132098执笔人：刘金环完成时间：2013-11-23摘要随着科学技术的飞速发展，机器学习与人工智能技术的不断创新，人们对特定信息检索的需求逐渐增加，使得如何对资源进行合理有效的分类成为一个关键问题。
支持向量机（SVM）是一种建立在统计学习理论基础之上的机器学习方法，由于其基于小样本训练的优越性，被广泛应用于模式识别的各个领域，在图像检索、人脸识别等中充分了体现了其优越性，越来越受到广泛的关注和重视。
本文主要介绍了基于libsvm分类器的分类问题。
本文以gist和phog特征为例简单实现了图像的分类问题，并通过查询准确性对这两种分类方法进行对比和分析。
由仿真结果可知，gist特征分类要好于phog的特征分类，仿真效果较为理想。
目录1 课题意义..................................................................................................... 错误！未定义书签。
2 技术要求及性能指标................................................................................. 错误！未定义书签。
3方案设计及算法原理.................................................................................. 错误！未定义书签。
3.1基于libsvm的gist特征提取分类.............................................. 错误！未定义书签。
3.1.1算法原理 (1)3.1.2设计框图 (2)3.2基于libsvm的phog特征提取分类.............................................. 错误！未定义书签。
3.2.1算法原理.............................................................................. 错误！未定义书签。
3.2.2设计框图.............................................................................. 错误！未定义书签。
4代码及相关注释. (4)4.1基于libsvm的gist特征提取分类仿真结果 (6)4.1.1代码及注释 (9)4.1.2测试结果 (9)4.2基于libsvm的phog特征提取分类仿真结果 (9)4.2.1代码及注释 (9)4.2.2测试结果 (12)4.3基于libsvm的gist特征分类不同训练集测试结果.................. 错误！未定义书签。
4.3.1代码及注释.......................................................................... 错误！未定义书签。
4.3.2测试结果 (14)5实验结果分析.............................................................................................. 错误！未定义书签。
6总结 ............................................................................................................. 错误！未定义书签。
1.课题意义伴随着网络和多媒体技术的飞速发展，图像作为一种内容丰富、表现直观的媒体信息，越来越多的受到人们的关注。
在现实生活中时时刻刻都会有大量的图像产生，如何从这些图像信息中找出符合用户要求的图像，成为了一个关键问题。
图像分类就是模式识别的过程，根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。
图像的内容丰富多彩，其所包含的内容抽象复杂。
由于目前对图像理解和计算机视觉发展水平的限制，人类对图像的理解与计算机对图像的描述存在着较大的差异。
