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基于支持向量机的目标识别技术研究的综述报告
概述：
支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种常见的监督学习算法，通过将数据投影到高维空间中，实现非线性分类。SVM由Cortes和Vapnik于1995年提出，被广泛应用于模式识别、图像处理、数据挖掘等领域。本文将探讨以SVM为基础的目标识别技术，并进行较全面的综述分析。
一、支持向量机的原理
1.1线性SVM
给定一个数据集，包含若干个数据点，每个数据点都有若干个特征。线性SVM的任务是将数据点分到两类，根据线性函数求出一个最佳的超平面，使得两类数据点尽可能的分开。可以这样理解，线性SVM是试图找到一条线，尽可能将两类样本分离开来。
1.2非线性SVM
对于非线性可分的数据集，线性函数的超平面无法进行分类。因此，需要将数据映射到高维空间以实现线性可分。SVM的关键思想是找到一个超平面，使得在该超平面上离分类两侧最近的训练样本点间隔最大。该超平面称为最优分离超平面。
二、SVM目标识别技术研究
由于SVM算法的强大特性和在许多实际问题中的高效性，SVM目标识别技术的研究已经被广泛地关注和应用。
2.1目标识别技术
目标识别技术是指从传感器或其他信息来源获取目标的一些特征信息并进行分析，从而确定目标类型或目标的其他属性。目标可以是人、物体、图像等等。
在目标识别技术中，SVM是一种广泛使用的算法。使用SVM进行目标识别的步骤如下：
（1）确定特征向量
需要根据所选择的特征进行相应的特征向量的构建。
（2）建立SVM模型
利用一些已知的被正确分类的特征向量，建立SVM分类模型。
（3）使用SVM模型进行分类预测
在SVM分类模型建立后，就可以利用中的测试数据进行精度评价，并进行分类预测操作。
2.2SVM目标识别技术应用
SVM目标识别技术应用非常广泛，下面分别介绍其在图像、文本和生物领域的应用。
2.2.1图像领域
SVM在图像领域中的应用主要集中于目标检测、目标跟踪、图像分类等方向。
比如，在目标检测中，针对不同的任务和数据集，可以使用基于传统的检测方法和深度学习方法的SVM进行检测。
2.2.2文本领域
SVM在文本领域中被广泛应用于文本分类任务。通过构建特征向量对文本进行分类，主要方法包括词袋模型、文本向量化模型。此外，在文本主题发现、情感分析、关键词提取等任务中也有应用。
2.2.3生物领域
基于SVM在生物领域成功的应用，已经在生物领域中取得了一定的成果，如基于SVM的基因预测、蛋白结构预测等。
三、总结
综上所述，SVM在目标识别技术领域中受到了广泛的应用，其应用范围涵盖了图像、文本、生物等多个领域。虽然SVM目标识别技术存在一些不足，如对于样本数量较大和复杂分类问题的应用存在困难，但从整体上看，其优点在识别准确率、鲁棒性、泛化能力等方面表现突出，是目标识别领域不可或缺的重要技术之一。