基于libsvm的gist和phog特征的图像分类研究

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。

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
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
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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。

ＬＩ Ｕ Ｊ ｉ ｎ ｇ， ＧＵ Ｏ Ｊ ｉ ａ ｎ， ＨＥ Ｚｕｎ ｌ ｉ ａ ｎ ｇ
（ 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。

基于SVM的计算机视觉图像分类方法研究随着计算机视觉技术的不断发展，图像分类技术逐渐成为计算机视觉领域中重要的研究内容之一。

在实际应用中，需要高效准确的图像分类算法来帮助用户实现对图像的快速处理。

其中，基于机器学习的图像分类算法已经成为一种普遍应用且效果优秀的方法之一。

常见的机器学习方法包括朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等，而本文将重点研究支持向量机在计算机视觉中的应用。

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种二分类模型，它的目标是找到一个超平面，将数据集划分为正负两类，并最大化这个超平面到数据集最近点的距离。

这个距离被称为“间隔”，所以SVM也被称为“最大间隔分类器”。

但是，在实际应用中，很少有线性可分的数据，因此也需要在非线性情况下使用SVM来分类。

在图像分类中，特征提取是一个非常重要的环节。

我们需要从原始的图像中提取出能够描述图像特征的信息，以便支持向量机能够对这些信息进行处理。

常见的特征提取方法包括颜色直方图、哈尔小波变换、局部二值模式等。

在本文中，我们将采用一种基于方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients，简称HOG）的特征提取方法。

HOG特征提取方法是由美国加州大学伯克利分校的Navneet Dalal和Bill Triggs提出的。

它采用梯度方向直方图描述局部图像的梯度特征，并用多个相邻的局部图像块的梯度方向直方图串接起来，组成整个图像的HOG特征向量。

HOG特征具有方向性和不变性，可描述出物体的形状和纹理信息，而且通过多个图像块的统计，可以有效去除噪声和局部影响。

得到HOG特征向量后，我们需要通过支持向量机对图像进行分类。

常见的支持向量机分类算法包括线性支持向量机、径向基函数支持向量机（Radial Basis Function，简称RBF-SVM）和多项式SVM等。

线性SVM分类器适用于线性可分的数据，但是当数据存在噪声或者有些特征信息不能直接线性分离时，就需要使用非线性SVM了。

基于SVM的图像分类算法研究作者：孟金龙丁超洋周慧吕爽来源：《数字技术与应用》2017年第10期摘要：互联网技术的飞速发展，使我们通过电子产品接触到大量的图像信息，开阔了我们的眼界，然而对于层出不穷的各种各样的图像，带给我们的不仅是丰富多彩的世界，还有对未知事物的疑惑，因此需要计算机具有理解图像的能力并且能自动把图像正确地分类。

针对以上问题，本文提出了一个基于支持向量机（SVM）算法的图片分类方法，此方法结合图片的梯度直方图（HOG）特征，经过计算机学习训练，生成可以用来分类图像的分类器。

关键词：机器学习；图像分类；支持向量机中图分类号：TP319 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）10-0123-021 支持向量机支持向量机（support vector machine）是将一堆数据分成两个不同类别样本的二类分类模型，用其将训练样本分类后，与分类面平行并且离分类面最近的样本面上的训练样本就叫做支持向量（Support Vector）。

分类是数据挖掘中及其重要的一步，而支持向量机就是基于学习理论的一种机器学习方法，对于每一个单一的数据svm根据它的特征向量去判断它的标签以此来确定样本的类别，并在此过程中提高学习机泛化能力，获得良好的分类结果。

2 SVM的基本思想（1）最优分类面。

要使支持向量机有良好的分类效果就需要找到一个最优分类面，使其在两类样本之间并且两类样本中离它最近的点都尽可能的离它远。

因为测试集上我们观测到的数据与真实分布式有一定误差的，如果误差过大，分割面就会将训练样本类别分割错误，而最优分类面的误差容忍力士最强的。

如图1所示，通过算法找到了最优的H1和H2，这就是我们训练出来的SVM。

（2）核函数。

在实际中，我们可以通过将空间映射到高维度来分类非线性数据，然而这种映射会出现很多新的维度从而带来大量的工作，而核函数可以用它们的点积来进行分类，内核通常是线性的，而如果使用非线性内核，我们只需要改变点积就可以得到一个非线性分类器，避免资源的消耗的同时能使分类操作更具灵活性和可操作性。

