毕业设计(论文)-基于SVM的图像分类系统设计文档

毕业设计说明书范文毕业设计说明书。

一、设计题目，基于深度学习的图像识别与分类系统设计与实现。

二、设计目的和意义：随着计算机技术的不断发展，深度学习作为一种新型的人工智能技术，已经在图像识别与分类领域取得了显著的成果。

本毕业设计旨在利用深度学习技术，设计和实现一个高效的图像识别与分类系统，以满足日常生活中对图像识别与分类的需求，提高图像处理的效率和准确性。

三、设计内容：1. 系统需求分析，通过调研和分析目前图像识别与分类系统的需求和存在的问题，确定设计系统的功能和性能要求。

2. 深度学习技术研究，深入研究深度学习技术，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，掌握其原理和应用。

3. 图像处理算法设计，设计基于深度学习的图像处理算法，包括图像特征提取、图像分类和识别等。

4. 系统架构设计，设计系统的整体架构和模块划分，确定系统各个模块之间的交互关系和数据流程。

5. 系统实现与测试，使用Python等编程语言，实现设计的系统，并进行功能测试和性能评估。

四、设计方法和技术路线：1. 调研分析，通过查阅相关文献和调研市场需求，确定系统的功能和性能要求。

2. 技术研究，深入研究深度学习技术，包括CNN、RNN等，掌握其原理和应用。

3. 算法设计，设计基于深度学习的图像处理算法，包括图像特征提取、图像分类和识别等。

4. 系统实现，使用Python等编程语言，实现设计的系统，并进行功能测试和性能评估。

五、设计预期成果：1. 完成一个基于深度学习的图像识别与分类系统原型。

2. 实现图像处理算法，提高图像识别与分类的准确性和效率。

3. 完成系统的功能测试和性能评估报告。

六、设计进度安排：1. 第1-2周，调研分析，确定系统需求和功能要求。

2. 第3-4周，深度学习技术研究，掌握相关原理和应用。

3. 第5-6周，图像处理算法设计，完成算法设计方案。

4. 第7-10周，系统架构设计，确定系统的整体架构和模块划分。

利用SVM实现一个三类分类问题一．任务要求用SVM求解一个三类分类问题，实验数据为“鸢尾属植物数据集”，核函数为径向基核函数（RBF），误差评测标准为K折交叉确认误差。

