原理 分类器 机器学习的分类器，均可以看成一个或一组超平面，将label不同的数据点在数据空间中分开。...支持向量 对于支持向量机来说，最关心的并不是所有数据的分布情况，而是所谓类聚空间边界的相互位置，这些边界上的数据点，即两个空间间隔最小的两个数据点被称为支持向量，支持向量机分类器就是针对这些点优化的分类器...在支持向量机的范畴中，核函数是一种先验，即人工在训练前就指定的。...在当前的神经网络算法中，可以将输出层看成线性分类器，将隐藏层看成核函数，这样的视角下神经网络中的核函数是通过数据训练出来的 代码实现 载入手写体数据集 from sklearn.datasets import...StandardScaler ss = StandardScaler() x_train = ss.fit_transform(x_train) x_test = ss.transform(x_test) 调用支持向量机分类
选自KDNuggets 机器之心编译 参与：刘晓坤、蒋思源 在这篇文章中，我们希望读者能对支持向量机（SVM）的工作方式有更高层次的理解。...如果你曾经使用机器学习执行分类任务，应该会听说支持向量机（SVM）。这个算法的历史已经有五十出头，它们随着时间不断在进化，并适应于各种其它问题比如回归、离群值分析和排序等。...那些定义了这条决策边界的最近邻点被称作支持向量。而决策边界周围的区域被定义为间隔。下图展示了支持向量和对应的第二条决策边界：黑色边界的点（有两个）和间隔（阴影区域）。 ?...支持向量机提供了一个方法在多个分类器中寻找能更准确分离测试数据的分类器。...如果想要更好地分类训练数据，那么代价就是间隔会更宽。以下几个图展示了在不同的 C 值中分类器和间隔的变化（未显示支持向量）。 ? 注意决策边界随 C 值增大而倾斜的方式。
在特征生成阶段之后，使用支持向量机(SVM)对高维特征进行分类。在最近的行人检测评估中，HOG算法给出了具有竞争力的性能[5]。...检测窗口的总特征向量是窗口中所有细胞的归一化方向直方图的拼接。 为了学习实际的检测器，我们使用线性支持向量机(SVM)。...虽然内核支持向量机将提高性能(如[3]所示)，但当我们在大规模数据库上执行算法时，使用线性支持向量机来提高计算效率。我们使用与Dalal和Triggs相同的实现。...在每次迭代中，将当前检测器应用于一个没有交通标志的新图像，并将产生的假检测添加到下一次迭代的训练集中。每次迭代后，对分类器进行重新训练，丢弃所有非支持向量的负训练样本。...在我们的实验中，我们为我们的HOG检测器使用了以下设置:单元大小为4 × 4像素，9个方向箱和4个块归一化(b = 2)。对于每个颜色通道，特征向量的维数为2,304。
引言在机器学习中，线性分类器 是一种经典而高效的分类方法，能够在特征空间中寻找一条（或一个超平面）来区分不同类别的数据点。它是现代机器学习模型的基石，同时为许多复杂模型（如神经网络）奠定了理论基础。...本文将详细解析四种常见的线性分类器——Logistic 回归、Softmax 回归、感知器和支持向量机（SVM），以帮助读者深入理解其原理、应用及优劣点。...当 Logistic 回归扩展到多分类问题时，成为 Softmax 回归。它通过 Softmax 函数将线性变换映射到概率分布，从而支持多类别分类任务。...四、支持向量机（SVM）：强大的分类器4.1 什么是支持向量机？支持向量机（SVM） 是一种强大的线性分类器，旨在找到一个最大化分类边界的超平面。...结语线性分类器简单却强大，适用于从基础到进阶的各种学习场景。Logistic 和 Softmax 回归适合初学者快速入门，而感知器和支持向量机则是理解现代分类器的关键。
将检测窗口与密集(实际上是重叠的)的HOG描述符网格平铺在一起，并在传统的基于SVM的窗口分类器中使用组合的特征向量，就得到了我们的人类检测链(见图1)。?...将基于矩形(R-HOG)或圆形log-polar (C-HOG)块和线性或核支持向量机的检测器与我们实现的Haar小波、PCA-SIFT和形状上下文方法进行了比较。...将线性SVM替换为高斯核支持向量机，在10 - 4 FPPW时性能提高约3%，但代价是运行时间大大提高。...8×8像素单元;高斯和σ= 8像素空间窗口;L2- hys (Lowe-style clipped L2 norm)块标准化;块间距步长为8像素(因此每个单元格的覆盖率为4倍);64×128检测窗口;线性支持向量机分类器...为了阐明这一点，考虑具有重叠块的R-HOG检测器。训练后的线性支持向量机的系数给出了每个块的每个单元在最终判别决策中的权重。
