支持向量机(SVM)是一种采用结构风险最小化原则的新的机器学习方法,具有完备的理论基础。该文首次把支持向量机技术应用于墙地砖的自动分类,首先通过对墙地砖图像的RGB通道进行小波分解,由于不同通道的相关性,故提取其协变信号作为特征集,再构建二叉树形式的决策树来实现SVM多类分类,然后对墙地砖进行了颜色分类实验,并与knn分类结果对比,实验结果证明SVM分类器具有更高的分类准确率。
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