支持向量机有哪些特点，简要介绍基于支持向量机的不良图像识别

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种二分类模型，其特点主要包括：

1. SVM 通过最大化分类间隔来进行分类，可以有效地避免过拟合问题。

2. SVM 可以处理高维数据，不易受维度灾难的影响。

3. SVM 在非线性分类问题中，可以通过核函数将低维空间中的数据映射到高维空间，从而达到分类的目的。

基于支持向量机的不良图像识别可以通过以下步骤来实现：

1. 数据获取：收集不良图像数据集，并进行标注。

2. 特征提取：使用图像处理技术，提取不良图像的特征，例如颜色、形状、纹理等。

3. 特征处理：对提取的特征进行预处理，例如归一化、降维等。

4. SVM 模型训练：使用训练集对 SVM 模型进行训练。

5. 模型测试：使用测试集对训练好的 SVM 模型进行测试，评估模型的性能。

6. 模型优化：根据测试结果对模型进行优化，例如调整参数、增加样本等。

通过以上步骤，基于支持向量机的不良图像识别可以实现对不良图像的自动识别和分类。