cnn提取特征svm分类

CNN是一种卷积神经网络，可以有效地提取图像中的特征，并将其转换为数字特征向量。svm是一种支持向量机分类器，可以使用这些特征向量来分析数据，从而进行分类。将这两种算法结合使用，可实现对图像进行高效的分类。

具体来说，CNN在图像中寻找各种特定的特征，例如不同纹理、形状、线性边缘等等。这些特征被提取并转化成数字特征向量，然后将其送入svm分类器进行分析和分类。SVM计算边界（超平面）并将特征向量分为不同的类别。

这种方法的优点是，CNN提取的特征具有很好的鲁棒性和较高的抽象水平，SVM分类器又能够准确快速对CNN提取的复杂特征进行分类。这意味着CNN+SVM模型能够在高效的计算资源下，快速准确地对大规模的图像数据集进行分类，适用于需要对图像进行自动化分类和标记的任务，如物体识别、人脸识别和汽车识别等。