SVM与HOG结合的图像分类系统实现

"基于 SVM 分类器和 HOG 的模式识别系统设计与实现，涵盖了从图像预处理到特征提取，再到 SVM 分类的过程。利用 HOG 特征和 SVM 进行图像分类，以 CIFAR10 数据集为实验基础，通过计算像素梯度和构建方向梯度直方图来描述图像的边缘分布。" 本文档详细阐述了一个基于支持向量机（SVM）分类器和方向梯度直方图（HOG）的模式识别系统的设计与实现过程。SVM 是一种强大的监督学习算法，常用于分类问题，而 HOG 是一种有效的计算机视觉特征提取技术，特别适合于物体识别。 1.1 题目的主要研究内容 该研究主要关注如何使用 SVM 对图像进行分类，具体步骤包括： 1. 输入图像后，首先对图像进行标准化，将其转换为灰度图像以简化后续处理。 2. 计算图像中每个像素的梯度，这有助于捕捉图像的边缘信息。 3. 应用 HOG 方法，将图像划分为小的连通域，并统计每个像素位置的梯度方向，构建方向梯度直方图，以反映图像的边缘分布。 4. 通过 SVM 的线性分类器对提取的 HOG 特征进行分类，以确定图像属于哪个类别。 1.2 工作基础与实验条件 实验在一台 PC 机上运行，使用 Python 开发环境 PyCharm 进行编程实现。 1.3 数据集描述 CIFAR10 数据集是实验的基础，包含 50000 张训练图像和 10000 张测试图像，每个类别有 10000 张图片。分类器需在训练集上训练，然后在测试集上评估性能。 1.4 特征提取过程 特征提取采用 HOG 方法，首先将图像转化为灰度，然后计算像素的梯度信息，包括水平和垂直方向的梯度以及相应的幅值和方向。接着，将图像划分为小的连通域，统计每个区域的 HOG 特征，最后合并这些信息以获取全局的 HOG 特征表示。 实现步骤包括： 1. 转换 RGB 图像为灰度图像。 2. 计算像素的水平和垂直梯度，以确定梯度幅值和方向。 3. 在定义的细胞单元格中应用 HOG 方法。 4. 使用 SVM 进行分类，输出分类结果。 通过这个系统，可以对图像进行有效的分类，尤其是在物体识别任务中，HOG 特征结合 SVM 分类器能够提供良好的识别性能。该文档提供的代码大全将涵盖从数据预处理、特征提取到分类的整个流程，对于理解和支持向量机和 HOG 在模式识别中的应用具有很高的参考价值。