基于SVM算法的图像分类技术研究近年来，随着深度学习技术的发展，图像分类技术在诸多领域得到广泛应用，例如人脸识别、医学影像诊断等。

而在图像分类的基础技术中，SVM（Support Vector Machine）算法拥有较高的准确率和可靠性，成为了图像分类领域的一种重要算法。

SVM算法是一种监督学习算法，其基本思想是寻找最优的划分超平面，将不同类别的数据点分开。

在图像分类中，SVM算法可以学习出一种对不同类别的图像进行鉴别的分类器，以实现自动化的图像分类。

在实际应用中，SVM算法的具体实现过程主要包括以下几个步骤。

第一步，数据预处理。

对于图像分类任务，通常需要对图像进行特征提取，以便SVM算法进行分类。

常见的图像特征包括颜色、形状、纹理等。

在进行图像特征提取时，特征向量的表示方式对分类准确率有重要影响。

通常情况下，可以采用一些常用的图像处理方法，如灰度化、直方图均衡、滤波等，提取出更有区分度的特征。

第二步，SVM分类器的训练。

对于训练数据集，算法会依据一定的优化目标，通过不断迭代调整分类超平面，使得训练数据集上的分类误差最小。

常见的SVM分类器训练算法包括SMO算法、QP算法等。

第三步，模型评估。

在得到训练好的模型之后，需要对模型的分类能力进行评估。

通常使用交叉验证等方式进行评价，以保证模型对未知数据的分类准确性。

除了上述步骤外，SVM算法还有一些可调节的超参数，如C值、核函数等，这些参数的选择会影响到SVM算法的分类性能。

因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行参数的选择和调整。

在图像分类领域，SVM算法已经得到了广泛的应用。

在医学影像诊断中，研究人员使用SVM算法实现了肺结节的自动检测和诊断。

在自然语言处理领域，SVM算法也广泛应用于文本分类任务。

此外，SVM算法还可以结合其他算法，如卷积神经网络等，以提高分类性能。

总的来说，SVM算法是一种在图像分类领域十分成熟的算法之一，其准确率和可靠性值得信赖。

题目基于HOG和SVM的图像识别系统的设计与实现1．1 题目的主要研究内容（1）本文主要针对在简单背景下通过对商品图像分别提取形状特征，并分别进行研究分析从而实现图像的检索分类。

通过采用HOG梯度方向直方图对形状特征进行提取统计分析，需要将图像灰度处理后提取边缘信息得到形状特征的统计分布，应用SVM分类器原理归一化实现图像的分类检索。

经研究得到使用特征提取分析的方法可以快捷并准确的实现商品图像的分类。

（2）系统流程图图1系统流程图1．2 题目研究的工作基础或实验条件（1）Windows（2）Matlab1．3 数据集描述本系统利用微软的图像库PI100中选择的5类，每类有20个图片。

PI的数据大小都是100×100，在HOG特征提取时将大小归一化为256×256。

在训练过程中，每一类的训练样本和测试样本按照1:1的比例划分。

1．4 特征提取过程描述提取图像特征从形状进行分析，形状指代图像轮廓所包围的空间区域，是属于比较底层的特征，在日常生活中无论场景还是物体都可以分割为若干个不同形状的物体构成，简单而言，人通过肉眼的感官理解，可以通过场景或物体的形状不同来区别分类，同时也得到了非常广泛的应用。

在一幅图像中，可以用梯度或边缘的方向密度分布来表示某些局部图像的特征。

就HOG描述图像的特征而言，总结其提取过程和算法，简单地可以理解为以下几方面：（1）HOG特征的提取是在灰度图像上进行的，所以要现将彩色图像转化为灰度图像；（2）将图像分割成若干小的连通区域也可称为胞元，这些小的胞元要选择合适的直方图像素点和数目。

（3）选取合适的参数后，计算每个胞元中像素点的梯度值和边缘方向表示，统计每个元素对应的梯度角，并将其划分为合适的角度区间，统计落到每个区间的像素数量，以此作为这些小的局部区域的特征向量（4）将原始图像中所有胞元的特征向量组合起来就可以构成直方图特征描述的向量，即HOG特征。

为了有效的提高结果的准确率，可以把这些小的局部直方图放在图像更大的密度范围内，然后进行对比归一化。

测试数据来源：《MATLAB高效编程技巧与应用：25个案例分析》吴鹏(著) | 北京航空航天大学出版社《MATLAB统计分析与应用：40个案例分析》谢中华(著) | 北京航空航天大学出版社该帖子中测试程序需要使用如下工具箱libsvm-mat-2.89-3[FarutoUltimate3.0]/thread-9327-1-1.html更多关于SVM的事情请看关于SVM的那点破事[长期更新整理 by faruto]/thread-10966-1-1.html测试图片：现用libsvm来实现图像分割，测试图片用的亦是25cases和40cases中的那个littleduck 测试图片。

