基于支持向量机的图像识别

支持向量机是统计学习方法,正成为当今研究的热点.支持向量机在模式识别和文本分类等方面获得了极大的成功,分类的准确率很高,用支持向量机的方法处理一些二值图像和灰度图像,能获得较好的统计结果.从中摸索出了一种特征向量集的选取方法,讨论了判断结果优劣的标准,比较了支持向量机方法与其他方法得到的结果,得出了重要结论:用支持向量机识别图像的边缘具有非常优异的统计性能.