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基于机器视觉特定物体识别的研究的中期报告
本研究基于机器视觉技术，以特定物体识别为研究对象，旨在开发一种高效、准确、实用的特定物体识别系统。
在研究初期，我们首先搜集了大量的数据集并对其进行了预处理。数据集包括各类特定物体的图像，每张图像都经过了手动标注。预处理主要包括对图像进行旋转、剪切、缩放等操作，以增加数据集的多样性。
在数据集准备完成后，我们开始进行特征提取的研究。我们尝试了传统的特征提取方法，如灰度共生矩阵、拉普拉斯金字塔等，但在实际应用中效果不佳。最终我们选择了深度学习中常用的卷积神经网络（CNN）来进行特征提取，并对其进行了优化。实验结果显示，我们所提出的方法有效降低了特征维度，并提高了特征区分度。
在完成特征提取后，我们进一步进行了分类器的设计和优化。我们采用了支持向量机（SVM）作为分类器，并采用了交叉验证法确定SVM的超参数。同时，我们还将多个SVM组合构成了一个级联分类器，以提高分类的准确性。
我们进行了实验并在数据集上进行了评估。实验结果表明，我们所提出的方法在特定物体识别上相较于传统方法有了很大提高，分类准确率高达90%以上。
未来的研究方向包括进一步提高系统的实用性和准确性，扩大实验规模并采用更加复杂的数据集和更多的算法进行对比分析。