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HOG+SVM算子在图像分类中的应用

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简介：
该研究探讨了利用HOG特征提取与SVM分类器相结合的方法，在图像分类任务中取得的有效成果及其技术优势。 图像分类算法：第一张图显示的是提取到的HOG特征，这可以帮助初步了解所选特征是否合适。如果发现不合适，可以通过调节`extractHOGFeatures`函数中的参数（如cellsize、blocksize、bins等）来改进。具体可以参考MathWorks官方文档的相关说明。本程序使用了默认参数设置，从图1中可以看到这些特征是合适的。

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  • HOG+SVM算子在图像分类中的应用
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    该研究探讨了利用HOG特征提取与SVM分类器相结合的方法，在图像分类任务中取得的有效成果及其技术优势。 图像分类算法：第一张图显示的是提取到的HOG特征，这可以帮助初步了解所选特征是否合适。如果发现不合适，可以通过调节`extractHOGFeatures`函数中的参数（如cellsize、blocksize、bins等）来改进。具体可以参考MathWorks官方文档的相关说明。本程序使用了默认参数设置，从图1中可以看到这些特征是合适的。
     
  • 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HOG与SVM的图像分类方法:HOG_SVM
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    本研究提出了一种采用HOG特征提取和SVM分类器相结合的方法进行图像分类，有效提升了分类准确率。 HOG+SVM使用说明：hog_svm.py用于训练过程，通过提取图片的HOG特征，并利用SVM进行模型训练得到model，最后用此model预测并将结果保存到result.txt文件中。代码比较简单，大家可以根据需要自行修改。请注意不要将HOG参数设置得过于复杂，以免导致提取的特征过大，在训练时占用大量内存并可能导致机器死机。
     
  • 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。
     
  • LBP.zip_LBP+SVM在图像分类中的应用_等价LBP_SUM_图像识别
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    本研究探讨了使用局部二值模式（LBP）结合支持向量机（SVM）进行图像分类的方法，提出了一种等价的LBP-SUM技术，并验证其在图像识别任务中的有效性。 首先计算图像中每个像素点的LBP模式（包括等价模式或旋转不变+等价模式）。接着，为每个cell计算LBP特征值直方图，并对该直方图进行归一化处理（在每个cell内，对于每一个bin中的h[i]除以sum，其中sum代表图像中所有等价类的数量）。最后，将得到的各个cell统计直方图连接起来形成一个特征向量，即整幅图片的LBP纹理特征向量。之后可以使用SVM或其他机器学习算法进行分类识别。
     
  • Hog+Svm图片分类示例
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    本项目通过结合 Hog (Histogram of Oriented Gradients) 特征提取与 Svm (Support Vector Machine) 分类算法，实现高效的图像分类。 本代码是hog+svm分类的一个实例，非常适合图像处理的新手入门学习。要运行此代码，请在与代码同一级目录下建立名为pos和neg的文件夹，并准备一些图片放入这些文件夹中。此外，还需要根据实际情况调整一下路径设置即可开始使用。
     
  • HOG+SVM图像测试
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    本项目运用了HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征提取与SVM（Support Vector Machine）分类算法相结合的方法，进行图像识别和分类性能测试。 HOG+SVM测试图片