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金属表面缺陷图像检测核心算法设计案例

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TOC\o1-3\h\u15644金属表面缺陷图像检测核心算法设计案例 1

180761.1构造SVM分类器简介 1

117291.2分类器示例 4

96061.3核心算法 6

1.1构造SVM分类器简介

监督学习的可以分为分类学习和回归预测两大类。本设计采用分类学习的监督学习搭配传统通用的特征提取算法以至于达到缺陷识别分类的效果。常用的分类学习包括：朴素贝叶斯、决策树和支持向量机（SVM）等。由于支持向量机具有良好的泛化能力及完善的数学理论，在样本数量较少的dome中能够得到比其他算法好的多