我们将边缘敏感的数据挖掘方法与一种形式主义相结合，我们称之为潜在支持向量机。隐式支持向量机与隐式CRF一样，存在非凸训练问题。然而，潜在SVM是半凸的，一旦为正例指定了潜在信息，训练问题就变成了凸的。...我们还将目标的确切位置作为一个潜在变量，只需要我们的分类器选择一个与标记的边界框有较大重叠的窗口。隐式支持向量机与隐式CRF一样，存在非凸训练问题。...2.2、滤波器滤波器是指定HOG金字塔子窗口权重的矩形模板。一个w×h滤波器F是一个权值为w×h×9×4的向量。滤波器的得分是通过对权重向量和HOG金字塔的w×h子窗口的特征点积来定义的。...将利用该数据学习可变形零件模型的问题简化为二分类问题。设 是一组标记示例，其中yi∈{- 1,1}和xi指定了一个HOG金字塔，H(xi)，以及根和部分滤波器器的有效位置范围Z(xi)。...回想一下si是一个部分的允许位移，在HOG细胞中测量。我们通过将si设置为0来训练具有高分辨率部件的刚性模型。该模型的性能比纯根系统高出0.27到0.24。
Speed up of Classifiers 传统的基于滑动窗口的检测器，如HOG检测器和 DPM，由于计算复杂度较低，更喜欢使用线性分类器而不是非线性分类器。...由于经典 核SVM 的决策边界只能由一小组训练样本 ( 支持向量 ) 确定，因此推理阶段的计算复杂度与支持向量的个数成正比：O(Nsv)。...第一类方法是将一个大的卷积滤波器分解成一组空间维数较小的卷积滤波器，如上图(b)所示。例如，可以将一个7x7过滤器分解为三个3x3过滤器，它们共享相同的接收域，但是后者效率更高。...另一个例子是将 k×k 滤波器分解为k×1滤波器和1×k滤波器，这对于非常大的滤波器来说可能更有效，比如15x15。该思想最近被用于目标检测。...例如，使用VQ，可以将HOG直方图分组并量化为一组原型直方图向量。然后在检测阶段，通过查表操作实现特征向量与检测权值之间的内积。
HOG与SIFT的主要区别如下： (1)SIFT是基于关键点特征向量的描述。 (2)HOG是将图像均匀的分成相邻的小块，然后在所有的小块内统计梯度直方图。...将图像分割为小的Cell单元格： 由于Cell单元格是HOG特征最小的结构单位，而且其块Block和检测窗口Win的滑动步长就是一个Cell的宽度或高度，所以，先把整个图像分割为一个个的Cell单元格...通过实验，对于行人检测，最佳的参数设置为：4个角度盒子、2个半径盒子、中心盒子半径为4个像素、伸展因子为2。...假设x1和x2是x块相邻两块的中心，且x1 二、OpenCV的HOG描述符实现 1、HOGDescriptor 作用：创造一个HOG描述子和检测器 HOGDescriptor(Size win_size...特征向量的维数 3、getBlockHistogramSize函数 作用：获取块的直方图大小 4、setSVMDetector 函数 作用：设置线性SVM分类器的系数 5、getDefaultPeopleDetector
基于运动检测的算法 如果摄像机静止不动，则可以利用背景建模算法提取出运动的前景目标，然后利用分类器对运动目标进行分类，判断是否包含行人。...在实现时，使用了线性支持向量机，这是因为采用非线性核的支持向量机在预测时的计算量太大，与支持向量的个数成正比。如果读者对这一问题感兴趣，可以阅读SIGAI之前关于SVM的文章。...HOG+AdaBoost 由于HOG + SVM的方案计算量太大，为了提高速度，后面有研究者参考了VJ[6]在人脸检测中的分类器设计思路，将AdaBoost分类器级联的策略应用到了人体检测中，只是将Haar...从上图可以看出，行人检测主要的方法是使用人工特征+分类器的方案，以及深度学习方案两种类型。使用的分类器有线性支持向量机，AdaBoost，随机森林。接下来我们重点介绍基于卷积网络的方案。...作者用HOG+CSS+SVM作为第一级检测器，进行预过滤，把它的检测结果再使用卷积神经网络来进一步判断，这是一种由粗到精的策略，下图将基于JointDeep的方法和DPM方法做了一一对应比较。 ?
