利用一类SVM进行裂缝检测：基于MATLAB的自动识别演示

简介：
本研究介绍了一种基于MATLAB环境下的支持向量机（SVM）算法，用于实现对裂缝图像数据的自动化检测与分类。通过该方法能够有效提高裂缝识别精度和效率。 该演示展示了如何使用一类 SVM 检测裂纹图像。在异常检测中，正常图像可以轻易获取到很多，而异常图像则难以获得足够的数量；我们无法得到足够多的异常数据来进行训练。在这种情况下，分类器仅用正常图像进行训练，在遇到与已学习模式不同的情况时会识别出异常图像。如果有充足的异常图象可用，则可以通过深度学习来区分裂纹和非裂纹图像。演示所使用的混凝土裂缝图像数据集由L Zhang介绍，并且一部分代码来自于深度学习评估工具包。 对于进一步的了解，请参阅相关文献或资源： - 文献 [1] 提供了有关该数据集的信息。 - 数据可以从相应的来源获取，具体信息可在文献 [2] 中找到。