论文《基于训练样本自动选取的SVM彩色图像分割方法》提出了一种改进的SVM图像分割技术。该方法通过自动选择训练样本，提高了分类的准确性和效率。研究针对彩色图像的特点，设计了有效的特征提取与选择策略，增强了模型的泛化能力。实验结果表明，该方法在图像分割任务中表现出良好的性能，为复杂场景下的图像处理提供了新思路。
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