支持向量机方法被看作是对传统学习分累方法的一个好的替代，特别在小样本、高维情况下，具有较好的泛化性能。针对一对一支持向量机方法进行了改进，并采用其对多目标图像进行了分割研究。实验结果表明，支持向量机方法是一种很有前景的图像分割技术。