SVM+HOG特征訓練分類器
#1，概念 在機器學習領域，支持向量機SVM(Support Vector Machine)是一個有監督的學習模型，通常用來進行模式識別、分類、以及回歸分析。 SVM的主要思想可以概括為兩點：⑴它是針對線性可分情況進行分析，對於線性不可分的情況，通過使用非線性映射算法將低維輸入 ...
原文：自己訓練SVM分類器進行HOG行人檢測
正樣本來源是INRIA數據集中的 大小的人體圖片，使用時上下左右都去掉 個像素，截取中間的 大小的人體。 負樣本是從不包含人體的圖片中隨機裁取的，大小同樣是 從完全不包含人體的圖片中隨機剪裁出 大小的用於人體檢測的負樣本 。 SVM使用的是OpenCV自帶的CvSVM類。 首先計算正負樣本圖像的HOG描述子，組成一個特征向量矩陣，對應的要有一個指定每個特征向量的類別的類標向量，輸入SVM中進行訓練 ...
2013-11-14 21:07 3 7641 推薦指數：
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