MATLAB实现的基于SMO算法的支持向量机图像分类系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了SMO算法驱动的支持向量机，专注于图像分类任务。系统支持自动特征提取与模型训练，适用于多种图像数据集，提供高效的分类解决方案。

详 情 说 明

基于SMO算法的支持向量机图像分类系统

项目介绍

本项目实现了一个基于序列最小优化（SMO）算法的支持向量机（SVM）图像分类系统。系统能够自动从输入的图像数据集中提取HOG特征，并利用优化的SMO算法高效求解SVM的对偶问题，训练出高性能的分类器。支持线性与非线性核函数，适用于多种图像分类场景，如手写数字识别、物体分类等。

功能特性

• 高效的SMO求解器：采用序列最小优化算法，显著提升SVM训练速度
• 灵活的特征提取：集成HOG（方向梯度直方图）特征提取模块，适配灰度与RGB图像
• 多核函数支持：提供线性、多项式和高斯（RBF）核函数选择
• 完整的分类流程：包含数据预处理、模型训练、预测评估全流程
• 结果可视化：支持生成支持向量分布图与分类决策边界示意图（适用于二维特征）

使用方法

1. 数据准备：准备训练集与测试集图像数据矩阵及对应标签
2. 参数配置：设置核函数类型、惩罚系数C、容差阈值等超参数
3. 模型训练：运行训练程序，系统将输出模型参数与训练精度
4. 分类预测：加载训练好的模型对测试图像进行分类，获得预测标签与准确率
5. 结果分析：查看可视化结果以分析模型性能与决策边界

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• Statistics and Machine Learning Toolbox（统计与机器学习工具箱）

文件说明

主程序文件整合了图像分类系统的完整工作流程，其核心功能包括：驱动整个分类任务的执行顺序，协调图像特征提取、SVM模型训练与优化、分类预测及性能评估等关键模块的调用；提供用户交互接口用于参数配置；生成并展示最终分类结果与可视化图表。