摘要：本文详细介绍如何利用MATLAB实现手写数字的识别，其中特征提取过程采用方向梯度直方图（HOG）特征，分类过程采用性能优异的支持向量机（SVM）算法，训练测试数据集为学术及工程上常用的MNIST手写数字数据集...博主之前也曾写过两篇利用SVM进行分类的博文：基于支持向量机的图像分类（上篇）和基于支持向量机的图像分类（下篇：MATLAB实现），详细介绍了特征提取的基本技术和支持向量机的原理，亦可供大家参考。...HOG特征提取 真正用于训练分类器的数据并不是原始图片数据，而是先经过特征提取后得到的特征向量，这里使用的特征类型是HOG，也就是方向梯度直方图。...当然读者还可以通过反复根据分类器训练和测试的效果来调整HOG特征的相关参数，以实现最佳参数设置。 ---- 3....训练和评估SVM分类器 下面我们使用以上提取的HOG特征训练支持向量机，以上的代码只是提取了一张图片的特征，训练前我们对整个训练数据集提取HOG特征并组合，为了方便后面的性能评估，这里对测试数据集也进行特征提取
Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。...Gamma矫正 ✔️ 为了提高检测器对关照等干扰因素的鲁棒性，需要对图像进行Gamma矫正，完成对整个图像的归一化，调整对比度，降低噪声影响； G(x,y)=F(x,y)1/r 一般 r=1/2...默认HOG的描述子窗口为64x128， 窗口移动步长为 8x8 每个窗口的cell为8x8,每个block由4个cell组成，block移动步长为一个cell，因此可以得到7x15个block HOG...()) ：创建HOG+SVM行人检测器； 多尺度检测API： 123456 rects, weights = hog.detectMultiScale(img, foundLocations,...特征描述hog = cv.HOGDescriptor()# 创建SVM检测器hog.setSVMDetector(cv.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())
该特征与LBP特征，Harr特征共同作为三种经典的图像特征，该特征提取算子通常和支持向量机(SVM)算法搭配使用，用在物体检测场景。...Dlib 实现的人脸检测方法便是基于图像的Hog特征，综合支持向量机算法实现的人脸检测功能，该算法的大致思路如下： 对正样本(即包含人脸的图像)数据集提取Hog特征，得到Hog特征描述子。...利用支持向量机算法训练正负样本，显然这是一个二分类问题，可以得到训练后的模型。 利用该模型进行负样本难例检测，也就是难分样本挖掘(hard-negtive mining)，以便提高最终模型的分类能力。...具体思路为：对训练集里的负样本不断进行缩放，直至与模板匹配位置，通过模板滑动串口搜索匹配（该过程即多尺度检测过程），如果分类器误检出非人脸区域则截取该部分图像加入到负样本中。...集合难例样本重新训练模型，反复如此得到最终分类模型。 应用最终训练出的分类器检测人脸图片，对该图片的不同尺寸进行滑动扫描，提取Hog特征，并用分类器分类。
CNNs在20世纪90年代得到了广泛的应用(例如[27])，但是随着支持向量机的兴起，CNNs就不再流行了。...第一种方法生成分类独立的区域提案。这些建议定义了我们的检测器可用的候选检测集。第二个模块是一个大型卷积神经网络，它从每个区域提取一个固定长度的特征向量。第三个模块是一组特定于类的线性支持向量机。...在附录B中，我们讨论了为什么在微调和支持向量机训练中对正例和负例的定义不同。我们还讨论了训练检测支持向量机所涉及的权衡，而不是简单地使用微调后的CNN的最终softmax层的输出。...这一发现表明，仅使用CNN的卷积层，就可以计算任意大小图像的密集特征图(HOG)而言，具有潜在的实用价值。这种表示方式将支持在pool5特性的基础上使用滑动窗口检测器(包括DPM)进行实验。?...性能最好的系统是将多个低层图像特征与来自目标检测器和场景分类器的高层上下文相结合的复杂集成。
