基于SVM与HOG的花生品种识别程序
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简介：
本项目开发了一种基于支持向量机(SVM)和方向梯度直方图(HOG)特征提取技术的花生品种自动识别系统，旨在提高农业分类效率。
花生品种识别程序是一种计算机视觉技术，它利用特定的算法来区分不同类型的花生品种。在这个程序中，SVM（支持向量机）和HOG（方向梯度直方图）是核心工具。
**SVM（支持向量机）** 是一种监督学习模型，常用于分类和回归分析。它的基本思想是在高维空间找到一个最优超平面来尽可能地分开不同类别的数据。当数据不是线性可分时，通过使用核函数如高斯或多项式将数据映射到更高维度的空间中以实现有效的分离。
在花生品种识别任务中，SVM根据训练集中的图像学习并确定决策边界，然后用这个边界对新输入的花生图像进行分类。
**HOG（方向梯度直方图）** 是一种特征提取方法，在物体检测中有广泛应用。它通过计算局部区域内的边缘梯度和方向来形成直方图，这些信息对于区分不同品种花生纹理和形状非常有用。在处理每张花生图像时，会先进行预处理步骤如灰度化、归一化以及去噪等操作，然后提取HOG特征作为输入数据提供给SVM分类器。
**识别流程** 包含以下几个主要阶段：
1. **数据预处理**：清理和调整花生图像的背景噪声、尺寸及颜色信息。
2. **计算HOG特征**：为每一张图片确定其局部边缘梯度方向分布情况，形成直方图作为特征向量输入给SVM分类器使用。
3. **标准化特征值**：通过缩放和平滑处理消除不同图像大小和光照条件对识别结果的影响。
4. **训练支持向量机模型**：利用已提取的HOG特征及相应的花生品种标签来优化和支持该分类任务的最佳超平面确定过程。
5. **交叉验证评估性能**：使用不同的数据集组合进行测试，以调整SVM参数如C（惩罚系数）和γ（核函数参数），从而达到最佳模型效果。
6. **实际应用中的测试与识别**：对新的花生图像提取HOG特征后输入训练好的SVM分类器中获得预测结果。
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