并且，不同的人对同一幅图像的理解和描述也存在着差距，甚至大相径庭，这也使得计算机对图像进行分类成为一种必要。
由上可知，对基于libsvm的图像分类研究具有实际的应用价值和重要的研究意义。
2.技术要求及性能指标要求了解libsvm的安装过程及简单的使用方法，通过MATLAB平台编程实现对gist图像特征和 phog图像特征的提取，并分别用所提取的特征对训练集的图像进行训练，从而完成对测试集图像的分类，得出分类准确度。
本文主要以梅兰竹菊和松竹梅图像为例，分别用以上两种特征对图像进行分类，并对分类准确性进行对比。
3.方案设计及算法原理3.1 基于libsvm的gist特征提取分类3.1.1 算法原理通过creatGabor()函数和gistGabor()函数提取训练图像的gist特征，然后对不同类别的图像进行标签设置，用svmtrain()函数完成对训练集图像的训练过程，同样提取测试集图像的gist特征并对不同类别的图像进行标签设置，用svmpredict()函数完成对测试集图像的测试，从而完成分类过程，得到分类准确率。
3.1.2 框图设计.3.2 基于libsvm 的phog 特征提取分类3.2.1 算法原理通过phog()函数提取训练图像的phog 特征，然后对不同类别的图像进行开始读入训练图像提取gist 图像特征设置训练图像标签对训练集图像进行训练读入测试图像提取测试图像的gist 图像特征设置测试图像的标签对读入的测试图像进行测试得到准确率结束标签设置，用svmtrain()函数完成对训练集图像的训练过程，同样提取测试集图像的phog特征并对不同类别的图像进行标签设置，用svmpredict函数完成对测试集图像的测试，从而完成分类过程，得到分类准确率。
3.2.2 框图设计.开始读入训练图像提取phog图像特征设置训练图像标签对训练集图像进行训练读入测试图像提取测试图像的phog图像特征设置测试图像的标签对读入的测试图像进行测试得到准确率结束4.代码及相关注释本文主要采用梅兰竹菊和松竹梅两组图像，其图像大小均为60*60像素，且每一类的训练集均为10个图片，每一类的测试集均为30个图片。
梅兰竹菊组的训练图像如下：梅兰竹菊组的测试图像如下：松竹梅组的训练图像如下：松竹梅组的测试图像如下：4.1 基于libsvm的gist特征提取分类仿真结果4.1.1 代码及注释梅兰竹菊训练样本代码：clcclear allclose alltic;%读入训练图像；A=dir('D:\梅兰竹菊gist\train\*.jpg');C=[];for k=1:size(A)%k为训练图像的总数；B=strcat('D:\梅兰竹菊gist\train\',A(k).name);img=imread(B);%获取图像的GIST特征向量；Nblocks = 4;imageSize = 60;orientationsPerScale = [8 8 8 8];%每个数值范围的方向数量numberBlocks = 4;createGabor(orientationsPerScale, imageSize);G = createGabor(orientationsPerScale, imageSize);output = prefilt(double(img), 4);g = gistGabor(output, numberBlocks, G);C(k,:)=g;%C为该图像的特征矩阵；end%设置训练图像标签；s=[];for i=1:4A=i*ones(10,1);s=[s;A];end%对图像进行训练；model = svmtrain(s, C);t1=toc梅兰竹菊测试样本代码：Tic;A=dir('D:\梅兰竹菊gist\test\*.jpg');D=[];%读入测试图像；for k=1:size(A)%k为测试图像的总数；B=strcat('D:\梅兰竹菊gist\test\',A(k).name);img=imread(B);%获取图像的GIST特征向量；Nblocks = 4;imageSize = 60;orientationsPerScale = [8 8 8 8];%每个数值范围的方向数量numberBlocks = 