二．实验方案1．用quadprog函数实现C-SVC来进行分类——quadprog是matlab中一个求解二次规划的函数，通过适当的参数设置，可以利用quadprog 函数实现C-SVC2．用matlab自带的SVM工具包来实现分类——matlab2006版本中集成了SVM工具包，可以通过调用工具包中的svmtrain和svmclassify函数来进行训练和分类3．三类问题的分类方法——将三类问题转化为三个两类问题，分别求出相应的决策函数即可（优点：方法简单易行；缺点：容易形成死区）三．实验程序1．用Quadprog实现clear all% Load the data and select features for classificationload fisheriris;data = meas;%Get the size of the dataN = size(data,1);% Extract the Setosa classgroups_temp = ismember(species,'versicolor');%versicolor,virginica,setosa%convert the group to 1 & -1groups = 2*groups_temp - ones(N,1);indices = crossvalind('Kfold', groups);ErrorMin = 1;for r=1:1:5for C=1:1:5ErrorNum = 0;for i=1:5%Use K-fold to get train data and test datatest = (indices == i); train = ~test;traindata = data(train,:);traingroup = groups(train,:);trainlength = length(traingroup);testdata = data(test,:);testgroup = groups(test,:);testlength = length(testgroup);%Get matrix H of the problemkfun = [];for i=1:1:trainlengthfor j=1:1:trainlength%rbf kernelkfun(i,j)=exp(-1/(r^2)*(traindata(i,:)-traindata(j,:))*(traindata(i,:)-traind ata(j,:))');endend%count parameters of quadprog functionH = (traingroup*traingroup').*kfun;xstart = zeros(trainlength,1);f = -ones(trainlength,1);Aeq = traingroup';beq = 0;lb = zeros(trainlength,1);ub = C*ones(trainlength,1);[alpha,fval] = quadprog(H,f,[],[],Aeq,beq,lb,ub,xstart);%Get one of the non-zero part of vector alpha to count bj = 1;for i=1:size(alpha)if(alpha(i)>(1e-5))SvmClass_temper(j,:) = traingroup(i);SvmAlpha_temper(j,:) = alpha(i);SvmVector_temper(j,:)= traindata(i,:);j = j + 1;tag = i;endendb=traingroup(tag)-(alpha.*traingroup)'*kfun(:,tag);%Use the function to test the test datakk = [];for i=1:testlengthfor j=1:trainlengthkk(i,j)=exp(-1/(r^2)*(testdata(i,:)-traindata(j,:))*(testdata(i,:)-traindata( j,:))');endend%then count the functionf=(alpha.*traingroup)'*kk' + b;for i=1:length(f)if(f(i)>(1e-5))f(i)=1;elsef(i)=-1;endendfor i=1:length(f)if(testgroup(i)~=f(i))ErrorNum = ErrorNum + 1;endendendErrorRate = ErrorNum / N;if(ErrorRate<ErrorMin)SvmClass = SvmClass_temper;SvmAlpha = SvmAlpha_temper;SvmVector = SvmVector_temper;ErrorMin = ErrorRate;CorrectRate = 1 - ErrorRate;Coptimal = C;Roptimal = r;endendend2．用SVM工具包实现clear all% Load the data and select features for classificationload fisheriris% data = [meas(:,3),meas(:,4)];data=meas;% Extract the Setosa classgroups = ismember(species,'versicolor');%versicolor,virginica,setosa% Randomly select training and test setsindex = crossvalind('Kfold',groups);cp = classperf(groups);fr=0;fc=0;fcorrect=0;correct5=0;for r=1:1:10for c=1:1:100for i=1:5test = (index == i); train = ~test;% Use a RBF support vector machine classifier% svmStruct = svmtrain(data(train,:),groups(train),'KERNEL_FUNCTION','r bf','kfunargs',5,'boxconstraint',1000,'showplot',true);% classes = svmclassify(svmStruct,data(test,:),'showplot',true);svmStruct = svmtrain(data(train,:),groups(train),'KERNEL_FUNCTION','rbf','kfun args',1/(r^2),'boxconstraint',c);classes = svmclassify(svmStruct,data(test,:));% See how well the classifier performedclassperf(cp,classes,test);% cp.CorrectRatecorrect5=correct5+cp.CorrectRate/5;endrccorrect5if(fcorrect<correct5)fcorrect=correct5fr=rfc=cendcorrect5=0;endend四．实验结果1． Quadprog实现(1)类别：versicolor 参数：r(1-10) C(1-100)运行结果：CorrectRate =0.9696 Roptimal =1 Coptimal =2(2)类别：virginica 参数：r(1-10) C(1-100)运行结果：CorrectRate =0.9430 Roptimal =1 Coptimal =2(3)类别：setosa 参数：r(1-10) C(1-100)运行结果：CorrectRate =1 Roptimal =1 Coptimal =12． SVM工具包实现(1)类别：versicolor 参数：r(1-5) C(1-50)运行结果：CorrectRate =1 Roptimal =2 Coptimal =22(2)类别：virginica 参数：r(1-5) C(1-50)运行结果：CorrectRate =0.9867 Roptimal =10 Coptimal =44(3)类别：setosa 参数：r(1-10) C(1-100)运行结果：CorrectRate =1 Roptimal =1 Coptimal =1。

线性分类器设计1 问题描述对“data1.m ”数据，分别采用感知机算法、最小平方误差算法、线性SVM 算法设计分类器，分别画出决策面，并比较性能。

（注意讨论算法中参数设置的影响。

）2 方法描述2.1 感知机算法线性分类器的第一个迭代算法是1956年由Frank Rosenblatt 提出的，即具有自学习能力的感知器（Perceptron ）神经网络模型，用来模拟动物或者人脑的感知和学习能力。

