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基于支持向量机的目标检测定位研究的综述报告.docx

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基于支持向量机的目标检测定位研究的综述报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/13 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于支持向量机的目标检测定位研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于支持向量机的目标检测定位研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于支持向量机的目标检测定位研究的综述报告概述目标检测和定位是计算机视觉领域中的热门研究方向。在传统的目标检测方法中,基于支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)算法的目标检测系统因其准确性和稳定性而备受关注。该算法能够有效地确定目标的位置和特征,并用于训练二分类和多分类模型。本文将对基于支持向量机的目标检测定位研究进行综述。支持向量机(SVM)支持向量机是一种基于机器学****的监督学****算法。SVM是一种二分类器,其主要思想是通过找到一个最大间隔超平面来将不同的数据集分隔开。最大间隔超平面是数据集中距离不同标签最近点最远的平面。在将样本映射到高维空间后,SVM可以解决非线性分类问题。SVM适用于小数据集,但对大数据集的处理速度较慢。基于SVM的目标检测定位研究SVM算法在目标检测和定位中得到广泛应用。基于SVM的目标检测方法可以分为两种:基于图像特征的检测方法和基于滑动窗口的检测方法。(一)基于图像特征的检测方法基于图像特征的检测方法是使用SVM算法进行目标分类,并将目标检测结果与真实目标进行比较以确定目标位置。其中,SVM需要根据训练数据集进行训练,以学****如何区分目标和背景。常见的特征包括颜色、纹理、形状等。Welling等人提出了一种基于SVM的目标检测算法,该算法采用HOG(方向梯度直方图)特征描述器来提取目标的特征,并使用SVM分类器将目标和背景分离。该算法可以对不同尺度下的目标进行检测和分类。Zhang等人提出了一种基于SVM和SURF(快速稳健特征)描述符的目标检测算法。该算法将SURF描述符作为特征,使用SVM算法对目标进行分类,并将检测结果与真实标签进行比较以确定目标的位置。(二)基于滑动窗口的检测方法基于滑动窗口的检测方法是将一个滑动窗口应用于整个图像,通过使用SVM分类器来判断窗口内是否有目标。该方法可以检测不同大小和形状的目标。Viola和Jones提出了一种基于SVM的人脸检测系统。该系统是一种快速的目标检测方法,它通过使用Haar-like特征来描述目标,并将SVM算法用于训练分类器。该系统可以实时地检测人脸。Burger等人提出了一种基于SVM的车辆检测系统。该系统使用SVM算法对提取的特征进行分类,并采用HOG特征来描述汽车。该方法可以实时地检测汽车。总结基于支持向量机的目标检测定位研究在计算机视觉领域中得到了广泛的应用。SVM算法具有准确性和稳定性,并且可以应用于许多不同的应用领域,如人脸检测、汽车检测和物体识别。但SVM算法在处理大数据集时效率较低,需要在训练时对特征进行有效的选择和提取。随着技术的不断发展,SVM算法将继续发挥重要作用,并成为目标检测定位领域的重要研究方向。