基于多特征提取和SVM分类器的纹理图像分类_唐银凤

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。

多尺度特征耦合双分类器的图像伪造检测算法闻凯【摘要】Current image forgery detection technologies only complete the detection of a single form of forgery,and they are difficult to adapt to a variety of complex combinations of tampering identification,the recognition accuracy and the general performance are poor.To solve the problems,a method of multi-scale feature extraction and double classifier was proposed.Four kinds of feature extraction methods were used to extract the feature information of the input image,respectively.Multi-scale features of image information were formed according to the advantages of each feature extraction method.HMM and SVM were introduced,and the double classifier decision model was designed to extract the multi-scale features as the basis for judging.The double classifier was used to determine the real image and the tampered image.Experimental research shows that compared with the previous algorithms,the proposed algorithm can effectively rotate JPEG compression,blurring and noise on the replication region of the copy paste forgery and splicing detection,and it has higher detection accuracy and better robustness performances.%为解决当前图像伪造检测技术仅局限于单一伪造形式的检测,难以适应各种复杂的组合篡改识别,使其识别精度与通用性能不佳等不足,提出多尺度特征提取耦合双分类器的图像伪造检测算法.分别利用Curve-let变换、Gabor变换、LBP(local binary pattern)与DCT(discrete cosine transform)变换采集输入图像的特征信息,融合这些提取特征,形成图像的多尺度特征;引入隐马尔科夫和支持向量机,设计双分类器的真伪决策模型,将多尺度特征视为识别依据,利用双分类器决策出真实图像和篡改图像.实验结果表明,与当前伪造检测前算法相比,所提算法具有更高的检测精度与鲁棒性,能够有效地对复制区发生旋转、模糊和噪声的复制-粘贴和拼接伪造完成精确检测.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2017(038)010【总页数】7页(P2788-2793,2819)【关键词】图像伪造检测;多尺度特征;双分类器;隐马尔科夫;支持向量机【作者】闻凯【作者单位】南京航空航天大学自动化学院,江苏南京211156;南京航空航天大学金城学院,江苏南京211156【正文语种】中文【中图分类】TP391E-mail:*************************图像篡改[1,2]具有多种形式，根据篡改取证的角度不同，主要分为：复制-粘贴伪造检测方法、拼接伪造检测技术、图像重采样取证方法、JPEG压缩取证方法、噪声不一致性取证方法等[3]。

基于SVM算法和纹理特征提取的遥感图像分类
丁海勇;卞正富
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2008(029)008
【摘要】遥感图像分类是遥感图像处理领域中的一个重要的研究方向,传统的遥感图像分类方法根据像素值进行分类,忽视了遥感影像中丰富的纹理特征信息.小波分析通过引入宽度可变的窗口,可以同时对信号的局部信息进行频率域和时间域的变换.小波分析算法可以有效地提取出图像中的纹理特征信息.支持向量机算法是20世纪90年代提出的一种新的机器学习算法,通常被用来进行模式识别和分类.结合小波纹理提取算法,利用支持向量机进行遥感图像分类.研究结果表明,结合纹理特征的支持向量机分类的效果优于直接对灰度图像进行分类.
【总页数】3页(P2131-2132,2136)
【作者】丁海勇;卞正富
【作者单位】中国矿业大学,环测学院,江苏,徐州,221008;山东农业大学,信息学院,山东,泰安,271018;中国矿业大学,环测学院,江苏,徐州,221008
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.8
【相关文献】
1.改进粒子群算法优化SVM参数的遥感图像分类 [J], 于梦馨;刘波;汤恩生
2.基于实值遗传算法与TAFSVM的遥感图像分类 [J], 戴宏亮
3.基于BKNNSVM算法的高分辨率遥感图像分类研究 [J], 舒振宇;周城;王典洪
4.基于DLSVM算法的高分辨率遥感图像分类研究 [J], 舒振宇;王典洪;周城;海涛洋
5.一种基于ELM-SVM的遥感图像分类方法 [J], 古丽娜孜.艾力木江;乎西旦.居马洪;孙铁利;梁义
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基于多层次分类器的特征提取方法研究随着机器学习和人工智能的发展，特征提取一直是一个重要的话题。