4;createGabor(orientationsPerScale, imageSize);G = createGabor(orientationsPerScale, imageSize);output = prefilt(double(img), 4);g = gistGabor(output, numberBlocks, G);D(k,:)=g;%C为该图像的特征矩阵；endT=[];for i=1:4A=i*ones(30,1);T=[T;A];end%对图像进行测试；[predict_label, accuracy, dec_values] = svmpredict(T,D, model); T2=toc松竹梅训练样本代码：clcclear allclose alltic%读入训练图像；A=dir('D:\松竹梅gist\train\*.jpg');C=[];for k=1:size(A)%k为训练图像的总数；B=strcat('D:\松竹梅gist\train\',A(k).name);img=imread(B);%获取图像的GIST特征向量；Nblocks = 4;imageSize = 60;orientationsPerScale = [8 8 8 8];%每个数值范围的方向数量numberBlocks = 4;createGabor(orientationsPerScale, imageSize);G = createGabor(orientationsPerScale, imageSize);output = prefilt(double(img), 4);g = gistGabor(output, numberBlocks, G);C(k,:)=g;%C为该图像的特征矩阵；end%设置训练图像标签；s=[];for i=1:3A=i*ones(10,1);s=[s;A];end%对图像进行训练；model = svmtrain(s, C);T1=toc松竹梅测试样本代码：ticA=dir('D:\松竹梅gist\test\*.jpg');D=[];%读入测试图像；for k=1:size(A)%k为测试图像的总数；B=strcat('D:\松竹梅gist\test\',A(k).name);img=imread(B);%获取图像的GIST特征向量；Nblocks = 4;imageSize = 60;orientationsPerScale = [8 8 8 8];%每个数值范围的方向数量numberBlocks = 4;createGabor(orientationsPerScale, imageSize);G = createGabor(orientationsPerScale, imageSize);output = prefilt(double(img), 4);g = gistGabor(output, numberBlocks, G);D(k,:)=g;%C为该图像的特征矩阵；endT=[];for i=1:3A=i*ones(30,1);T=[T;A];end%对图像进行测试；[predict_label, accuracy, dec_values] = svmpredict(T,D, model);T2=toc4.1.2 测试结果梅兰竹菊gist测试结果：对其进行四分类，其中每一类的训练图像为10幅，测试图像为30幅，测试时间为t=t1+t2=10.5512+20.4377=30.9889S，Accuracy = 87.5% (105/120) 。
基于SVM的图像识别与分类算法研究
基于SVM的图像识别与分类算法研究一、前言随着计算机技术的不断发展，图像识别与分类技术也在不断提高。
其中，基于支持向量机（SVM）的图像识别与分类算法以其高效性、可靠性和准确性等优势成为研究热点。
本文旨在探讨基于SVM的图像识别与分类算法及其应用。
二、SVM原理SVM是一种监督学习算法，其核心是构建一个最优的超平面，将样本点分为两类，并使得两类样本点间的距离最大。
SVM分为线性可分和线性不可分两种情况。
1. 线性可分SVM线性可分SVM是在特征空间中找到一个超平面，使得能够将不同类别的样本点完全分开，这个超平面叫做分隔超平面。
