一种基于SVM的有形成分分类方法

摘要

本发明公开了一种基于SVM的有形成分分类方法。所述方法包括：SVM训练阶段：A、获取包含有若干种有形成分的样本图片作为训练样本；B、将所述样本图片分割为若干有形成分图像；C、提取所述有形成分图像的图像特征并依据所述图像特征，将所述有形成分图像进行分类，构建具有若干个级联有形成分图片库；D、构建若干个级联SVM分类器并使用相应的有形成分图片库进行训练，以及有形成分识别分类阶段：E、提取待识别分类的有形成分图像的图像特征；F、依据所述图像特征，将有形成分图像分派至相应的SVM分类器中进行识别分类。采用了多个级联的SVM分类器对有形成分图形进行多层次的分类，从而有效的提高了SVM分类器对于有形成分的分类准确性。

主权项

一种基于SVM的有形成分分类方法，其特征在于，所述方法包括：SVM训练阶段：A、获取包含有若干种有形成分的样本图片作为训练样本；B、将所述样本图片分割为若干有形成分图像；C、提取所述有形成分图像的图像特征并依据所述图像特征，将所述有形成分图像进行分类，构建具有若干个级联有形成分图片库；D、构建若干个级联SVM分类器并使用相应的有形成分图片库进行训练；有形成分识别分类阶段：E、提取待识别分类的有形成分图像的图像特征；F、依据所述图像特征，将有形成分图像分派至相应的SVM分类器中进行识别分类。