基于SVM的通信设备部件识别研究

为解决大型通信设备的部件识别问题,提出了一种将SIFT特征和SVM相结合的分类方法.首先,通过SIFT算法得到样本图片的feature集即特征向量,并通过K-means聚类算法得到中心矩阵,再分别将所有feature集与中心矩阵作欧氏距离计算并统计最小值位置,即可得到输入数据;然后,采用以高斯径向基函数为核函数的一对多SVM分类器进行训练;最后,对新的输入数据进行检测,并得到输出结果.试验结果表明,基于SVM的分类方法能够有效提高分类正确率,并达到92％以上.