而基于多层次分类器的特征提取方法近年来也受到了越来越多的关注。

在本文中，我将探讨这种方法的原理、优点以及在实际应用中的表现。

一、基于多层次分类器的特征提取方法的原理基于多层次分类器的特征提取方法，是将传统的特征提取技术与神经网络相结合的一种方法。

它的原理可以简单地概括为：先利用传统的特征提取算法对输入的图像进行处理，产生高维特征向量；然后使用多层次的神经网络对这些向量进行分类。

在训练阶段中，神经网络会通过反向传播优化每一层的权重参数，使得它能够更好地识别出不同的图像类别。

这种方法的最大优点在于它能够自动学习高级特征。

与传统方法相比，它不再需要人工选择或设计特征，而是通过大量的训练数据自主学习有效的特征表示，从而提高了分类的准确性和效率。

二、基于多层次分类器的特征提取方法的优点1. 提高了分类的准确性由于神经网络具有强大的学习和适应性能力，能够自主学习对不同输入的最佳特征表示，因此基于多层次分类器的特征提取方法比传统方法在分类准确性上表现更好。

2. 可适应的特征表示不同的图像场景和图像特征需要不同的特征表示方式，而基于多层次分类器的特征提取方法具有很强的自适应性能，能够根据不同任务和数据场景学习出最适合的特征表示。

3. 可扩展性和鲁棒性在大规模数据上进行实验时，模型的性能有时会因为过度拟合或者不可靠的局部最优解而变得不稳定。

基于多层次分类器的特征提取方法可以通过引入随机性或加入正则化的技术来防止过度拟合，在一定程度上保证了算法的鲁棒性。

3、基于多层次分类器的特征提取方法在实际应用中的表现基于多层次分类器的特征提取方法已经被成功应用于许多领域，如图像分类、目标检测和语音识别等。

例如，AlexNet就是一个基于多层次分类器的特征提取方法，它的广泛应用证明了该方法的有效性。

在图像分类任务中，基于多层次分类器的特征提取方法的准确率有很大的提升。

基于特征选择和SVMs的图像分类高永岗;周明全;耿国华;刘燕武【摘要】重点论述了基于MI图像特征选择方法~([1]),简要地讲述了支持向量机的SVMs分类器原理和设计~([2]).提出了MI贪婪最优算法,将高维数据处理转化为一维数据处理,简化了运算难度,同时提高了分类速度和准确性.实验结果表明,通过对8个分类、上千张图片进行分类处理,效果好于传统的分类算法.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2010(046)005【总页数】4页(P169-172)【关键词】特征选择;MI贪婪最优算法;支持向量机(SVMs)【作者】高永岗;周明全;耿国华;刘燕武【作者单位】西北大学,信息科学与技术学院,西安,710127;北京师范大学,信息科学与技术学院,北京,100875;西北大学,信息科学与技术学院,西安,710127;西北大学,信息科学与技术学院,西安,710127【正文语种】中文【中图分类】TP391随着基于Internet的图像数据海量增长和广泛应用，图像分类检索变得越来越重要。