对于一个样本点$x_i=(x_{i1},x_{i2},...,x_{in})^T$，其对应的类别标志为$y_i \in (-1,1)$。
超平面的表达式为：$$w^T x+b=0$$其中，w是法向量，b是位移。
对于任意的$X$在分隔面上任一点$(x,w^T x+b)=0$，分类标准为：$$f(x)=sign(w^T x+b)$$其中，函数$sign(x)$表示规定了符号规则的函数，即：$$sign(x)=\begin{cases}1 & (x\geq 0) \\ -1 & (x<0)\end{cases}$$显然超平面的位置是存在多种可能的。
SVM寻找最优的超平面的算法本质是一种凸二次规划问题，采用拉格朗日乘子法求解。
2. 线性不可分SVM在实际应用中，很多情况下用一个超平面将不同类别的样本点分割开来是不可能的，这时候就需要使用一些非线性算法将高维空间的数据转化为线性可分的问题，使得可以用SVM进行分类。
通常使用的方法是通过核函数将原始空间映射到一个高维特征空间来实现。
三、基于SVM的图像识别与分类算法步骤1. 数据预处理在进行图像识别与分类之前，需要将原始图像经过预处理。
主要包括以下两个方面：（1）图像归一化处理：将不同大小的图像重置为相同的大小，统一图片的亮度、对比度等。
基于SVM算法的图像分类研究
基于SVM算法的图像分类研究图像分类是计算机视觉领域的一个重要问题，它的主要目的是根据某些特征将图像分为不同的类别。
SVM算法是一种常用的分类算法，它的独特之处在于它能够很好地处理非线性问题，并且能够保证分类的准确性。
本文将探讨基于SVM算法的图像分类研究。
一、SVM算法SVM（支持向量机）是一种二元分类算法，它的核心思想是在高维空间中构建一个超平面，将不同类别的数据分开。
在SVM中，通过寻找最大边缘来建立这个超平面，这可以使分类更加准确和鲁棒。
SVM的主要优点是它可以很好地处理非线性问题，并且不容易受到噪声的影响。
二、图像分类图像分类是一种将图像对象分成不同类别的过程。
在图像分类中，分类器可以通过提取图像的特征来进行分类。
图像分类可以由多种方法实现，其中一种方法是基于特征提取的方法。
特征提取是一种计算机视觉技术，它的目的是从图像中提取出具有代表性的特征。
图像分类还可以由监督学习和非监督学习实现。
在监督学习中，分类器通过训练数据来进行分类，在非监督学习中，分类器将图像分成不同的组，这些组具有相似的特征。
三、SVM在图像分类中的应用SVM算法在图像分类中的应用有许多优点。
首先，SVM算法可以很好地处理非线性问题。
在图像分类中，SVM可以利用卷积神经网络（CNN）提取图像的特征，然后使用SVM分类器对特征进行分类，并根据分类结果进行建模。
其次，SVM算法可以根据所选的核函数适应于不同的数据类型，并且可以对新数据进行有效分类。
SVM算法还可以有效地解决样本不平衡的问题，并且能够提供高度准确度的分类结果。
四、基于SVM算法的图像分类流程图像分类的流程包括图像预处理、特征提取和分类。
首先，必须对原始图像进行处理。
这可以是预处理，如去噪，模糊，或其他处理。
接下来，必须提取有意义的特征。
这可以是手工提取的特征, 或神经网络提取的特征。
在使用SVM训练模型之前，必须确定最优的特征子集，以便更好地表示不同类别之间的差异。
基于多特征融合和SVM分类的图像检索技术探究
基于多特征融合和SVM分类的图像检索技术探究作者：潘红艳来源：《理论与创新》2020年第07期【摘要】卫星遥感、医疗诊断、公安系统等行业图像分析应用较为广泛，图像数据库规模逐渐增大，而如何应用此图像完善查询、检索等工作已经成为目前研究重点。
基于此，本文主要以基于多特征融合的图像检索技术切入，分析在颜色、纹理特征基础上，添加SVM分类模式，可有效提高图像检索准确性与效率，对各行业发展意义重大。
【关键词】多特征融合;SVM分类;图像检索技术引言在科学技术不断发展下，图像检索效率仍然有所不足，互联网的发展尽管为人们提供了诸多资源，但其数量过于庞大，也导致用户在检索信息时无法第一时间获得所需信息。
因此，亟需有一种能够更加智能、高效、精准检索图像的技术，可基于多特征融合与SVM分类方法，为图像检索技术添加语义分类能力，以促进图像检索实用价值的提升。
