支持向量机与二进制决策树结合的运动目标识别算法

"基于支持向量机和二进制决策树的运动目标识别" 本文探讨的是一种结合支持向量机（SVM）与二进制决策树的运动目标识别方法，旨在提升视频分析中的目标分类准确性。支持向量机在处理小样本、非线性以及高维模式识别问题时展现出优越性能，因此被选为构建分类器的基础。 在该算法中，首先利用形状特征来创建特征向量，这些特征向量能够描述运动目标的特性。这些特征可能包括边界框的几何形状、颜色直方图、纹理信息等，它们可以有效地表征运动目标的不同方面。然后，将这些特征向量用于训练支持向量机，通过学习和优化找到最优超平面，从而实现样本的分类。 支持向量机的核心在于寻找最大边距的决策边界，它可以有效地处理过拟合问题，并在数据分布复杂的情况下保持良好的泛化能力。训练后的支持向量机作为基础分类器，进一步与二进制决策树相结合，构建一个多分类器系统。二进制决策树通过一系列基于特征的条件判断，将样本逐步划分到不同的类别中，以实现多类别的目标识别。 在实际应用中，当检测到新的运动目标时，会提取其特征向量，输入到这个集成的多分类器中。支持向量机和决策树协同工作，根据特征向量的信息将运动目标分类到预定义的类别中，如行人、车辆、动物等。实验结果显示，这种结合了SVM和二进制决策树的识别算法能够在视频图像中准确地识别和分类不同对象，验证了算法的有效性。 关键词：目标识别，支持向量机，分类器，对象特征向量 这种方法的创新之处在于利用两种机器学习模型的优势互补，增强了运动目标识别的准确性和鲁棒性。对于监控视频分析、智能交通系统以及机器人视觉等领域具有重要的应用价值。通过不断优化特征提取和模型参数，该算法的性能有望进一步提高，适应更复杂环境下的目标识别需求。