这个算法被提出后，受到了很大的关注。

感知器在神经网络发展的历史上占据着特殊的位置：它是第一个从算法上完整描述的神经网络，是一种具有分层神经网络结构、神经元之间有自适应权相连接的神经网络的一个基本网络。

感知器的学习过程是不断改变权向量的输入，更新结构中的可变参数，最后实现在有限次迭代之后的收敛。

感知器的基本模型结构如图1所示：图1 感知器基本模型其中，X 输入，Xi 表示的是第i 个输入；Y 表示输出；W 表示权向量；w0是阈值，f 是一个阶跃函数。

感知器实现样本的线性分类主要过程是：特征向量的元素x1，x2，……，xk 是网络的输入元素，每一个元素与相应的权wi 相乘。

，乘积相加后再与阈值w0相加，结果通过f 函数执行激活功能，f 为系统的激活函数。

因为f 是一个阶跃函数，故当自变量小于0时，f= -1；当自变量大于0时，f= 1。

这样，根据输出信号Y ，把相应的特征向量分到为两类。

然而，权向量w 并不是一个已知的参数，故感知器算法很重要的一个步骤即是寻找一个合理的决策超平面。

故设这个超平面为w ，满足：12*0,*0,T Tw x x w x x ωω>∀∈<∀∈ （1）引入一个代价函数，定义为：()**T x x YJ w w xδ∈=∑ （2）其中，Y 是权向量w 定义的超平面错误分类的训练向量的子集。

变量x δ定义为：当1x ω∈时，x δ= -1；当2x ω∈时，x δ= +1。

显然，J(w)≥0。

基于SVM模式识别系统的设计与实现1．1 主要研究内容（1）现有的手写识别系统普遍采用k近邻分类器，在2000个数字中，每个数字大约有200个样本，但实际使用这个算法时，算法的执行效率并不高，因为算法需要为每个测试向量做2000次距离计算，每个距离计算包括了1024个维度浮点运算，总计要执行900次，此外需要保留所有的训练样本，还需要为测试向量准备2MB的存储空间。

因此我们要做的是在其性能不变的同时，使用更少的内存。

所以考虑使用支持向量机来代替kNN方法，对于支持向量机而言，其需要保留的样本少了很多，因为结果只是保留了支持向量的那些点，但是能获得更快更满意的效果。

（2）系统流程图step1. 收集数据（提供数字图片）step2. 处理数据（将带有数字的图片二值化）step3. 基于二值图像构造向量step4. 训练算法采用径向基核函数运行SMO算法step5. 测试算法（编写函数测试不同参数）1．2 题目研究的工作基础或实验条件（1）荣耀MagicBook笔记本（2）Linux ubuntu 18.6操作系统pycharm 2021 python31．3 数据集描述数据集为trainingDigits和testDigits，trainingDigits包含了大约2000个数字图片，每个数字图片有200个样本；testDigits包含了大约900个测试数据。

1．4 特征提取过程描述将数字图片进行二值化特征提取，为了使用SVM分类器，必须将图像格式化处理为一个向量，将把32×32的二进制图像转换为1×1024的向量，使得SVM可以处理图像信息。

得到处理后的图片如图所示：图1 二值化后的图片编写函数img2vector ，将图像转换为向量：该函数创建1x1024的NumPy 数组，然后打开给定的文件，循环读出文件的前32行，并将每行的头32个字符值存储在 NumPy 数组中，最后返回数组，代码如图2所示：图2 处理数组1．5 分类过程描述 1.5.1 寻找最大间隔寻找最大间隔，就要找到一个点到分割超平面的距离，就必须要算出点到分隔面的法线或垂线的长度。