图像分类技术与计算机网络、机器视觉、数据库及知识发现，信息理论等技术的结合日益增强。

近年来，基于内容的图像分类和检索技术得到了很大发展。

但是，高维图像底层特征数据，一方面影响图像分类处理效率，另一方面影响图像分类准确率。

因此选择最有代表性的特征代表整幅图像成为图像处理中最重要的一部分。

如何合理、高效地组织图像数据，选取合理的图像底层特征，高效快速地实现图像分类，以实现语义级的图像分类，已成为研究的新热点[3]。

1 图像特征选择和抽取目前，基于内容的图像分类方法大多采用全部特征来训练分类，这将导致计算量比较大，同时一些特征可能是噪音。

因此图像分类中选择最有代表性的共同特征变得极为重要，同样也是最困难的一件事。

共同特征能够代表即使在不同的背景中的同一对象。

因此在图像分类建模之前，需要进行特征选择。

首先介绍一下特征选择策略。

基于多特征和SVM的文本图像版面分类方法
程娟;平西建;周冠玮
【期刊名称】《数据采集与处理》
【年(卷),期】2008(023)005
【摘要】对文本图像的灰度、形状和纹理等视觉特征进行了较为全面的分析.研究了版面中文本、表格、图形和图像在各种特征层面上的差异.针对中英文版面,结合投影法与连通域分析快速准确的分割图像,提取了能够表征区域信息的17维特征向量,然后使用基于正态决策树的多分类支持向量机将文本图像版面区域分为文本、表格、图形和图像四类.实验结果表明算法能够快速、准确地处理文本图像版面,具有较强的应用价值.
【总页数】6页(P569-574)
【作者】程娟;平西建;周冠玮
【作者单位】解放军信息工程大学信息工程学院,郑州,450002;解放军信息工程大学信息工程学院,郑州,450002;解放军信息工程大学信息工程学院,郑州,450002【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.利用名片文本图像版面信息的辅助分类方法 [J], 曾峰;刘长松;丁晓青
2.基于多特征SVMs分类器的手语识别 [J], 杨全;彭进业
3.基于投影直方图法的偏微分方程文本图像版面检测算法研究 [J], 王龙
4.基于DAG-SVMS的SVM多类分类方法 [J], 刘勇;全廷伟
5.基于粒子群优化SVM和多特征融合的鱼类分类方法研究 [J], 丁顺荣;肖珂因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于多特征组合的图像纹理分类黄荣娟;姜佳欣;唐银凤;卢昕【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2011(028)008【摘要】在对纹理图像进行特征提取的算法中,高斯马尔可夫随机场(GMRF)、局部二值模式(LBP)和灰度共生矩阵(GLCM)这三种算法应用的较为广泛.常见的图像纹理分类做法是取某一种特征提取算法得到各种纹理的特征空间,进而配合分类算法进行分类.然而,这种做法的不足之处在于未能充分利用各种特征之间的关联,且选取某一种特征提取算法建立特征空间不具对比性.对此,提出一种多特征组合的方法,通过比较单个算法特征与组合特征的分类效果探究各算法特征在对纹理图像的分类上是否存在信息互补.实验结果表明单个算法特征在纹理分类上的确存在优势互补,实验中所得最佳组合特征将给定图像纹理的平均分类精度提高到96.9%.%Among texture image feature extraction algorithms, Gaussian Markov Random Field (GMRF), Local Binary Patterns (LBP) and Cray Level Co-occurrence Matrix (CLCM) are the three comparatively widely used ones. The common image texture classification method is to choose one kind of feature extraction algorithm to obtain the feature space of various kinds of textures, then to cooperate with the classification algorithm for classification. However there are also weaknesses in the approach. On the one hand it doesn' t fully use the relations among all kinds of features, on the other hand it lacks comparison in choosing one kind.of feature extraction algorithm to build the feature space. Therefore a featurecombination approach is proposed, which, by comparing the classification effects between the single algorithm feature and the combined feature, to explore whether there are mutual complementary information algorithm features on texture image classification. Experimental results demonstrate that the single algorithm feature truly possesses advantage complementation on texture classification while the optimal combination feature obtained from the experiment has improved the designated image feature' s average classification accuracy to 96.9%.【总页数】6页(P12-16,46)【作者】黄荣娟;姜佳欣;唐银凤;卢昕【作者单位】武汉大学信号处理实验室,武汉,湖北,430079;武汉大学测控技术与仪器系,武汉,湖北,430079;武汉大学信号处理实验室,武汉,湖北,430079;武汉大学信号处理实验室,武汉,湖北,430079【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于多特征组合的彩色遥感图像分类研究 [J], 熊羽;左小清;黄亮;陈震霆2.多特征组合的深度图像分割算法 [J], 谭志国;欧建平;张军;沈先耿3.基于多特征多分类器融合的图像纹理分类 [J], 项健;范影乐;庞全4.基于多特征组合的细粒度图像分类方法 [J], 邹承明;罗莹;徐晓龙5.一种基于多特征组合和SVM相关反馈的皮肤病图像检索算法 [J], 李珍;亢洁;刘兆邦;陆千琦;谢璟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于SVM和纹理的笔迹鉴别方法
