图像处理、深度学习的基础，SVM分类matlab代码

资 源 简 介

图像处理、深度学习的基础，SVM分类matlab代码

详 情 说 明

支持向量机(SVM)是一种强大的监督学习算法，在图像分类和人脸识别任务中表现出色。MATLAB提供了简洁的实现方式，适合初学者快速入门。

SVM的核心思想是找到一个最优超平面，最大化不同类别数据之间的间隔。在图像处理中，首先需要将图片转换为特征向量，常见的特征包括HOG、LBP或深度神经网络提取的特征。

使用MATLAB实现时，主要步骤包括：数据预处理（归一化、降维）、训练集与测试集划分、调用内置SVM函数进行训练。关键参数如核函数类型（线性、RBF等）需要根据数据特点调整。

对于人脸识别任务，建议先用PCA降维处理图像数据，再配合SVM分类器。MATLAB的Computer Vision工具箱提供了完整的人脸检测流程工具，可以与SVM无缝衔接。

初学者应注意：先在小规模数据集上调试参数，理解不同核函数的影响。后续可扩展到更复杂的深度学习模型，但SVM作为经典算法始终是重要的技术基础。