cnn提取特征svm多分类

CNN是卷积神经网络的缩写，是一种常见的神经网络结构。它可以通过多层卷积层和池化层提取图像的特征。卷积层可以捕捉图像中的局部特征，而池化层可以对特征进行下采样，减少数据的维度。通过多次迭代的卷积和池化，CNN可以学习到图像中的高级特征。

SVM是支持向量机的缩写，是一种常见的监督学习算法。它可以通过学习一条边缘将正负样本分离，从而进行分类。SVM可以处理高维数据，并且具有良好的泛化性能。

通过结合使用CNN和SVM，可以实现图像的多分类。首先，在CNN中学习到的图像特征会被提取出来，然后将这些特征输入到SVM中进行分类。在使用SVM进行多分类时，常见的方法是将多个二分类SVM结合起来，每个SVM用来区分一个类别和其他类别。

综上所述，CNN提取特征SVM多分类是一种常见的图像分类方法，可以应用于人脸识别、目标检测等领域。这种方法结合了CNN学习图像特征的能力和SVM分类的准确性，可以取得不错的分类效果。