准备项目

项目工作

确定分类器个数

具体识别出样本中的类别，类别数即为分类器个数，可记为K

图像库建立

一个较大的样本集，包括正样本和负样本，通常越多越好，可记为S

ROI提取

所有样本中可能包含目标区域手动或自动提取出来

ROI预处理

背景去除、图像滤波、边缘增强、二值化等(视特征的选择而定)

特征向量确定

用于描述目标的特征，包括特征种类、特征数、标示方法，即特征向量的维数，可记为L

特征提取

对预处理后的ROI区域进行特征提取，并将其保存

特征向量的归一化

对相同的特征进行排序，然后根据特征的最大值和最小值重新计算特征值

核的选定

根据不同的目标特征向量采取相对应的模型描述，如常用核函数：Gauss函数