1.基于多特征融合的图像检索技术1.1颜色特征为了正确利用图像颜色检索图像，保证其结果与人类视觉系统相符，则需要构建颜色空间模型，现阶段最多颜色模型为RGB模型，其操作较为简单，但此模型与人类视觉对颜色感知不一致，而HSV颜色空间与人类视觉感知更符合。
所以，本文基于多特征融合图像选择HSV 颜色空间模型，其可与RGB模型转化。
根据当前人类视觉分辨能力，可依据不同色彩量化各个分量，将H色调分为16等分，不同图像饱和度及亮度不同。
图像亮度（V）、饱和度（S）、色调（H）计算如下：完成转化后，需要将各分量合并为维度相同的特征向量，为方便计算则将上述向量向一维特征转变。
本次设计以颜色为主的图像颜色特征方式，以直方图横轴代表量化颜色等级，纵轴则是颜色在图像中比例：1.2纹理特征图像特征中纹理作为其中重要概念，其作为事物表面特有特性，是图像检索的主要依据之一。
在描述图像纹理特征中，主要使用多尺度自然回归模型法与马尔科夫分析法，纹理相当于图像规则，代表图像特征。
常见纹理谱法主要是通过Gabor滤波器提取图像纹理，二维模式变换公式见下：公式中g为母波，w为高斯函数复调制动频率，恰当变换选取g的尺寸，则是利用改变n 与m的数值以达到乙组与原来方向尺寸相似的滤波器。
基于 SVM 分类器和 HOG 的模式识别系统的设计与实现代码大全
基于SVM分类器和HOG的模式识别系统的设计与实现1．1题目的主要研究内容(1)运用SVM分类器对CIFAR10数据集（包含训练集和测试集）进行图像分类，使用方向梯度直方图（HOG）进行特征提取，将图像划分成一个个的小连通域，统计各个像素位置的梯度方向，按照梯度的幅值作为频率，统计出小连通域中的方向梯度直方图反映出图像的边缘分布，确定是哪一种图像。
（2）系统流程图1．2题目研究的工作基础或实验条件（1）硬件环境：笔记本电脑一台（2）软件环境：PyCharm1．3数据集描述（1）CIFAR10数据集：包含50000张训练集图片（data_batch_1~data_batch_5各10000张），10000张测试集图片（test_batch中），每张图片分别属于10个类别中的1个。
要求在训练集上对分类器进行训练，在测试集上检验分类器的正确率。
1．4特征提取过程描述（1）提取思想：图像的内容应该通过图像的形状来得到更好的反应，而图像局部目标的表象和形状能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。
因此希望能够利用CIFAR10数据集中各个图像的边缘信息来估计反映事物的轮廓，从而作为判断图像类别的主要依据。
本质是统计图像中各个位置的梯度信息。
（2）实现方法：将图像划分成一个个的小连通域，在每个小连通域中统计各个像素位置的梯度方向，按照梯度的幅值作为频率，统计出小连通域中的方向梯度直方图。
之后由小连通域的方向梯度直方图信息逐渐合并出较大范围内的连通区域的方向梯度直方图，从而得到整张图像的方向梯度直方图信息，反映出图像的总体边缘分布。
（3）具体步骤1以CIFAR10数据集中32*32的RGB图像为例，首先将彩色图像转化为灰度图像，便于之后求解各个像素位置的梯度信息。
2对于每个像素位置，通过如下方法计算水平和方向上的（灰度值）梯度：其中代表水平方向上的梯度，代表垂直方向上的梯度，代表对应像素的灰度值。
由此可以计算出对应像素位置处的梯度幅值和梯度方向分别为：③将图像进行划分，每8*8个像素为一个单元（cell），且单元为无重叠平铺；每2*2个单元为一个块（block），且块为步长为1的有重叠平铺，如下图所示：每个红框代表一个cell每个蓝框蓝标一个block，以上示意步长为1的可重叠蓝框可能分布情况④对于②中得到的梯度幅值和梯度方向数据，首先按照cell为单位统计方向梯度直方图。
基于SVM的图像分类
基于SVM的图像分类
胡斌斌;姚明海
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2010(026)001
【摘要】现有的图像检索系统多是针对底层特征的系统,而人类往往习惯于在语义级别进行相似性判别.如何跨越底层特征和高层语义之间的"鸿沟",成为基于内容检索的研究重点.本文提出一种利用SVM提取图像的高层特征,然后对图像进行语义级别的分类.实验结果表明,该方法在一定程度上跨越"语义鸿沟".
