角点是图像目标的重要的局部特征，角点检测是图像处理领域的一个基础问题。支持向量机是一种基于VC维理论和结风险最小化的原则的统计方法，具有小样本学习、推广能力强、解为全局最优等优点。本文提出用支持向量机对角点样本进行学习，找出角点的特征信息，从而对角点进行检测。通过适当的选取核函数、参数值及训练样本集，定位初始角点，再进行非极值抑制，从而得到最佳角点。实验表明，本文的算法对角点具有较高的检测准确性。

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