主体程序思想为25cases中的代码过程，改进之处为可以让用户利用ginput来提取背景的样本点和前景（待分割出来的目标）的样本点作为训练样本，而不需实现指定背景和前景的样本点，也不用额外的小软件来查看某点的RGB值，ginput即可。

O(∩_∩)O~测试代码：本帖隐藏的内容1.%% ImSegmentLibsvm2.% a litter test of image segment based on libsvm3.% by faruto4.% Email:patrick.lee@5.% QQ:5166674086.% /faruto7.% last modified 2010.11.058.% 9.% 10.%%11.tic;12.close all;13.clear;14.clc;15.format compact;16.%%17.pic = imread('littleduck.jpg');18.figure;19.imshow(pic);20.%% 确定训练集21.22.TrainData_background = zeros(20,3,'double');23.TrainData_foreground = zeros(20,3,'double');24.25.% 背景采样26.msgbox('Please get 20 background samples','Background Samples','help');27.pause;28.for run = 1:2029. [x,y] = ginput(1);30. hold on;31. plot(x,y,'r*');32. x = uint8(x);33. y = uint8(y);34. TrainData_background(run,1) = pic(x,y,1);35. TrainData_background(run,2) = pic(x,y,2);36. TrainData_background(run,3) = pic(x,y,3);37.end38.% 待分割出来的前景采样39.msgbox('Please get 20 foreground samples which is the part to besegmented','Foreground Samples','help');40.pause;41.for run = 1:2042. [x,y] = ginput(1);43. hold on;44. plot(x,y,'ro');45. x = uint8(x);46. y = uint8(y);47. TrainData_foreground(run,1) = pic(x,y,1);48. TrainData_foreground(run,2) = pic(x,y,2);49. TrainData_foreground(run,3) = pic(x,y,3);50.end51.% % 背景训练样本 10*352.% TrainData_background = ...53.% [52 74 87;54.% 76 117 150;55.% 19 48 62;56.% 35 64 82;57.% 46 58 36;58.% 50 57 23;59.% 110 127 135;60.% 156 173 189;61.% 246 242 232;62.% 166 174 151];63.% % 前景训练样本 8*364.% TrainData_foreground = ...65.% [211 192 107;66.% 202 193 164;67.% 32 25 0;68.% 213 201 151;69.% 115 75 16;70.% 101 70 0;71.% 169 131 22;72.% 150 133 87];73.74.% let background be 0 & foreground 175.TrainLabel = [zeros(length(TrainData_background),1); ...76. ones(length(TrainData_foreground),1)];77.%% 建立支持向量机基于libsvm78.TrainData = [TrainData_background;TrainData_foreground];79.80.model = svmtrain(TrainLabel, TrainData, '-t 1 -d 1');81.%% 进行预测 i.e.进行图像分割基于libsvm82.preTrainLabel = svmpredict(TrainLabel, TrainData, model);83.[m,n,k] = size(pic);84.TestData = double(reshape(pic,m*n,k));85.TestLabal = svmpredict(zeros(length(TestData),1), TestData, model);86.%%87.ind = reshape([TestLabal,TestLabal,TestLabal],m,n,k);88.ind = logical(ind);89.pic_seg = pic;90.pic_seg(~ind) = 0;91.figure;92.imshow(pic_seg);93.figure;94.subplot(1,2,1);95.imshow(pic);96.subplot(1,2,2);97.imshow(pic_seg);98.%%99.toc;复制代码测试结果：‘。

基于HOG特征和SVM分类器的红外图像智能检测与分类方
法
宋敏敏;周泽亚;邱燕;宋朋;姚莉
【期刊名称】《红外》
【年(卷),期】2022(43)4
【摘要】为了满足人工智能在目标识别方法中的应用需求,需要具备对海量数据进行智能分类、识别、判读的能力。

进一步挖掘了红外目标特性数据库数据,并将基于HOG+SVM的红外目标识别算法应用于红外目标识别过程中。

选择采集到的汽车、直升机、飞机、舰船、无人机等目标,并结合HOG算子与SVM分类方法来实现红外目标检测与分类算法,从而实现了红外目标智能化分类研究,为后续目标特性的进一步分析以及导引头智能化算法设计提供了支撑。

【总页数】8页(P25-32)
【作者】宋敏敏;周泽亚;邱燕;宋朋;姚莉
【作者单位】上海航天控制技术研究所;上海空间电源研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TN215
【相关文献】
1.基于HOG特征和SVM分类器的行人检测研究
2.基于背景估计和SVM分类器的眼底图像硬性渗出物检测方法
3.基于HOG特征与SVM分类器的行人检测研究
4.基于改进HOG特征和SVM分类器的行人检测
5.基于改进HOG特征提取与SVM分类器的建筑裂缝识别方法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。