【总页数】3页(P115-116,156)
【作者】胡斌斌;姚明海
【作者单位】310014,杭州,浙江工业大学信息学院;310014,杭州,浙江工业大学信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于特征选择和SVMs的图像分类 [J], 高永岗;周明全;耿国华;刘燕武
2.基于HOG和SVM的船舶图像分类算法 [J], 吴映铮;杨柳涛
3.VTSRM:一种基于SVM-RFE和MRMR的AD MRI医学图像分类方法 [J], 周琼;陈梅;李晖;戴震宇
4.基于LBP与LSSVM的数字图像分类算法 [J], 张艮山; 田建恩; 张哲
5.基于SVM的高通量dPCR基因芯片荧光图像分类研究 [J], 刘丽;孙刘杰;王文举
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基于HOG和SVM的船舶图像分类算法
第42卷第1期 上海船舶运输科学研究所学报 V 〇l;2Nal 2019 年 3 月 J O U R N A L O F S H A N G H A IS H IP A N D S H IP P IN G R E S E A R C H IN S T IT U T E M a r . 2019文章编号 1674-5949 (2019)01-0058-07基于HOG 和SVM 的船舶图像分类算法吴映铮，杨柳涛(上海船舶运输科学研究所航运技术与安全国家重点实验室，上海200135)摘要：针对目前船舶识别率较低的问题，提出一种基于方向梯度直方图（H is t o g r a m o f O r ie n t e K G r a d ie n t s ，H O G )和支持向量机(S u p p o r t V e c t o r M a c h in e ，S V M )的船舶图像分类算法模型。
该算法模型首先利用H O G 算法获取船舶图像的边缘特征，包括图像灰度化和G a m m a 处理等图像预处理过程。
通过L I B S V M 工具箱中的S V M 分类器对船舶的H O G 特征进行训练，从而完成对S V M 分类器模型的训练。
根据预先标记的船舶测试集对S V M 分类器模型的应用效果进行验证。
结果表明，该模型的识别准确率达到84. 14%，具有较高的识别精度，可很好地实现船舶图像分类。
关键词：船舶识别；方向梯度直方图；支持向量机；边缘特征 中图分类号：T P 391. 4 文献标志码：AShip Image Classification by Combined Use of HOG and SVMWU Yingzheng ， YANG Liutao(State Key Laboratory of Navigation and Safety Technology,Shanghai Ship andShipping Research Institute,Shanghai 200135 ,China)A b s tra c t ： A s h i p i m a g e c la s s i f i c a t i o n m o d e l c o m b i n i n g H is t o g r a m o f O r i e n t e d G r a d ie n t s (H O G (S V M ) i s c o n s t r u c t e d f o r a n i m p r o v e d r e c o g n i t i o n r a t e . T h e a lg o r i t h m m o d e l u s e s t h e H O G f e a t u r e e x t r a c t i o n a lg o r i t h m t o p e r f o r m t h e i m a g e p r e -p r o c e s s in g ，s u c h a s i m a g e g r a y in g a n d g a m m a p r o c e s s in g ，a n d f i n d t h e e d g e f e a t u r e s o f T h e s h ip &H O G f e a t u r e s a r e f e d i n t o t h e S V M c la s s i f i e r p r o v i d e d b y t h e L IB S V M t o o lb o x t o t r a i n t h e S V t h e p a r t i c u la r a p p l i c a t i o n . T h e S V M c la s s i f i e r m o d e l i s v e r i f i e d w it h a p r e -m a r k e d s h i p t e s t s e t . T h e t h a t t h e r e c o g n i t i o n a c c u r a c y c a n r e a c h t h e h i g h v a l u e o f 84. 14%.K e y w o r d s ： s h i p r e c o g n it io n ； H O G ； S V M ； e d g e f e a t u r e0引言随着航运业的发展和海上贸易量的增加，在航船舶的数量不断增多，海上交通密度不断增大，海上意外 事故发生率日趋升高，严重影响着船舶的安全航行。
