基于MATLAB的支持向量机SMO优化算法图像分类实现

资 源 简 介

本项目在MATLAB平台实现了基于序列最小优化（SMO）算法的支持向量机模型，用于多类别图像分类。通过预处理图像数据并转化为特征向量，利用SMO高效求解二次规划问题，实现高精度分类。包含完整的数据处理、模型训练与评估模块，适用于图像识别研究与应用。

详 情 说 明

支持向量机SMO优化算法在图像分类中的应用实现

项目介绍

本项目实现了基于序列最小优化(SMO)算法的原始支持向量机，专门针对图像分类任务进行优化设计。系统将输入的图像数据进行预处理并转化为特征向量，通过高效的SMO算法求解支持向量机二次规划问题，最终实现多类别图像的准确分类。项目提供了完整的训练和预测流程，并支持交叉验证与多种模型性能评估指标。

功能特性

• 图像特征提取：支持RGB和灰度图像的特征向量转换
• 多分类支持：采用一对多(One-vs-Rest)策略实现多类别分类
• 核函数技术：支持线性核、多项式核和径向基核函数(RBF)
• 高效优化：基于SMO算法快速求解SVM模型参数
• 模型评估：提供准确率、混淆矩阵、ROC曲线等全方位性能评估
• 批量处理：支持单张图像和批量图像的分类预测

使用方法

训练阶段

% 设置训练参数 config.kernel_type = 'rbf'; % 核函数类型 config.C = 1.0; % 惩罚因子 config.tol = 1e-3; % 收敛阈值

% 加载训练数据（图像矩阵和标签） [train_images, train_labels] = load_dataset('train_data.mat');

% 训练SVM模型 model = svm_train(train_images, train_labels, config);

预测阶段

% 加载待分类图像 test_image = imread('test_image.jpg');

% 使用训练好的模型进行预测 [predicted_label, confidence] = svm_predict(test_image, model);

模型评估

% 加载测试数据集 [test_images, test_labels] = load_dataset('test_data.mat');

% 评估模型性能 metrics = evaluate_model(model, test_images, test_labels);

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（推荐8GB）
• 存储空间：至少1GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件实现了项目完整的端到端流程控制，包括数据加载与预处理模块的调用、模型训练参数配置、支持向量机核心算法的执行、分类预测功能的管理，以及结果可视化与性能评估分析的综合处理。