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python实现SVM图像识别分类
在机器学习领域,支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)是一种强大的监督学习算法,常被用于分类和回归任务。在这个项目中,我们将探讨如何利用Python来实现SVM进行图像识别分类。这个过程对初学者非常友好,因为代码通常会包含详尽的注释,便于理解。 我们需要理解SVM的基本原理。SVM的核心思想是找到一个最优的超平面,使得不同类别的数据点被最大程度地分开。这个超平面是距离两类样本最近的距离最大化的边界。在二维空间中,这个超平面可能是一条直线;在高维空间中,它可能是一个超平面。SVM通过核函数将低维数据映射到高维空间,使得原本线性不可分的数据变得可以线性分离。 在图像识别中,我们首先需要提取图像的特征。HOG(Histogram of Oriented Gradients,导向梯度直方图)是一种流行的方法,它能有效地捕获图像中的形状和边缘信息。HOG特征的计算包括以下几个步骤: 1. 尺度空间平滑:减少噪声影响。 2. 灰度梯度计算:计算每个像素的梯度强度和方向。 3. 梯度直方图构造:在小的局部区域(细胞单元)内统计不同方向的梯度数量。 4. 直方图归一化:防止光照变化的影响。 5. 块级积累:将相邻的细胞单元组合成一个块,进行方向直方图的重排和标准化,进一步增强对比度。 6. 特征向量构建:将所有块的直方图组合成一个全局特征向量。 接下来,我们可以使用这些HOG特征作为输入,训练SVM分类器。Python中常用的机器学习库Scikit-Learn提供了SVM的实现。我们可以通过以下步骤进行操作: 1. 加载数据集:通常我们会用到预处理好的图像数据集,如MNIST或CIFAR-10。 2. 准备数据:将图像转换为HOG特征,同时分割数据集为训练集和测试集。 3. 创建SVM模型:选择合适的核函数,如线性核、多项式核或RBF(高斯核),并设置相应的参数。 4. 训练模型:使用训练集对SVM进行拟合。 5. 验证与测试:在测试集上评估模型的性能,例如计算准确率、召回率和F1分数。 6. 应用模型:对新的未知图像进行预测,分类结果。 在实现过程中,我们需要注意数据预处理,如归一化特征,以及选择合适的参数进行调优,如C(惩罚参数)和γ(RBF核的宽度)。交叉验证可以帮助我们找到最佳参数组合。 本项目中的代码示例将详细展示这些步骤,通过注释解释每部分的作用,帮助初学者快速上手SVM图像分类。通过实践,你可以深入理解SVM的工作机制,并掌握如何将其应用于实际的图像识别问题。
2024-08-05 09:07:03
218.95MB
python
支持向量机
机器学习
图像分类
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基于SVM 的鼾声识别算法.7z
基于SVM 的鼾声识别算法.7z 使用SVM分类算法对鼾声进行识别 数据集采用Snoring Data Set 特征提取采用librosa中的Mel Spectrogram计算方法,C++版LibrosaCpp实现 数据集 数据集包含1000个样本,其中包含500个鼾声样本和500个非鼾声样本 特征提取 使用librosa库中的Mel Spectrogram计算方法和短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform)构造出35维特征向量进行训练 频率:对能量的取值进行分段,取其中的众数作为频率的估计值 平均响度: 首先,你需要获取音频数据的每个样本值 对每个样本值进行平方,得到其能量 对所有样本的能量求平均值,然后取平方根,即为均方根(RMS)值 RMS值可以作为该段音频的平均声音响度的估计。 单次持续时间:单次鼾声持续时间 时域能量:在时域中,音频的能量可以通过信号的振幅平方来表示。对于每个时间窗口,将窗口内的每个样本的振幅平方求和,即可得到该时间窗口的能量值。这可以用来表示音频信号随时间的能量分布 短时傅里叶变换(Short-Time Fourie
2024-07-16 22:38:13
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支持向量机
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2024-07-01 17:14:13
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基于支持向量机递归特征消除(SVM_RFE)的分类特征选择算法,matlab代码,输出为选择的特征序号。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
2024-06-14 18:29:26
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支持向量机
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支持向量机 SVM 本人已经阅读完,很不错!
2024-06-13 17:43:32
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2024-06-01 02:28:10
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