基于HOG特征和SVM算法的图像分类.docx

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简介：
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。

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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。

基于LBP、HOG、SIFT和SURF特征的SVM trainAuto示例

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本项目展示如何使用LBP、HOG、SIFT及SURF特征训练支持向量机(SVM)，通过MATLAB函数trainAuto实现自动化参数优化，适用于图像分类任务。在开源的车牌识别系统EasyPR中，使用SVM（支持向量机）模型来甄选出候选车牌中的真实车牌。目前EasyPR1.4版本采用LBP特征作为SVM模型的输入。本代码将EasyPR的svm_train.cpp文件独立出来，并引入了新的特征组合：SIFT和SURF结合BOW作为SVM的输入，以及LBP和HOG特征用于构建SVM模型。

基于HOG特征和KNN分类器的人车分类识别

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本研究提出了一种利用HOG特征提取与KNN分类器相结合的方法，有效实现人车图像的精准分类识别，在智能监控领域具有广泛应用前景。人车分类识别可以使用HOG特征结合KNN分类器实现。

HOG特征算法

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HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种在计算机视觉和图像处理中广泛使用的特征描述技术，主要用于物体识别与行人检测。它通过计算图像局部区域的梯度方向直方图来捕捉场景的结构信息。 HOG（Histogram of Oriented Gradients的简写）特征检测算法是由法国研究员Dalal等人在2005年CVPR会议上首次提出的一种用于解决人体目标检测问题的图像描述子，它通过表征图像局部梯度方向和强度分布特性来实现这一目的。其主要思想在于：即使边缘的具体位置未知，也可以利用边缘的方向分布很好地表示行人轮廓。 Dalal等人提出的HOG+SVM算法在行人检测领域取得了巨大成功之后，虽然不断有新的算法出现，但大多数新方法依然沿用了HOG+SVM的基本思路和框架。 HOG特征检测的主要步骤包括：颜色空间归一化、梯度计算、构建基于方向的直方图、重叠块的直方图规范化以及最终提取出的HOG特征。

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。