total, 3780)) return train def get_svm_detector(svm): ''' 导出可以用于cv2.HOGDescriptor()的SVM检测器...，实质上是训练好的SVM的支持向量和rho参数组成的列表 :param svm: 训练好的SVM分类器 :return: SVM的支持向量和rho参数组成的列表，可用作cv2.HOGDescriptor...()的SVM检测器 ''' sv = svm.getSupportVectors() rho, _, _ = svm.getDecisionFunction(0) sv...np.transpose(sv) return np.append(sv, [[-rho]], 0) def train_svm(train, labels, logger): ''' 训练SVM分类器...:param train: 训练数据集 :param labels: 对应训练集的标签 :param logger: 日志信息打印模块 :return: SVM检测器（
使用不同的特征检测器(例如:SIFT, Shi-Thomas, ORB, FAST等)，我们可以定位特征，并在多幅图像之间匹配提取的特征。...然后形成大小为n的直方图，将梯度量级值从w.r.t梯度方向进行处理。最后根据规则对直方图进行归一化，形成一个n维向量。 对于一个单元格，我们得到一个n维向量。...最后，将所有这些直方图串联起来，形成一个一维向量，称为HOG特征描述符。 HOG可以通过下面的代码段进行实现。...因此，特征向量的长度为54x4x8 = 1728 下面是一些HOG图像的可视化表示: ? 在建模中使用梯度方向的想法是因为这种方法人类神经系统的工作方式相似。...针对该问题，分别采用了支持向量机、随机森林和KNN算法。在所有最近邻查找算法(ball_tree、kd_tree和brute force)中，KNN的表现都优于其他分类器。
通过池式操作(ACF)可以对SFCF进行细化，动态调整不同大小的支持区域，同时保持与整体图像的结构一致性。随后，将二维ACF扩展为一维全连接特征向量，使其更好地适合于集成分类器学习。...总体而言,线性SVM收益率相对贫穷的表演与射频的结果相比,因为射频比线性支持向量机更健壮的在某种程度上,尤其是当训练样本是有限的。此外，AdaBoost比其他两个分类器的性能更好。...AdaBoost是一种基于助推器的集成分类器学习，它通过对大量的弱分类器进行加权来产生一个更健壮的强分类器。因此，与线性支持向量机相比，它在识别和分类方面具有更强的性能。...性能比较的概述 定量评估该方法的检测性能,我们比较相关的几种先进的方法框架,比如exemplar-SVMs，rotation-aware特性,收集部分detectors-based, bag-ofwords与支持向量机...由于使用了标准HOG特征和离散网格采样，样本支持向量机和旋转感知方法具有相似的性能。
当将这些特征向量输入到类似支持向量机（SVM）这样的图像分类算法中时，会得到较好的结果。...方向梯度直方图(HOG)特征描述符常和线性支持向量机(SVM)配合使用，用于训练高精度的目标分类器。 1.3 微观（硬核） 在HOG特征描述符中，梯度方向的分布，也就是梯度方向的直方图被视作特征。...归一化的块描述符叫做HOG描述子feature descriptor。将检测窗口中的所有块的HOG描述子组合成最终的特征向量。然后使用SVM分类器进行目标和非目标的二分类（检测）。...介绍以下Dalal等人的训练方法： 提取正负样本的HOG特征； 用正负样本训练一个初始的分类器，然后由分类器生产检测器； 然后用初始分类器在负样本原图上进行行人检测，检测出来的矩形区域自然都是分类错误的负样本...，这就是所谓的难例(hard examples)； 提取难例的HOG特征并结合第一步中的特征，重新训练，生成最终的检测器 ； 这种二次训练的处理过程显著提高了每个检测器的表现，一般可以使得每个窗口的误报率
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