原文:SVM+HOG特征训练分类器

,概念 在机器学习领域,支持向量机SVM Support Vector Machine 是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别 分类 以及回归分析。 SVM的主要思想可以概括为两点: 它是针对线性可分情况进行分析,对于线性不可分的情况,通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分,从而 使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能 ...

2016-07-20 07:59 0 2807 推荐指数:

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自己训练SVM分类器进行HOG行人检测

的是OpenCV自带的CvSVM类。 首先计算正负样本图像的HOG描述子,组成一个特征向量矩阵,对应的要有一个指定 ...

Fri Nov 15 05:07:00 CST 2013 3 7641
手把手教你使用 svm+hog 训练,检测手写数字

最近想用svm+hog检测行人。网上找了很多代码,都看不太懂。无奈,水平太低。好不容易找到一个博客,介绍的很详细,但是有一点不太清楚。我在这补充一下。 先贴上原文:http://blog.csdn.net/candyforever/article/details/8963999 http ...

Sat Oct 26 04:13:00 CST 2013 0 2564
opencv学习笔记(七)SVM+HOG

opencv学习笔记(七)SVM+HOG 一、简介   方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度直方图来构成特征Hog特征结合SVM分类器已经 ...

Fri Jun 24 18:49:00 CST 2016 0 12112
Spark SVM分类器

Spark 机器学习库从 1.2 版本以后被分为两个包: spark.mllib 包含基于RDD的原始算法API。Spark MLlib 历史比较长,在1.0 以前的版本 ...

Sat Dec 09 21:30:00 CST 2017 1 936
级联分类器训练

级联分类器训练 adaboost分类器由级联分类器构成,"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中,被检窗口依次通过每一级分类器,这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了,全部通过每一级分类器检测的区域即为目标区域。 分类器训练完以后,就可以应用于输入图像中 ...

Tue Jun 28 23:06:00 CST 2016 0 1535
线性SVM分类器实战

1 概述 基础的理论知识参考线性SVM与Softmax分类器。 代码实现环境:python3 2 数据处理 2.1 加载数据集 将原始数据集放入“data/cifar10/”文件夹下。 运行结果如下: 2.2 划分数据集 将加载好的数据集划分为训练集,验证集,以及测试集 ...

Thu Jun 06 20:52:00 CST 2019 0 480
SVM中的线性分类器

线性分类器: 首先给出一个非常非常简单的分类问题(线性可分),我们要用一条直线,将下图中黑色的点和白色的点分开,很显然,图上的这条直线就是我们要求的直线之一(可以有无数条这样的直线) 假如说,我们令黑色的点 = -1, 白色的点 = +1,直线f(x) = w.x + b ...

Tue Jun 20 18:35:00 CST 2017 0 5494
基于SVM分类器Python实现

本文代码来之《数据分析与挖掘实战》,在此基础上补充完善了一下~ 代码是基于SVM分类器Python实现,原文章节题目和code关系不大,或者说给出已处理好数据的方法缺失、源是图像数据更是不见踪影,一句话就是练习分类器(▼㉨▼メ) 源代码直接给好了K=30,就试了试怎么选的,挑选规则设定比较 ...

Sun Aug 12 23:21:00 CST 2018 0 5733
 
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