LIBSVM如何准备带有图像的训练数据集以进行标识检测？
LIBSVM如何准备带有图像的训练数据集以进行标识检测？
提问于 2013-07-25 19:17:34
任务:我有更多的，更多的是从视频(视频帧)中获取的10万张图像，我需要从我的列表中分类哪些图像有标识。
问题：我创建了一个徽标图像库。对于分类任务，我将使用LIBSVM。我需要将图像转换成支持向量机数据集的格式。我已经阅读了LIBSVM网站上的材料，FAQ &“支持向量分类实用指南”。，但我仍然找不到如何为LIBSVM培训准备数据/图像的答案。，我将感谢任何帮助。
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2013-07-25 22:05:05
您将需要使用您选择的功能集将数据矢量化，该功能集可以根据图像进行计算。我不会在这里详细说明所有的细节，因为这会占用太多的空间，而且会偏离主题。
简而言之，矢量化的最佳方法主要取决于您想要检测的形状(例如徽标)。Hough变换几乎一直都在使用，所以您可能需要研究一下。
其次，目标检测通常是通过对每幅图像在多个pans/缩放/旋转上运行一组分类器来实现的。在这种情况下，您希望使用运行时复杂度非常低的分类器。常用的是线性核和交核。LIBSVM不提供交集核，但您可以自己计算它们。由于复杂性的原因，使用LIBLINEAR可能更有趣，它显式地构造了分离的超平面，从而预测了更低的复杂度。
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原文链接：
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