使用SVM的目标识别与分类仿真

使用SVM的目标识别与分类仿真

在现代计算机视觉技术中，移动目标识别与分类是一个重要且具有挑战性的问题。其中，支持向量机（SVM）是一种广泛应用于模式识别和计算机视觉等领域的分类器。

本文将介绍如何使用MATLAB实现基于SVM的移动目标识别与分类，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备数据集并进行预处理。本文将使用公开的CIFAR-10数据集，该数据集包含60000张32x32像素的彩色图像，其中50000张用于训练，10000张用于测试。我们需要将这些图像进行特征提取和归一化处理，以便于后续的分类模型训练和测试。

接下来，我们使用MATLAB内置的图像处理工具箱，对图像进行特征提取和归一化处理。具体操作如下：

% 加载CIFAR-10数据集
load('cifar10Data.mat');

% 提取特征
trainFe