MATLAB多类别图像自动分类系统 - 基于SVM的智能识别平台

资 源 简 介

本项目开发了一个MATLAB驱动的图像分类系统，采用支持向量机(SVM)技术，通过特征提取和机器学习实现精准多类别图像识别。系统支持自定义分类任务，适用于对象检测与分类应用，提升自动化处理效率。

详 情 说 明

多类别图像自动分类系统——基于SVM的智能识别平台

项目介绍

本项目是一个基于支持向量机（SVM）的图像分类系统，能够自动识别并分类输入图像所属的类别。系统通过提取图像的特征向量（如HOG、SIFT或CNN特征），训练SVM分类器，实现对不同类别图片的精确分类。本项目支持多类别分类任务，适用于物体识别、场景分类等多种计算机视觉应用场景。

功能特性

• 多类别图像分类：支持对多种类别图像进行自动识别与分类
• 多种特征提取方法：集成HOG、SIFT等传统特征提取方法，也可使用CNN深层特征
• 高性能SVM分类器：基于支持向量机算法，提供可靠的分类性能
• 全面的评估指标：系统可生成混淆矩阵、准确率、召回率等详细性能报告
• 灵活的数据支持：支持多种格式（JPG、PNG等）和分辨率（彩色/灰度）的图像输入

使用方法

训练阶段

1. 准备训练数据集，图像需包含明确的类别标签
2. 运行主程序，系统将自动提取图像特征并训练SVM模型
3. 训练完成后，模型参数将自动保存供后续使用

测试阶段

1. 准备待分类的图像文件（无需标签）
2. 加载已训练的SVM模型
3. 系统将对输入图像进行分类，输出预测类别及置信度分数
4. 可选生成详细的分类性能评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存：至少8GB RAM（推荐16GB）
• 硬盘空间：至少2GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心流程控制，包括图像数据的读取与预处理、特征提取算法的调用与执行、SVM分类器的训练与优化、模型性能的评估与可视化，以及最终分类结果的输出与报告生成。该文件整合了各个功能模块，为用户提供完整的图像分类解决方案。