基于机器视觉的智能垃圾分类系统设计智能垃圾分类系统是一种基于机器视觉技术的先进系统，旨在提高垃圾分类的效率和准确性。

垃圾分类是现代社会可持续发展的重要环节，而人工垃圾分类存在很多问题，例如人为错误和人力成本高。

以此，设计基于机器视觉的智能垃圾分类系统能够有效解决这些问题。

智能垃圾分类系统由多个组成部分构成，包括图像传感器、图像处理模块、分类算法和储存及展示模块。

系统利用图像传感器将垃圾物品的图像捕获下来，之后传输到图像处理模块进行预处理和特征提取。

接下来，分类算法会对提取的特征进行分析，识别出垃圾的类别，并将结果传送到储存及展示模块进行处理和显示。

在设计智能垃圾分类系统时，需要注意以下几个关键因素。

首先，图像传感器的选择对系统的准确性和稳定性至关重要。

要选择一个高品质的摄像头来捕获高分辨率的垃圾图像。

此外，也可以考虑使用多个传感器以获得更好的视角和图像质量，从而提高分类的准确性。

其次，图像处理模块是系统的核心组成部分。

在这个模块中，需要进行图像的预处理和特征提取。

预处理可以包括图像去噪、尺度归一化和边缘检测等操作，以消除图像中的噪声和干扰。

特征提取可以利用颜色、纹理和形状等图像特征来描述垃圾物品，并将其转换为可供分类算法使用的形式。

随后，分类算法的选择对垃圾分类的准确性和效率起着至关重要的作用。

常用的分类算法包括支持向量机（SVM）、决策树和深度学习模型等。

这些算法可以根据垃圾的特征对其进行分类，并输出相应的结果。

为了提高分类的准确性，可以选择多个算法结合使用，或进行模型的训练和优化。

最后，储存及展示模块用于处理和显示分类结果。

分类结果可以存储在数据库中，以便后续的数据分析和管理。

同时，也可以将分类结果显示在用户界面上，以便用户及时了解垃圾分类的情况。

在设计界面时，需要考虑用户友好性和易用性，使用户能够方便地查看和管理系统的运行情况。

除了上述要点，还应该考虑系统的可扩展性和适应性。

垃圾分类是一个复杂且多变的任务，需要能够适应不同垃圾物品的形状、颜色和纹理特征。

基于SVM技术实现手写数字分类识别的研究1. 引言1.1 研究背景手写数字分类识别是图像识别领域的一个重要应用，其在数字识别、验证码识别、自动化审核等方面都具有广泛的应用价值。

随着深度学习的快速发展，各种卷积神经网络在图像识别领域取得了巨大成功，但是在一些特定应用场景下，传统的支持向量机（SVM）技术仍然具有其独特优势。

鉴于SVM技术在图像识别领域的表现，本研究旨在探究如何基于SVM技术实现手写数字分类识别，提高识别准确度和效率，为相关领域的研究和应用提供参考借鉴。

通过对SVM技术及手写数字分类识别方法的深入研究与实验验证，期望能够为该领域的发展做出一定的贡献。

1.2 研究目的研究目的是通过利用SVM技术实现手写数字分类识别，提高数字识别的准确性和效率。

手写数字分类识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，对于识别手写数字图像具有广泛的应用价值，如数字识别、自动化识别等。

本研究旨在探讨如何利用SVM技术对手写数字图像进行分类识别，并通过实验验证其准确性和实用性。

通过研究，希望能够提高手写数字分类识别的准确率，降低误识率，提高识别速度，为数字识别领域的发展提供参考和借鉴。

本研究还旨在比较SVM技术与其他常用的手写数字分类方法的优劣，探讨SVM技术在手写数字识别中的应用前景和潜力。

通过本研究，将为进一步完善和优化手写数字识别系统提供重要的理论和实践基础。

2. 正文2.1 SVM技术介绍支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习方法，主要用于分类和回归分析。

SVM的基本思想是通过寻找最优超平面来对数据进行分类，即找到能够最大化间隔的超平面，从而实现对不同类别的有效分类。

SVM的核心是构建一个能够将不同类别的数据分割开的决策边界，该决策边界由支持向量所确定。

支持向量是训练数据集中离决策边界最近的样本点，它们对SVM的模型起着关键作用。

除了线性核函数外，SVM还可以使用非线性核函数来处理非线性可分的数据。