基于SVM、TSVM与ELM的图像检索算法对比研究

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。

一种基于SVM相关反馈的图像检索算法
谢备
【期刊名称】《信息通信》
【年(卷),期】2018(000)012
【摘要】目前在图像检索研究中,无论是基于单一特征还是基于多特征融合的图像检索往往只能反映图像中的低级的视觉信息,并不能反映出图像中的语义特征信息,为了解决底层特征与上层理解之间的语义鸿沟问题,在基于内容的图像检索研究的基础上,提出了一种基于SVM 相关反馈的图像检索算法.首先提取查询图像与图像库中图像的GIST 特征并进行相识度计算,返回检索结果.然后将初次检索结果中与查询图像相似的图像作为正样本,剩下的为负样本,通过 SVM 学习并构造能反映用户查询意图的分类器.最后通过该分类器再次检索并返回结果.在Corel-1000 图像集上的实验结果显示,与仅基于GIST 特征的图像检索算法相比,文中算法在图像检索的准确率上得到明显提高.
【总页数】2页(P10-11)
【作者】谢备
【作者单位】广东科技学院计算机学院,广东东莞 523000
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种基于SVM的相关反馈图像检索算法 [J], 姜楠楠;齐敏;郝重阳
2.一种新的基于SVM相关反馈的图像检索算法 [J], 白婧文;赵志诚
3.一种新的基于SVM相关反馈的图像检索算法 [J], 白婧文;赵志诚
4.一种基于SVM的相关反馈图像检索算法 [J], 姜楠楠;齐敏;郝重阳
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
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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。

高效的基于SVM的图像检索算法研究随着数字图像的广泛应用和图片数量的不断增加，如何快速高效地检索和匹配图像成为了一个重要问题。

传统的基于关键词、颜色直方图等方法往往无法满足复杂场景下的需求，因此基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的图像检索算法受到越来越多人的重视。

SVM是一种常用的监督学习算法，能够对非线性数据进行分类，常见的应用包括文本分类、图像识别等。

从图像检索的角度来看，SVM算法可以将每个图像表示为一个特征向量，然后利用该向量在训练集中进行分类和匹配。

具体来说，基于SVM的图像检索算法主要分为以下几个步骤：1. 特征提取在将图像转换为向量之前，首先需要对图像进行特征提取。

通常采用的方法包括SURF、SIFT、HOG等。

SURF（Speeded Up Robust Features）是一种基于尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform，SIFT）的改进算法，具有更快的计算速度和更好的鲁棒性。

SIFT是一种基于尺度空间的局部特征提取算法，对旋转、缩放、亮度变化等具有较好的不变性。

HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种基于梯度直方图的图像特征提取方法，常用于人体检测、车辆检测等应用场景。

2. 特征向量表示将提取出的特征表示为向量，通常是将其进行归一化和降维处理。

常用的降维方法包括主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）、线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）等。

