基于卷积神经网络CNN和支持向量机SVM的花卉图像识别及matlab代码实现

基于卷积神经网络CNN和支持向量机SVM的花卉图像识别及matlab代码实现

近年来，随着计算机视觉领域的发展，图像识别技术在生活中得到了广泛应用。花卉图像识别作为其中一个研究热点，由于数据种类繁多、颜色互异、形态特征不同，使其成为一个复杂且具有挑战性的问题。本文提出了一种基于卷积神经网络CNN和支持向量机SVM的花卉图像识别方法，并给出了相应的matlab代码实现。

一、算法介绍

1. 数据集获取与预处理

我们使用了公共数据集Flowers-17作为模型训练和测试的数据集。数据集包含17个类别的花卉图片，每个类别有80张图片。为了保证模型的鲁棒性和泛化能力，我们对图像进行了预处理，包括裁剪、缩放、灰度化、归一化等操作。

2. 卷积神经网络CNN

我们选用了深度学习经典模型VGG16作为基础网络模型，并在其上进行微调。在网络最后一层加入全连接层，并利用softmax分类器进行分类。

3. 支持向量机SVM

为了进一步提高图像分类的准确性，我们还引入了支持向量机分类器。考虑到VGG16最后一层是4096维的特征向量，我们将其作为SVM的输入向量，使用radial basis function(RBF)核函数进行训练和测试。

二、代码实现

以下是基于CNN+SVM的花卉图像识别的matlab代码实现：