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使用MATLAB的HOG特征与SVM算法进行图像二分类。

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简介：
这段代码的功能是执行图像的二元分类任务。其中，HOG（Histogram of Oriented Gradients）算法被用于提取图像的特征，而SVM（Support Vector Machine）则负责根据提取的特征进行分类。在解压缩完成后，为了确保代码能够顺利运行，需要更新资源文件的路径，具体而言，应修改包含正负样本图像路径的文件路劲。

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  • 基于HOG特征和SVM算法的图像分类.docx
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    本文探讨了利用HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征提取技术结合支持向量机（SVM）算法进行图像分类的方法，并分析其在不同数据集上的性能表现。 人工智能导论课作业要求使用分类方法处理给定图像，并选出与该图像匹配的类别作为输出结果。支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的机器学习算法，用于解决二元分类问题。作为一种结构风险最小化模型，SVM在样本数量较少时能有效避免过拟合现象，从而提高模型泛化能力，在处理小样本、非线性及高维模式识别等问题上具有独特优势。 本次实验采用了一个专门针对路面裂缝检测的crack数据集进行研究。为了提升实验效果，首先提取图像中的HOG特征，并利用SVM对这些特征进行分类训练，以判断图片中是否存在裂缝现象。本段落设计了一套完整的基于HOG+SVM的识别算法，并使用上述提出的crack数据集进行了测试验证。
     
  • 基于MATLAB的HOG+SVM图像二分类方法
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    本研究采用MATLAB平台，结合HOG特征提取与SVM分类器，实现高效精准的图像二分类算法，适用于多种应用场景。 这段代码实现的是图像的二分类任务，使用HOG（方向梯度直方图）进行特征提取，并利用SVM（支持向量机）对这些特征进行分类。解压缩文件后，在将其添加到MATLAB的工作目录之前，请务必在代码中修改资源文件路径（例如正负样本图片的位置），以确保正确运行。
     
  • 基于MATLAB的HOG+SVM图像二分类方法
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    本研究采用MATLAB平台，结合HOG特征提取与SVM分类器，提出了一种高效的图像二分类算法，适用于多种视觉识别任务。 在Matlab中实现的是图像的二分类任务，使用HOG（Histogram of Oriented Gradients）进行特征提取，SVM（Support Vector Machine）用于对提取到的特征进行分类。
     
  • 基于HOG与SVM的图像分类算法
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    本研究采用HOG特征提取和SVM分类器相结合的方法进行图像分类，有效提升了分类精度与稳定性。 基于HOG+SVM的图像分类算法，训练集和测试集可以根据个人需求自行创建。
     
  • 基于HOG和SVM的图像二分类方法
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    本研究提出了一种采用HOG特征与SVM算法相结合的方法进行图像二分类，有效提升了分类准确率。 使用hog+svm进行图像二分类（MATLAB版本）需要安装libsvm工具箱，建议环境为MATLAB 2014a与libsvm 3.23。该方法包含正负样本集图片。
     
  • 基于HOG-SVM的行人检测：利用INRIA数据集进行线性SVM与HOG特征分析
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    本研究采用HOG特征结合SVM分类器对行人进行检测，并通过INRIA数据集评估线性SVM的效果，为行人识别提供可靠依据。 使用线性SVM和HOG特征对照片进行行人分类 ### HOG简介 HOG是“定向直方图”的缩写（Histogram of Oriented Gradients）。这是一种称为特征描述符的算法，用于计算机视觉和图像处理模型中的对象检测。HOG通过对局部区域中梯度方向出现情况进行计数来生成图像特征。 ### INRIA Person数据集概述 在完成本教程后，您将学会： - 什么是HOG以及如何使用它。 - 计算机视觉的基本概念。 - 如何利用现成的数据集进行分类任务。 - OpenCV、Scikit-Learn和Scikit-image的基础知识。 如果您对项目或本段落有任何疑问，请在评论中提出您的问题。您也可以选择直接在浏览器上运行该项目，或者从GitHub下载并自行安装与调试。
     
  • 【图像分类】利用MATLAB HOG与SVM进行图像识别【附带MATLAB源码 2141期】.md
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    本文介绍了使用MATLAB中的HOG特征和SVM算法实现图像分类的方法，并提供了完整的MATLAB代码，适合希望深入学习图像处理技术的读者参考。 在上发布的Matlab资料均附有可运行的代码，并且经过测试确认有效，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需单独运行 - 运行结果效果图； 2. 所需Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题，请根据提示进行相应的修改，如有需要可以联系博主寻求帮助。 3. 具体操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置于当前的Matlab工作目录中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮，等待程序执行完毕以获取结果； 4. 若有仿真咨询需求或其他服务请求（如完整代码提供、期刊或参考文献复现等），请通过平台私信博主联系； - 完整代码的提供 - 期刊或参考文献的重现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作项目
     
  • 使用Python编程实现HOG算法特征提取及SVM算法训练与分类的程序
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    本项目利用Python编写了一个集成HOG特征提取和SVM分类器的机器学习系统，旨在有效进行图像识别与分类。 使用Python语言编写了一个程序来调用HOG算法提取特征向量，并利用SVM算法进行训练和分类。如果遇到任何问题，请留言，我会尽力解决。
     
  • 在Python中使用蚁群算法进行特征选择及SVM分类
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    本研究探讨了在Python环境下利用蚁群优化算法执行特征选择，并结合支持向量机(SVM)实现高效分类的方法，旨在提升机器学习模型性能。 在Python中使用蚁群算法进行特征选择，并结合SVM分类器实现机器学习任务。
     
  • 利用MATLAB进行图像SVM分类
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    本研究探讨了如何使用MATLAB平台实现基于支持向量机（SVM）的图像分类方法，通过实验验证其在不同数据集上的分类性能。 这段文字可以直接编译成功。