刘宏;李锦涛;崔国勤;唐胜
【期刊名称】《计算机辅助设计与图形学学报》
【年(卷),期】2003(015)012
【摘要】针对与书写内容无关的笔迹,提出利用快速Gabor小波提取笔迹图像的整体纹理特征、用支持向量机(SVM)进行训练和识别的方法.SVM是解决两类问题的算法,而笔迹鉴别是一个多类问题,通过"一对多"的方法将多类问题转化为两类问题.在87人笔迹库上的实验结果表明,文中基于SVM和纹理的笔迹鉴别方法是有效的.【总页数】6页(P1479-1484)
【作者】刘宏;李锦涛;崔国勤;唐胜
【作者单位】中国科学院计算技术研究所数字化室,北京,100080;中国科学院研究生院,北京,100039;中国科学院计算技术研究所数字化室,北京,100080;中国科学院计算技术研究所数字化室,北京,100080;中国科学院计算技术研究所数字化室,北京,100080;中国科学院研究生院,北京,100039
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于小训练样本和纹理分析的笔迹鉴别方法 [J], 桑金歌;于国莉;苗晓峰
2.一种基于纹理特征的笔迹鉴别方法 [J], 赵志艳;杨志晓;李卓瑜;骆威
3.基于笔画曲率特征的笔迹鉴别方法 [J], 李庆武;马云鹏;周妍;周亮基
4.基于改进VGG-16模型的英文笔迹鉴别方法 [J], 何凯; 马红悦; 冯旭; 刘坤
5.基于方向比重特征的维吾尔文笔迹鉴别方法 [J], 谢鹏飞;卡米力.木依丁
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基于多种优化SVM的林木冠层图像分割
刘俊焱;陈云凤;云挺;周宇;薛联凤
【期刊名称】《林业科技开发》
【年(卷),期】2015(29)1
【摘要】针对林木冠层图像,采用多种优化支持向量机(SVM)进行图像分割,提取树干分割图.采用模拟退火法(SA)、差分进化法算法(DE)、人工蜂群算法(ABC)等寻找最优惩罚系数(C)和高斯核函数中参数,然后运用SVM方法对训练样本综合训练建立最佳分类模型,并对林木冠层图像分割测试.结果表明:SA-SVM,DE-SVM,ABC-SVM等3种方法对樟树、马褂木、杨树的林木冠层图像做树干图像分割,SA-SVM 的分割效果最佳.
【总页数】4页(P126-129)
【作者】刘俊焱;陈云凤;云挺;周宇;薛联凤
【作者单位】南京林业大学信息科学技术学院,南京210037;南京林业大学信息科学技术学院,南京210037;南京林业大学信息科学技术学院,南京210037;南京林业大学信息科学技术学院,南京210037;南京林业大学信息科学技术学院,南京210037
【正文语种】中文
【中图分类】S758.7
【相关文献】
1.基于NCSPSO-AFSA优化SVM的林木冠层图像分割 [J], 张冬;刘俊焱;薛联凤;云挺
2.基于SVM的棉田冠层图像分割方法研究 [J], 程晓龙;刘立波
3.基于K均值聚类和粒子群优化的多核SVM图像分割 [J], 吴迪;戴芳;郭文艳;胡胜
4.基于粒子群优化SVM的苹果图像分割 [J], 黄奇瑞;
5.基于差分进化鲸鱼优化算法的森林冠层图像分割 [J], 邬博文;朱良宽;王璟瑀因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于多特征和SVM的兵马俑碎片分类魏阳;周明全;耿国华;邹林波【摘要】按照兵马俑各部位对碎片进行分类是兵马俑文物碎片拼接的重要步骤,能有效缩减自动拼接算法的搜索空间,提高拼接的准确率.由于人工的碎片分类方法工作量大,通过计算机辅助文物碎片自动分类,可以减少人工分类产生的繁重工作量.该文提出了一种基于多特征和支持向量机(SVM)的文物碎片分类方法.首先,利用尺度不变特征变换(SIFT)算法提取碎片纹理特征,在此基础上构建每幅碎片图像的词袋模型(BoW).其次,利用Hu不变矩提取碎片形状特征,最后,将纹理特征和形状特征结合并通过SVM进行训练,得到相应的文物碎片分类模型.实验结果表明,该方法显著提高了碎片分类的准确率.%The initial classification of fragments was an important step in the automatic splicing of Terra-Cotta Warriors fragments,which reduced the search space of the automatic splicing algorithm effectively and improved the accuracy of splicing.Due to the large workload of manual classification method,using the computer aided fragment classification could reduce the heavy workload of artificial classification.A new method based on multi-feature and support vector machine (SVM) for the classification of Terra-Cotta Warriors fragments is proposed.First,it used the SIFT algorithm to extract the texture features,which then was represented with histograms of features by constituting the Bag of Words model (BoW);Secondly,it used Hu invariant moments to extract the shape features;Finally,it combined the texture features and shape features and trained SVM to get the corresponding classification model.The experimental results show that the proposedmethod can significantly improve the accuracy of the classification of fragments.【期刊名称】《西北大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(047)004【总页数】8页(P497-504)【关键词】SIFT特征;词袋模型;Hu不变矩;支持向量机;碎片分类;兵马俑【作者】魏阳;周明全;耿国华;邹林波【作者单位】西北大学信息科学与技术学院,陕西西安710127;北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875;西北大学信息科学与技术学院,陕西西安710127;西北大学信息科学与技术学院,陕西西安710127【正文语种】中文【中图分类】TP391.4兵马俑被称作世界第八大奇迹,成为传播中国文化的重要渠道,因此对兵马俑文物的保护和修复至关重要。