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HOG特征与支持向量机的猪只目标识别技术解析

计算机视觉领域中，目标识别是一个经典问题。本文将重点介绍如何利用方向梯度直方图(HOG)特征结合支持向量机(SVM)分类器来实现特定目标（如猪只）的识别。这种方法在农业智能化、畜牧业监测等场景具有重要应用价值。

系统核心由三部分组成：

特征提取模块 采用HOG(方向梯度直方图)算法从图像中提取关键特征。hog_feature_vector.m文件实现了这一功能，它能够捕捉目标的边缘方向和梯度强度分布，这些特征对目标的形状和外观变化具有较好的鲁棒性。HOG特征特别适合处理动物这类具有明显外形特征的目标。

分类器训练模块 multisvm文件实现了多类支持向量机分类器。SVM通过寻找最优超平面来最大化不同类别间的间隔，在处理高维特征空间时表现优异。训练过程使用trainimgs中的样本图像和labelsod.xlsx提供的标注数据，建立识别模型。

测试验证模块 testimgs中的测试图像用于评估系统性能。通过将HOG特征输入训练好的SVM模型，系统可以判断图像中是否存在目标猪只及其具体类别。

该方法的优势在于： HOG特征对光照变化和轻微形变不敏感 SVM在小样本情况下仍能保持较好分类性能 整体流程清晰，可扩展性强

实际应用中，可以通过调整HOG参数（如细胞大小、块大小）和SVM核函数来优化识别效果。这种技术路线也可迁移到其他类似的目标识别场景。