HOG与SVM结合的图像识别系统设计及应用

该文档详细探讨了基于HOG (Histogram of Oriented Gradients) 和 SVM (Support Vector Machine) 的图像识别系统设计与实现。系统的核心目标是通过对商品图像进行形状特征提取和分析，以便在简单背景下实现图像的检索和分类。HOG是一种广泛应用于计算机视觉领域的特征描述符，它通过计算图像中局部梯度的方向和强度来捕捉物体的纹理和边缘信息。 首先，论文的研究内容包括： 1. 使用HOG对图像进行灰度处理，提取边缘信息，然后构建形状特征的统计分布。这种方法的优点在于其高效性和准确性，能快速准确地对商品图像进行分类。 2. 系统流程图展示了整个工作流程，包括图像预处理、特征提取、HOG特征计算以及SVM分类器的应用。 实验基础和条件方面，作者利用Windows操作系统和Matlab软件环境进行开发。数据集采用了微软的PI100图像库，共包含5类，每类20张100x100像素的图片，经过预处理后统一为256x256大小。在训练和测试样本分配上，遵循1:1的比例。 特征提取部分着重于形状分析，形状作为一个基本的视觉特征，被用来区分不同类别的图像。HOG通过小的连通区域（胞元）来捕捉局部特征，包括选择合适的像素点和数量，计算梯度值和方向，统计落在不同角度区间内的像素数量，形成小区域的特征向量。这些向量随后组合成直方图特征描述向量，即HOG特征。 为了提高识别精度，HOG特征在较大密度范围内进行对比归一化，通过分析像素点在块中的组合密度和每个胞元的密度，消除光照变化和阴影的影响。这种归一化处理使得模型更加鲁棒，能够在多种条件下保持稳定的性能。 该研究通过结合HOG和SVM技术，构建了一个能够有效识别商品图像的系统，这在电子商务、图像检索和智能安防等领域具有重要的应用价值。