HOG-Feature-Implementierung mit SVM in MATLAB

Ich würde das gerne machen-Klassifikation basierend auf HOG-Merkmalen mittels SVM.

Ich verstehe, dass HOG-Merkmale ist die Kombination aller Histogramme in jeder Zelle (D. H. es wird eine Anhäufung Histogramm).

Ich extrahieren HOG-Funktionen mit Hilfe von MATLAB-code in diesem Seite für die Dalal-Triggs Variante.

Ich habe zum Beispiel Graustufen-Bild mit einer Größe von 384 x 512, dann habe ich extrahiert den HOG-features mit 9 Orientierungen und eine Zellengröße von 8. Dadurch bekomme ich 48 x 64 x 36 Funktionen.

Wie kann ich diese in einem Histogramm und verwenden Sie es auf einem SVM-Klassifikator?

Weil zum Beispiel, ich haben 7 Klassen von Bildern, und ich will die Ausbildung (total Bilder wären 700 für die Ausbildung) und dann klassifizieren von neuen Daten, basierend auf dem Modell generiert, aus der Trainingsphase.

Habe ich gelesen, dass für die anteilsklassen, können wir trainieren unseren SVM mit EINER gegen ALLE, das heißt ich habe zu trainieren 7 Klassifikator für meine 7 Klassen.

Also für den 1. Zug, werde ich überlegen die 1. Klasse gekennzeichnet werden mit +1 und der reast der Klasse 0.
Und der 2. Zug, ich werde überlegen, die 2. Klasse zu sein, gekennzeichnet mit +1 und der reast der Klasse 0. Und so weiter..

Zum Beispiel, ich habe Klassen von Farben :
Rot, grün, blau, gelb, weiß, schwarz und pink.

Also für das 1. training mache ich auch nur 2 binäre was rot ist und nicht rot..

Für die 2. Ausbildung, die ich machen label grün und nicht grün..
Ist es so??

Die syntax zum Zug SVM ist:

          SVMStruct = svmtrain(Training,Group)

Aber in diesem Fall werde ich haben 7 SVMStruct..

Die syntax zu klassifizieren /Test

          Group = svmclassify(SVMStruct,Sample)

wie erklären 7 SVMStruct hier??

Ist das richtig??
Oder gibt es ein anderes Konzept oder syntaks, dass ich zu wissen????

Und für die Ausbildung, die ich haben werde, 48 x 64 x 36 features, howw ich trainieren kann, diese Funktionen in SVM??
weil so was ich gelesen habe, haben Sie nur 1xN-matrix von Funktionen..

Bitte helfen Sie mir...

Ich denke, diese website könnte dir helfen: geocities.ws/talh_davidc

InformationsquelleAutor user3175490 | 2014-04-05

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