16、基于支持向量机与膜计算的图像识别与分割技术

基于支持向量机与膜计算的图像识别与分割技术

在图像处理领域，交通标志的自动检测与识别以及二维图像的颜色分割是两个重要的研究方向。本文将详细介绍基于支持向量机（SVM）的交通标志检测与识别方法，以及利用组织型P系统进行二维图像颜色分割的技术。

基于SVM的交通标志检测与识别

1. 形状分类

在交通标志检测与识别中，首先需要对分割阶段得到的图像块（blobs）进行形状分类。这里使用线性支持向量机（SVM）来完成这一任务。

线性SVM原本常用于解决二分类问题，也可应用于回归分析。对于形状分类，我们有L个训练点，每个输入$x_i$具有D个属性（即维度为D），并属于两个类别之一，$y_i = -1$或$+1$，训练数据形式为${x_i,y_i}$，其中$i = 1…L$，$y_i \in {-1,1}$，$X \in R^D$。假设数据是线性可分的，即当$D = 2$时，可在$x_1$与$x_2$的图上画一条线将两类分开；当$D > 2$时，可在$x_1, x_2, …, x_D$的图上画一个超平面将两类分开，该超平面可表示为$w \cdot x + b = 0$，其中：
- $w$是超平面的法向量。
- $\frac{b}{||w||}$是超平面到原点的垂直距离。

支持向量是离分隔超平面最近的样本，支持向量机的目标是使超平面尽可能远离两类中最近的成员。对于两个可分的类别，训练数据标记为${x_i,y_i}$，在我们的例子中，向量$x_i$是到边界的距离（DtB），$y_i$的值对于一类为“1”，对于另一类为“ - 1”，$d$是向量的维度，$l$是训练向量的数量。优化完成后，通过决策函数$ f(x) = sgn(x \