基于Gist和PHOG特征的场景分类
（ Ｆ ａ ｃ ｕ ｌ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｍａ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｌ ｓ ， Ｏｐ ｔ ｏ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄ Ｐ ｈ ｙ ｓ ｉ ｃ ｓ ， Ｘｉ ａ ｎ ｇ ｔ ａ ｎ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ， Ｘｉ ａ ｎ ｇ ｔ ａ ｎ ４ １ １ １ ０ ５， Ｃｈ ｉ ｎ ａ ）
【 Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ 】Ｉ ｎ ｖ ｉ ｅ ｗ ｏ ｆ ｃ ｏ ｍ ｐ ｌ ｅ ｘ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ａ ｕ ｓ ｅ ｄ ｂ ｙ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｎ ｇ ｈ ｉ ｇ ｈ ｄ ｉ ｍ ｅ ｎ ｓ ｉ ｏ ｎ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｗ ｉ ｔ ｈ ｌ ｏ ｃ ａ ｌ Ｇ ｉ ｓ ｔ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ，
ｃ ｈａ ｒ ａ ｃｔ ｅｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ． Ｃｌ ａｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａｃ ｃ ｕｒ ａ ｃｙ ｏ ｆ ｔ ｈｅ ｓ ｏｌ ｅ ｃ ｈａｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃｓ ａｎｄ ｔ ｈｅ ｃｏ ｍ ｂｉ ｎａ ｔ ｉ ｏｎ ｏｆ ｃ ｈａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃｓ ａ ｒ ｅ ｉ ｎｓ ｐｅ ｃｔ ｅｄ ｉ ｎ ｔ ｈｅ
第４ ｌ 卷 第 ４期
Ｖｏ １ ． ４１
・
计
算
机
工
程
２ ０ １ ５年 ４月
Ａｐ ｒ ｉ ｌ ２ ０１ ５
ＮＯ． ４
Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ
图形 图像处 理 ・
基于SVM的图像分类与分割技术研究
基于SVM的图像分类与分割技术研究在人工智能时代，图像处理技术的应用越来越广泛。
在许多工业应用和科学领域，需要对大量的图像进行处理和分析。
因此，图像处理技术就格外重要了。
其中，图像分类与分割技术可以帮助我们实现对图像的自动化处理，提高处理效率，具有广泛的应用前景，并且可以为生产制造、医疗、交通、智能安防等产业带来更多的机遇和挑战。
1、图像分类技术的应用图像分类技术是将一组图像按照某种规定的分类方法进行分类的过程。
在图像分类问题中，我们通常会得到一张图片或一组图片，我们需要将其自动识别并将其分到不同的类别中。
例如，医学检测中需要将肿瘤分为恶性和良性，安防领域中需要将人脸与非人脸区分开来等。
SVM即支持向量机分类器，是一个常见且广泛使用的图像分类算法。
SVM分类器可以根据特征向量将数据分为两个或多个类别。
是以较少的样本的数目而进行有效的分类的算法模型，并且可以在根据数据的大小调整内存大小。
因此，SVM可以适应不同的数据量和不同的应用场景。
它在处理特征数比样本数大的情况下，能够取得比其它方法更为出色的分类效果。
另外，在深度学习技术的应用中，卷积神经网络（CNN）也成为一个新兴的图像分类算法。
通过CNN对图像预处理、特征提取和分类预测，可以有效地实现对大规模图像的快速准确识别和分类。
2、图像分割技术的应用图像分割技术是将图像分为不同的区域，以便更好地进行进一步分析和处理。
图像分割的应用非常广泛，例如医学领域的图像切割，用于区分不同类型的组织和器官；文化遗产、建筑和设计领域的三维建模等。
图像分割技术也可以应用到自动驾驶、环境检测等领域中。
在图像分割领域，可以结合多种算法进行处理。
例如区域生长法、阈值分割法、边缘分割法与基于图论方法的图像分割。
在许多实际应用中，SVM分类算法也是一个有效的图像分割方法，常用于将图像分割成不同的物体部分。
与其他算法不同，在处理分类问题时，SVM可以避免落入局部最优解的问题，因此它可以处理更为复杂的分割任务。
基于SVM算法的图像分类研究
基于SVM算法的图像分类研究一、绪论随着计算机技术的不断发展，图像处理和识别技术得到越来越广泛的应用。
图像分类是图像处理和识别技术中的一个重要方向，其主要目的是将输入的图像分配到不同的预定义类别中。