3. 训练SVM模型将特征向量输入SVM模型中进行训练，得到一个分类器。

4. 图像检索将待检索图像转换为特征向量，然后利用训练好的分类器进行匹配和检索。

除了基础的SVM算法之外，还有许多基于SVM的图像检索算法的衍生和改进，比如利用多种特征进行融合、增加正则化项、改进核函数等。

基于SVM算法的图像识别研究近年来，随着计算机技术的不断发展，图像识别技术已经逐渐成为了一个热门的领域。

在这个领域中，SVM算法作为一种常用的算法，被广泛应用于各种图像识别任务中。

本文将重点探讨基于SVM算法的图像识别研究，并分析其在实际应用中的优缺点。

一、SVM算法简介SVM（Support Vector Machine）是一种用于分类和回归分析的监督学习算法。

它的主要思想是通过寻找能够最大化分类边界的超平面来实现分类任务。

与传统的分类算法相比，SVM算法具有以下几个优点：1. 在高维空间中的效果较好：对于维度较高的数据，传统的分类算法往往会遇到维度灾难的问题。

而SVM算法可以在高维空间中很好地处理这类问题。

2. 避免了局部极小值的问题：在迭代寻找最佳分类超平面的过程中，SVM算法能够克服局部极小值的问题，从而找到全局最优解。

3. 能够处理非线性问题：通过使用核函数（Kernel Function），SVM算法可以将非线性问题转化为它们的对偶形式，并在对偶空间中实现分类。

二、基于SVM算法的图像识别研究1. 图像分类图像分类是图像识别技术的一个重要应用领域。

传统的图像分类方法主要采用特征工程的方法，即对图像进行预处理，提取出其中的特征，然后使用分类算法进行分类。

SVM算法在图像分类中广泛应用，其主要优点是能够处理高维数据，并且能够处理非线性数据。

2. 人脸识别人脸识别是图像识别技术中的一个热门应用领域。

基于SVM算法的人脸识别方法主要分为两种：一是利用SVM算法进行分类，二是使用SVM算法进行特征提取。

对于第一种方法，需要使用特征工程方法先提取出人脸图像的特征，然后将这些特征作为输入数据，使用SVM算法进行分类。

第二种方法则是使用SVM算法进行特征提取，将提取出的特征作为输入数据，然后使用其他的分类算法进行分类。

3. 智能交通系统在智能交通系统中，图像识别技术被广泛应用。

基于SVM算法的智能交通识别系统主要用于车辆识别和车牌识别。

基于lle和svm的人像识别方法人像识别是现代计算机视觉中一个重要的研究领域，它涉及到人脸、体态等人体特征的自动检测和识别。

基于传统的图像处理技术，人像识别方法已经得到了快速发展，尤其在安防、智能家居、电商等领域得到了广泛的应用。

一、基于LLE的人像降维LLE是一种局部线性嵌入算法，可以在不丢失数据结构的情况下将高维数据映射到低维空间中，从而实现降维处理。

其主要思想是寻找每个数据点的局部邻域，并通过线性组合来恢复其主成分。

具体来说，LLE算法分为两个步骤：1、寻找每个数据点的k近邻2、通过最小化重构误差，计算每个数据点在低维空间中的坐标在LLE算法中，每个数据点的邻域信息对降维结果至关重要，因此不同的邻域选择对降维结果会产生显著的影响。

一般情况下，近邻数取5~10之间效果较好。

二、基于SVM的人像分类SVM是一种广泛应用于分类问题中的机器学习算法。

其特点是能够将训练样本映射到高维空间中，并通过寻找最优超平面来实现分类。

在SVM中，支持向量是指距离超平面最近的训练样本。

对于二分类问题，SVM的目标函数可以表示为：min Σ αi –1/2 Σ Σ αi αj yi yj (xi * xj)s.t. Σ αi yi = 00 ≤ αi ≤ C其中，αi是拉格朗日乘子，C是一个惩罚因子，用于控制模型的复杂度。

对于每个测试样本，SVM可以根据其位置与分类超平面的关系来进行分类判断。

三、基于LLE和SVM的人像识别方法将LLE和SVM两种算法结合起来，可以实现对人像数据的降维和分类。

基本过程如下：1、将原始人像数据进行预处理，包括去除噪声、缩放图像等操作2、将处理后的人像数据代入LLE算法中，得到人像数据的降维结果，即每个样本的低维坐标3、将降维结果代入SVM算法中，训练分类器，得到一个最优的分类超平面4、对于新的人像数据，先将其转换为低维坐标，然后利用训练好的SVM分类器进行分类判断。

基于LLE和SVM的人像识别方法，具有较高的识别精度和较快的计算速度。

基于SVM和Matlab开发图像内容检索系统的方法研究作者：陈杨来源：《无线互联科技》2013年第12期摘要：为了保证图像内容检索技术的有效性和实用性，利用Matlab的图形用户界面设计了一种能够检索原型系统的快速方法，该用户界面在开发工具和适合小样本学习的支持向量机机器学习系统中提出了系统的开发过程。

这些提高了系统的开发的效率，促进了科技的进一步发展。

关键词：SVM；Matlab开发图像；支持向量机；图形化用户界面在科学技术不断的发展中，互联网和多媒体技术也在快速的更新，人类对于获取和应用的图像数据类别以及数量的需求在不断的上升。

因此对于图像内容检索的使用越来越重视，它能够为用户快速、准确的提供需要的图像，该系统融合了图像处理、人工智能、模式识别以及机器学习等高端的图像技术。

基于内容的图像检索在图像搜索引擎、商标注册、遥感影像的查询得到普遍的应用，在图像应用领域能够为管理海量图像数据资源提供先进的技术，由于在检索新技术以及图像中需要测试环境或者是模拟工具，这就推出了机器学习方法的应用，来提高图像内容检索技术，本文利用图像内容检索原型系统的方法，根据它自身拥有的特点：功能的强大、简单易学和编程效率高的优势Matlab语言进行开发。

最终利用Matlab开发出环境提供的图形化用户界面，该技术能够降低相似图像浏览、相关图像之间的标注等复杂性，从中提倡机器学习方法—支持向量机与Matlab集成使用，能够为处理图像进一步的发展做出了贡献。

1 支持向量机支持向量机是Vapnik等在统计学习理论的VC维理论以及结构风险最小化原理中提出来的一种机器学习，该向量机能够解决小样本、非线性以及高维模式识别中的问题。

其中主要表现在：线性SVM它是从线性可分的情况中发展的，在图像的处理中主要运用非线性原理进行，利用核函数K（x，y）与相联系的非线性变换将学习样本映射到高维空间。

