使用支持向量机的目标识别

资 源 简 介

使用支持向量机的目标识别

详 情 说 明

基于支持向量机的猪目标识别系统解析

目标识别是计算机视觉领域的核心任务之一，本文介绍一种基于猪特征提取和支持向量机分类器的目标识别方法。该系统主要采用方向梯度直方图(HOG)作为特征提取算法，配合支持向量机(SVM)分类器实现高效识别。

HOG特征提取是该系统的关键环节。hog_feature_vector.m文件实现了从输入图像中提取HOG特征的算法，这种特征能够有效捕捉目标的边缘和形状信息，对光照变化和小的几何变形具有较好的鲁棒性。在训练阶段，系统从trainimgs目录中读取训练图像，提取HOG特征后配合labelsod.xlsx中的标注信息进行模型训练。

支持向量机分类器采用multisvm实现多类别分类。SVM通过寻找最优超平面来最大化分类间隔，特别适合小样本情况下的分类问题。系统首先在训练阶段构建分类模型，然后在测试阶段使用testimgs目录中的图像进行性能验证。

整个识别流程在objecthog.m主程序中实现，包括数据加载、特征提取、模型训练和测试评估等完整流程。这种方法结合了HOG特征的表示能力和SVM的分类优势，在特定目标的识别任务中展现出良好的准确率和泛化能力。