1 收集信息 （数据预处理，处理成无重叠的单一个体）
2 收集识别物品的特征参数数据（选择不同的特征和不同个数的特征，会对识别准确率产生影响，应尽量为可以明显区分的多个特征 ）
3 选择判断决策模型或者方法（会对识别准确率产生影响，应该具有普遍性。注意不要只是对训练数据的特化判断模型，这样复杂且普遍性差，可加大训练数据量来减小识别误差）
4 训练特征识别数学模型
5 使用实际数据对设计的识别模型的性能进行测试
特征选取原则
分类器模式选择
训练分类器的要点
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