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为了实现用计算机和机械设备进行猪肉颜色自动化分级，本研究对猪肉样品照片进行图像处理，提取其中颜色特征参数，并进行色彩空间参数换算。通过对基于核函数的3种SVM多分类方法进行比较，选择出最适合于猪肉颜色的SVM多分类评定方法。对比结果显示，采用单独的HSV数据及RGB与HSV联合数据进行分类，分类效果好于RGB数据。RBF核函数“二叉树”SVM多分类模型，经过样本学习后，其分类的正确率可达98％；同时考虑经验风险和置信风险，其分类正确率达80％。