SVM算法是一种强大的机器学习技术，具有在高维空间中进行非线性分类的能力，因此被广泛应用于图像分类领域。
本文主要介绍基于SVM算法的图像分类研究，包括SVM算法的基本原理、SVM算法在图像分类中的应用以及实验结果分析等方面。
二、SVM算法的基本原理SVM算法是一种二分类模型，即将输入的数据分为两个类别。
其基本思想是将低维的输入数据映射到高维空间中，从而使得原本线性不可分的数据在高维空间中成为线性可分。
SVM算法的核心在于选择合适的核函数，将输入数据映射到高维空间中，并通过寻找最优的超平面将两个类别分开。
SVM算法的目标是找到一个最优的超平面，使得两个类别的间隔最大化。
间隔指的是两个支持向量之间的距离。
支持向量是指离最优超平面最近的训练样本点。
最优超平面通过最大化间隔来使得模型更加稳定，泛化能力更强。
当数据不是线性可分时，SVM算法可以采用核函数将数据映射到高维空间，从而使得数据线性可分。
三、SVM算法在图像分类中的应用SVM算法在图像分类中的应用主要分为两个方面：特征提取和分类模型构建。
1. 特征提取图像分类中的特征提取是非常关键的一步。
常用的特征提取方法包括颜色、纹理、形状等。
SVM算法通常会选择一些高维特征来进行分类。
由于SVM算法对特征选取具有较强的鲁棒性，因此可以通过对原有特征进行组合和转换，得到更高维的特征向量。
2. 分类模型构建SVM算法的分类模型构建主要分为两个步骤：训练和测试。
训练时，SVM算法选择一组训练集，根据类别信息来学习一个分类模型。
测试时，将分类模型应用到测试集上进行分类。
四、实验结果分析为了验证SVM算法在图像分类中的有效性，我们进行了一系列实验，其中包括手写数字识别和自然图像识别两方面。
基于HOG和SVM的图像识别方法
基于HOG 和SVM 的图像识别方法林锦彬，庄伯金作者简介：林锦彬（1989-），男，硕士，主要研究方向：多媒体通信与模式识别、嵌入式系统通信联系人：庄伯金（1976-），男，副教授，主要研究方向：嵌入式系统，MPEG-2/MPEG-4/H.263/H.264 智能转码器设计以及网络编码（Network Coding ）与视频应用融合技术等. E-mail: bjzhuang@（北京邮电大学信息与通信工程学院，北京 100876） 5 摘要：图像识别技术目前已广泛应用于人们的工作与生活中，不同的应用场景对图像识别技术提出了不同的应用要求。
本文提出一种基于HOG 和SVM 的图像识别方法。
首先对输入图像进行校正与归一化等预处理，去除背景噪声的干扰，然后利用梯度方向直方图（HOG ）提取图像特征，建立对图像的鲁棒表示，最后使用SVM 分类器对送入的图像特征模式进行分类。
为了降低计算复杂度，采用了一种积分图方法对HOG 特征提取过程进行了优化。
实10验结果表明，本文提出的方法能够较好地对图像进行分类，具备较高的识别准确率。
关键词：图像识别；投影变换；HOG ；SVM ；积分图中图分类号：TP391.4Image recognition method based on HOG and SVM15 LIN Jinbin, ZHUANG Bojin(Information and Communication Engineering School, Beijing University of Posts andTelecommunications, Beijing 100876)Abstract: Nowadays image recognition technology is widely employed in our work and daily life, however different application scenarios put forward different requirements. An image recognition 20 method based on HOG and SVM is proposed. Firstly, in order to remove background noise, an image correction and normalization is required. Secondly, we establish a robust representation of image by using HOG feature extraction. Finally we classify different input feature vectors by using SVM. We take an integral image approach, which is applied to optimize HOG feature extraction, to reduced the computational complexity. The experiment results show that our method achieve a good performance 25on image recognition.Key words: Image Recognition; Projection Transformation; HOG; SVM; Integral Image0 引言图像识别是指利用计算机对图像进行处理和分析以识别不同模式的目标和对象的技术。