能够在空间中变为线性解决，这种方法能够减少计算的复杂程度，它在空间中构造了一个最优分类超平面与目标函数接近，并且在核函数的计算中克服高维空间中带来的问题，最终能够有效的控制学习机函数集的容量，更好的发挥SVM的使用效果。

基于SVM的视频图像分类算法研究与应用近年来，随着数字化的迅速发展，全球数据量呼之欲出，而视频数据更是其中的重要组成部分。

在大数据环境下，如何高效地处理和分类图像数据是一个亟待解决的问题。

这时，基于支持向量机（SVM）的视频图像分类算法应运而生。

本文将介绍SVM分类算法的原理，以及如何应用它来高效地进行视频图像分类。

一、SVM分类算法原理SVM分类算法是一种二分类的线性分类器，能够对非线性数据进行高效分类。

在SVM算法中，基于最优分离超平面的思想，将样本空间进行最优二分。

超平面的选取，主要是训练集中间隔最大的，这样可以保证模型的准确性。

其中，大间隔的最优决策面(SVM)是一条直线。

具体来说，SVM将原始特征空间映射到高维空间中，通过在高维空间中找到最优分离超平面来进行分类，即在样本空间中找到最大间隔的分离超平面来进行分类，从而实现了多维空间中的分类。

二、SVM分类算法的流程SVM算法的流程主要分为以下几步：1. 数据准备将原始的视频图像数据集导入计算机，并将其进行预处理和特征提取。

通常采用的特征包括颜色、纹理、形状、边缘信息等。

2. 训练模型将前面处理好的数据集进行分类，并将其划分为训练集和测试集。

通过训练集得到SVM分类模型，可进行模型后期优化和调试。

3. 模型测试使用测试集进行模型测试，通过评估模型测试结果来判断模型的效果。

测试结果越准确，模型越好。

4. 模型调整根据测试结果对模型进行矫正和调整，通过调整模型参数等来提高模型的准确度。

5. 应用模型将训练好的SVM分类模型应用于实际的视频图像分类问题中。

三、基于SVM的视频图像分类算法应用SVM分类算法的应用已经广泛涉及到了各行各业。

在视频图像分类领域中，基于SVM的分类算法可以用于更好地实现视频分类和分析。

它被广泛用于电影、电视的场景识别，以及在安防、智能家居等领域的应用。

在实际应用中，基于SVM的视频分类算法可以更好地辨别和识别不同类别的图片，从而进一步应用于场景识别等领域。

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SVM算法的医学图像分类研究近年来，随着计算机技术的迅速发展，医学图像处理技术也得到了很大的进步。

医疗行业中的医学图像普遍用于诊断和治疗方案的制定。

如何快速准确地对大量图像进行分类成为一项重要的研究课题。

为此，基于SVM算法的医学图像分类研究应运而生。

一、SVM算法的原理及特点支持向量机(SVM)算法是一种基于统计学习的机器学习方法。

其基本思想是，在对模型进行训练时，将样本特征向量映射到高维空间中，从而使数据在空间中更容易被划分为两个或多个类别。

在这个空间中，通过寻找最佳的划分类别超平面，实现对图像的分类。

SVM模型的核心在于对算法中的超参数进行优化，从而提高算法的准确性和效率。

SVM算法的特点：1. 可以有效地解决小样本、非线性分类问题；2. 针对高维空间很小的样本集，仍然能够有效地进行分类问题；3. 可以提高泛化能力，即对新的数据进行处理时，能够良好地进行判断。

二、医学图像分类的应用及挑战随着医学图像技术的不断突破和发展，医学图像对于疾病的诊断和治疗越来越重要。

例如，CT、MRI、PET等医学成像技术等在现代医疗中广泛使用。

而在这些图片中，不同的组织、细胞和器官之间具有复杂的关系和形态特征，提高医学图像分类的准确性和处理速度成为了医学工作者面临的挑战。

在医学图像分类研究中，图像的特征选择是一个重要的问题。

如何准确地提取图像所包含的特征信息，以便进行有效的分类，是医学图像分类研究的核心问题。

同时，医学图像数据量庞大，如何处理这些数据、合理选择合适的算法进行分类也是目前的难点之一。

三、SVM算法在医学图像分类中的应用SVM算法是一种常用的医学图像分类算法之一，其在医学图像分类中的应用已经被广泛研究。

SVM算法通过对医学图像中的像素值、纹理、形态等方面进行特征提取，再运用SVM分类器进行图像分类。

下面将介绍SVM算法在CT和MRI图像分类中的应用。

1. CT图像分类CT成像是一种广泛应用于医学领域的成像技术。