SVM方法步骤.doc

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种监督学习模型，广泛应用于分类和回归分析。本篇文章将深入解析SVM的操作步骤，适合初学者理解和支持向量机的整个训练和测试流程。 1. **准备工作** SVM的准备工作包括以下几个关键环节： - **分类器个数**：首先需要确定分类任务的类别数，即分类器的数量。例如，如果要识别车辆、行人和非车非人，分类器的个数将是3。 - **图像库建立**：为了训练SVM，需要构建一个包含正样本和负样本的大规模样本集。正样本是目标对象，而负样本是非目标对象。样本量越多，模型通常会更准确，但也要考虑计算资源。 - **ROI（Region of Interest）提取**：从样本中提取可能包含目标的区域，包括正样本的目标区域和负样本的干扰区域。 - **ROI预处理**：对提取的区域进行预处理，如背景去除、滤波、边缘增强和二值化，以突出特征。 - **特征向量确定**：选择用于描述目标的特征，定义特征向量的维数（L）。例如，车辆识别可以使用灰度均值、方差、对称性、信息熵和傅里叶描述子等特征。 - **特征提取**：计算所有预处理后的ROI区域的特征值并保存。 - **特征向量归一化**：通过排序和重新计算，确保特征在同一尺度上，常用方法有最大最小归一化。 - **核函数选择**：SVM的性能很大程度上取决于所选的核函数。核函数用于在高维空间中描述样本特征向量之间的关系，如高斯核（RBF）等。选择合适的核函数需通过实验来确定。 2. **训练过程** - **分类**：使用选定的分类器将所有样本的特征向量分类。 - **计算核函数**：根据选定的核函数计算特征向量的相关值。 - **构造特征空间**：通过计算协方差矩阵空间，然后进行Householder变换，找到最优超平面。 - **计算特征系数**：根据协方差矩阵和超平面矩阵计算特征系数，调整模型参数。 - **模型参数获取**：计算模型参数，如`paramInvSigma`和`paramLogSigma`，以备后续测试使用。 3. **比较测试** - **预处理和特征提取**：对测试图像进行预处理，提取特征。 - **模型比对**：使用训练得到的模型参数与测试图像的特征进行比对，确定分类结果。 4. **总结** SVM的核心在于样本训练，通过训练获取模型参数。了解SVM的基本操作后，还需要深入学习其原理，尤其是矩阵运算和核函数的选择。只有透彻理解SVM的工作机制，才能更好地优化模型，提高预测性能。 SVM是一种强大的机器学习工具，它的应用涉及到许多领域。从数据预处理到模型训练和测试，每一个步骤都需要精心设计和执行，以确保最终模型的准确性和泛化能力。对初学者来说，逐步理解这些步骤是掌握SVM的关键。